公开(公告)号：CN117763227A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311550519.2

申请日：2023-11-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 涂琪琳 ,  卢星宇 ,  刘宴兵 ,  孟凯 ,  胡思楠

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/901 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明属于推荐技术领域，具体涉及一种基于兴趣组划分和多信息融合的推荐方法，包括：获取用户‑物品历史交互数据及用户社交信息；将用户和物品以及他们之间的关系表示成图结构；通过卷积神经网络对图结构表示中的用户节点进行一阶邻居节点信息捕获；进行用户节点兴趣组划分；通过卷积神经网络在各自的兴趣组内进行用户节点和物品节点的高阶邻居节点信息捕获；提取用户和节点的特征执行内积操作，得到的内积值作为用户对这个物品喜爱程度值进行推荐。本发明聚焦于用户与物品交互的隐藏信息及用户的社交信息，提取用户和物品之间的高阶相关性和特征表示，同时引入了兴趣组划分的思想，从而提高了推荐的准确度。

公开(公告)号：CN117333454A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311296978.2

申请日：2023-10-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 涂琪琳 ,  卢星宇 ,  刘宴兵 ,  孟凯 ,  胡思楠

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06V10/74 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明属于器件缺陷检测领域，具体涉及一种数码管芯片溢胶缺陷识别方法，包括：在传送带运动状态下使用多个相机分别拍摄传送带上数码管芯片的各个面；将得到的图片进行数据增强和光照均衡处理；构建数码管芯片缺陷检测模型，通过光照均衡处理后的图片对数码管芯片缺陷检测模型进行训练；将待检测的数码管芯片图像进行预处理并送入到已训练好的模型中检测，最后获得识别检测结果。本发明通过将YOLOv5模型的C3模块中增加了双重注意力机制，提高对缺陷目标的准确性和鲁棒性；通过引入对比学习网络，它具有更强的泛化能力和鲁棒性，这使得模型在应用于实际生产环境时更加灵活和可靠。

公开(公告)号：CN117095155A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202310906241.1

申请日：2023-07-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 孟凯 ,  卢星宇 ,  刘宴兵 ,  涂琪琳 ,  胡思楠

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于改进的YOLO自适应注意力‑特征增强网络的多尺度数码管检测方法，包括：获取待检测的数码管图像，对数码管图像进行预处理；将预测处理后的数码管图像输入到改进的YOLO自适应注意力‑特征增强网络中，通过特征金字塔模块和路径聚合网络对特征图进行多尺度特征聚合处理，得到聚合后的高层特征图；将高层特征图输入到检测模块中，得到检测结果；本发明采用自适应意力模块和特征增强模块对特征图进行多尺度特征提取和增强处理，从而提高了检测精度。

公开(公告)号：CN117711173A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311571995.2

申请日：2023-11-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡思楠 ,  卢星宇 ,  刘宴兵 ,  孟凯 ,  涂琪琳

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及路径规划领域，特别涉及一种基于强化学习的车辆路径规划方法及系统，方法包括通过交通路网构建有向图，有向图中一个节点为交通路网中的一个路口，若两个节点之间存在道路连接则两个节点之间存在一条边；获取实时的交通流信息，根据交通流的拥堵情况为有向图中的边赋予权重，拥堵情况越严重边权重越低；将有向图输入到图卷积网络中，从有向图中提取得到路况流量特征矩阵；将车辆视为一个智能体，每到达一个节点智能体根据当前状态选择执行的动作，并根据选择的动作更新智能体的状态；智能体选择的动作为在该节点处的前进方向，将路况流量特征矩阵、当前智能体所在的位置矩阵和目的地所在的位置矩阵拼接在一起作为智能体的状态。

公开(公告)号：CN117350976A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311345770.5

申请日：2023-10-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡思楠 ,  卢星宇 ,  刘宴兵 ,  孟凯 ,  涂琪琳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V20/70 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种数码管芯片的缺陷检测方法，包括：获取源域数码管芯片图像数据集：根据源域数码管芯片图像数据集对YOLO V5模型进行训练，得到第一缺陷检测模型；获取目标域数码管芯片图像数据集，基于迁移学习将第一缺陷检测模型迁移到目标域中；利用labelImg对部分目标域数码管芯片图像进行标注；利用标注的目标域数码管芯片图像对第一缺陷检测模型进行预训练得到第二缺陷检测模型；基于半监督的方法利用未标注的目标域数码管芯片图像集对第二缺陷检测模型进行再训练，得到最终的缺陷检测模型；通过最终的缺陷检测模型对目标域待测数码管芯片图像进行缺陷检测，得到目标域待测芯片中缺陷的类别和缺陷的位置。