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公开(公告)号：CN117352131A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311279239.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H20/60 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06V20/68 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/62 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于健康管理技术领域，具体涉及一种基于患者案例推理和食物图像分割的智能膳食推荐方法，包括：构建历史患者的膳食案例库；获取用户待摄入食物的图片，通过图像分割获取用户已摄入食材生重与营养元素等数据；通过新患者用户的健康指数数据与案例库的数据进行基于相似度的案例推理，得到新患者用户的最佳营养摄入目标值；通过目标规划实现患者营养实际摄入值与目标值之间的偏差变量函数值最小，进而调整营养摄入值，改善患者膳食方案；本发明的用途为通过对患者上传的食物生材图片以及患者特征进行评估计算，最后得出令患者满意的符合营养学的膳食方案。
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公开(公告)号：CN112487993A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011386408.9
申请日：2020-12-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明申请保护一种改进型级联回归人脸特征点定位算法，本算法属于计算机视觉技术领域。本算法对传统的级联回归技术的初始化和回归进行有效的改进，使用领域(5点坐标)来生成投影的初始形状，并进行微调、矫正，这大大提高了基于级联回归算法的性能；在不同的人脸姿态视角下建立不同的模型，以多模型代替单一模型来提高人脸特征点定位的精度，大大减小了回归模型构建中的形状方差，从而使学习的回归模型对形状变化有更好的鲁棒性。与传统的级联回归算法相比，改进后的级联回归人脸特征点定位算法的鲁棒性更高，在计算机视觉技术领域中更具实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115115662B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210767851.3
申请日：2022-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/143 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，特别涉及一种基于知识与数据融合驱动的多模态医学影像目标分割方法，该方法包括：获取待检测的医学图像，对待检测的医学图像进行增强处理；将增强后的医学图像输入到训练好的目标分割模型中，得到分割结果；所述目标分割模型包括骨干网络和分割网络；本发明提出了面向深度神经网络高效训练的2D/3D数据处理技术，最大化保留图像特征的同时有效扩充数据集，提高深度神经网络的泛化性能；本发明还利用可分离卷积和空洞卷积进行跃层连接得到更优的骨干网络，有效扩大感受野的同时时间复杂度较小。
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公开(公告)号：CN117893464A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311611894.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种面向复杂成像形态的金属表面缺陷快速自动检测方法，属于图像处理领域。该方法包括：1.采用FasterNet网络架构；2.采用PConv卷积通过执行逐点操作来降低计算负担和参数量；3.在主干特征提取网络中结合SENet注意力机制设计SENet‑FasterNet模块；4.针对在金属表面缺陷目标较小以及可能存在噪声的情况，重新设计Neck模块，加入BiFPN特征融合模块，使网络融合上下文特征信息，更加精准地定位到金属表面地缺陷位置；5.将金属表面缺陷检测平台获取到的金属表面图像数据输入到改进后的金属表面缺陷检测模型中，输出图像中每个表面缺陷目标的类别。
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公开(公告)号：CN118278416A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410536618.3
申请日：2024-04-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于语义与规则融合推理的电子病历错误识别方法，包括：构建电子病历数据信息库；获取待识别的用户电子病历，对电子病历中的文本进行编码，并进行病历命名实体识别和提取特征词，对特征词进行标准化处理；构建性别数据字典，根据性别数据字典将标准化后的特征词输入到训练后的随机森林模型，得到性别预测结果；将性别预测结果与电子病历数据信息库中的用户性别进行比对，若比对信息相同，则用户电子病历信息正确，若对比信息不同，则用户电子病历错误，并进行修改；本发明采用基于规则推理的文本数据性别辨识方法，通过分析电子病历中的文本数据，准确的识别出患者的性别信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117271852A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311230043.4
申请日：2023-09-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q30/0601 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及智能推荐领域。特别涉及一种基于状态更新的产品推荐方法及系统；所述方法包括获取产品状态时序数据和消费者偏好状态时序数据，将其输入到基于双状态动态神经网络的推荐模型中，输出产品特征向量和消费者偏好特征向量，利用协同过滤方式得到预售产品推荐列表；根据预售产品推荐列表，选择相应的认养产品；将产品生长过程结束后未被认养的产品状态时序数据以及消费者偏好状态时序数据输入到基于双状态动态神经网络的推荐模型中，输出实时产品特征向量和实时消费者偏好特征向量，利用协同过滤方式得到正式产品推荐列表。本发明可以兼顾农产品的全过程，并可以根据农产品状态动态调整推荐内容。
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公开(公告)号：CN115115662A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210767851.3
申请日：2022-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/143 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，特别涉及一种基于知识与数据融合驱动的多模态医学影像目标分割方法，该方法包括：获取待检测的医学图像，对待检测的医学图像进行增强处理；将增强后的医学图像输入到训练好的目标分割模型中，得到分割结果；所述目标分割模型包括骨干网络和分割网络；本发明提出了面向深度神经网络高效训练的2D/3D数据处理技术，最大化保留图像特征的同时有效扩充数据集，提高深度神经网络的泛化性能；本发明还利用可分离卷积和空洞卷积进行跃层连接得到更优的骨干网络，有效扩大感受野的同时时间复杂度较小。
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公开(公告)号：CN111950514A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010870135.9
申请日：2020-08-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/246 , G06T7/50 , G06T7/70 , G06T7/90
Abstract: 本发明请求保护一种基于深度摄像头的空中手写识别系统及方法，所述方法包括以下步骤：首先通过深度摄像头获取深度图像；然后利用深度阈值分割方法得到手势图像；通过与特定静态手势相匹配，判定书写开始和结束；然后基于手部轮廓特征完成检测指尖；书写结束后，计算相邻指尖坐标欧式距离，剔除首尾静止点并进行插值操作，选取定量坐标点并连接得到轨迹；再对轨迹进行重映射并提取特征，采用SVM进行识别，最终输出字符。本发明降低复杂环境和光照干扰，并大大减少冗余信息和算法的计算开销，提高了空中手写识别的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN117351060A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311295218.X
申请日：2023-10-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/60 , G06T7/62 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/092 , G06N3/084 , G01B11/00
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域、人工智能技术领域以及智慧农业技术领域，具体涉及一种尺寸参照的牲畜视觉估重方法及系统；包括根据目标养殖房尺寸设计饲料器皿尺寸，然后固定放置在目标养殖房内；在目标养殖房的墙体上布置网络摄像头，其拍摄视野完全覆盖饲料器皿；获取网络摄像头拍摄的视频，通过物体检测模型对视频中每一帧图像进行检测筛选出饲料器皿显露图像和牲畜取食图像；采用图像掩码生成模型对饲料器皿显露图像和牲畜取食图像分别进行实例分割，得到饲料器皿成像面积和牲畜成像面积；基于饲料器皿尺寸，根据饲料器皿成像面积和牲畜成像面积的比例计算牲畜大小，采用机器学习回归模型根据牲畜大小预估牲畜体重；本发明能够准确估算牲畜体重。
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公开(公告)号：CN116203022A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211468005.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆金桥机器制造有限责任公司
IPC: G01N21/88 , G01N21/01 , G06T7/00 , G06T3/40 , G06T5/20 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T5/30 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种用于高反射加工面缺陷检测的装置及方法，属于视觉检测领域。该方法包括旋转台，图像采集单元，弧面光源和控制单元；所述旋转台用于精确控制待测物的照射位置；所述旋转台包括步进电机、减速器、联轴器、法兰轴、过渡板、尾座、电机座、底板、支撑架和快速装夹装置；所述快速装夹装置由尾座、顶尖和固定销组成；所述固定销与锁紧板相连，起定位和传递扭矩的作用；所述顶尖与尾座配合固定待测物两端，满足快速装夹的同时适用于不同长度的曲轴；本发明提出了弧面光源分区控光的照明方式，结构简单并可模拟不同角度光源的照射，最大化保留图像特征的同时利于后期图像处理。
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