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公开(公告)号：CN114386575B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210013274.9
申请日：2022-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 本发明属于傅里叶叠层成像技术领域，具体涉及一种应用于稀疏傅里叶叠层成像的无训练卷积神经网络相位恢复方法，包括：获取低分辨率图像，对低分辨率图像进行间隔采样得到低分辨率子图像；将低分辨率子图像进行插值放大和加入随机高斯噪声后输入卷积神经网络模型中，得到图像的幅度和相位信息，根据幅度和相位信息重建低分变率图像；比较重建的低分辨率图像与输入的低分辨率图像的差异，并训练神经网络直到网络收敛，得到高分辨率图像的相位和幅度信息；本发明设计了一类无训练卷积神经网络，在不依赖大量数据的情况下，使用较少的采样图像序列，即可高质量恢复图像相位和幅度信息。
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公开(公告)号：CN112949572B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110330611.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于深度学习目标检测和计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况检测方法，该方法包括：实时获取人脸视频数据，对人脸视频数据进行预处理；将预处理后的人脸图像输入到训练好的Slim‑YOLOv3模型中，判断该用户是否正确佩戴口罩；本发明通过一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况视频检测方法，加上采用改进的无监督自分类方法对不规范佩戴口罩的数据进行子类划分，使得口罩佩戴视频检测任务可以更加精确快速的实现。且提出的网络更加简洁，使得应用成本进一步降低。
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公开(公告)号：CN114386575A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210013274.9
申请日：2022-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 本发明属于傅里叶叠层成像技术领域，具体涉及一种应用于稀疏傅里叶叠层成像的无训练卷积神经网络相位恢复方法，包括：获取低分辨率图像，对低分辨率图像进行间隔采样得到低分辨率子图像；将低分辨率子图像进行插值放大和加入随机高斯噪声后输入卷积神经网络模型中，得到图像的幅度和相位信息，根据幅度和相位信息重建低分变率图像；比较重建的低分辨率图像与输入的低分辨率图像的差异，并训练神经网络直到网络收敛，得到高分辨率图像的相位和幅度信息；本发明设计了一类无训练卷积神经网络，在不依赖大量数据的情况下，使用较少的采样图像序列，即可高质量恢复图像相位和幅度信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114066735B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111448561.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T3/4053 , G06T7/168 , G06T3/4046 , G06T3/4084 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于傅里叶叠层成像技术领域，具体涉及一种基于人工神经网络的最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像重建方法，该方法包括：采用傅里叶叠层成像设备对图像进行稀疏采样，得到一系列低分辨率的采集图像；建立傅里叶叠层成像正向模型，将采集低分辨率图像顺序输入正向模型，比较人工神经网络仿真生成图像和采集图像最小绝对偏差，求有解约束的最小一乘问题；利用误差反向传播训练和更新人工神经网络权重，得到重建高分辨率的相位恢复图像；本发明采用随机梯度下降优化方法对模型的损失函数进行优化，使得训练后的模型更精确，使得采样稀疏采样数据构建的高分辨率重建图清晰度更高。
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公开(公告)号：CN113052099A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110349963.2
申请日：2021-03-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的SSVEP分类方法，该方法包括：将多通道SSVEP脑电数据通过滤波器组把时域的脑电数据分割为多个分别对应SSVEP刺激频率基波及谐波成分的频带；对分割后的数据进行快速傅里叶变换得到其对应的频谱数据；利用多路卷积神经网络分别对各个频带内的脑电频谱数据进行特征提取、学习和归类，最后进行分类；本发明利用SSVEP脑电信号中刺激目标所诱发的脑电电位存在着基波和各个谐波成分存在着互相关性的先验知识，使用时域滤波和快速傅里叶变换对脑电信号进行预处理提取出SSVEP信号的各个谐波成分并通过卷积神经网络来进行特征提取和分类，从而获得更高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN113052099B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110349963.2
申请日：2021-03-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的SSVEP分类方法，该方法包括：将多通道SSVEP脑电数据通过滤波器组把时域的脑电数据分割为多个分别对应SSVEP刺激频率基波及谐波成分的频带；对分割后的数据进行快速傅里叶变换得到其对应的频谱数据；利用多路卷积神经网络分别对各个频带内的脑电频谱数据进行特征提取、学习和归类，最后进行分类；本发明利用SSVEP脑电信号中刺激目标所诱发的脑电电位存在着基波和各个谐波成分存在着互相关性的先验知识，使用时域滤波和快速傅里叶变换对脑电信号进行预处理提取出SSVEP信号的各个谐波成分并通过卷积神经网络来进行特征提取和分类，从而获得更高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN114066735A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111448561.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于傅里叶叠层成像技术领域，具体涉及一种基于人工神经网络的最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像重建方法，该方法包括：采用傅里叶叠层成像设备对图像进行稀疏采样，得到一系列低分辨率的采集图像；建立傅里叶叠层成像正向模型，将采集低分辨率图像顺序输入正向模型，比较人工神经网络仿真生成图像和采集图像最小绝对偏差，求有解约束的最小一乘问题；利用误差反向传播训练和更新人工神经网络权重，得到重建高分辨率的相位恢复图像；本发明采用随机梯度下降优化方法对模型的损失函数进行优化，使得训练后的模型更精确，使得采样稀疏采样数据构建的高分辨率重建图清晰度更高。
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公开(公告)号：CN112949572A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110330611.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于深度学习目标检测和计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况检测方法，该方法包括：实时获取人脸视频数据，对人脸视频数据进行预处理；将预处理后的人脸图像输入到训练好的Slim‑YOLOv3模型中，判断该用户是否正确佩戴口罩；本发明通过一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况视频检测方法，加上采用改进的无监督自分类方法对不规范佩戴口罩的数据进行子类划分，使得口罩佩戴视频检测任务可以更加精确快速的实现。且提出的网络更加简洁，使得应用成本进一步降低。
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