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公开(公告)号：CN115766188A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211408000.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于归约技术的工业互联网远程认证方法、装置及介质，通过分析工业互联网拓扑结构，构建基于网关为支撑的数据传输方式，并建立稳定的点对点传输模型，该传输模型不以数据传输过程中路由中断的改变而需要重新认证，提出一种基于对称密钥加密的认证机制，实现企业对其工业控制系统中设备的远程认证服务，即一种基于归约技术的工业互联网远程认证方法。通过分析工业互联网组网特性，本发明将电脑终端与设备终端的远程认证过程归约到第一网关对第二网关的认证过程，减少了远程认证的过程中相对安全设备的信息转发，提高了认证时延，较好地支撑了工业互联网的确定性特征。
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公开(公告)号：CN112330659A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011326655.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种结合LSD直线检测和连通域标记法的几何公差符号分割方法，该方法包括采集几何公差标注块图像并进行图像预处理，对预处理后图像中的几何公差框进行定位，对定位得到的几何公差框的上下框线进行去除处理，采用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差标注块图像中的几何公差符号进行分割。本发明首先对几何公差标注块图像进行图像预处理，以减少图像中的干扰，再使用深度学习目标检测方法对几何公差标注块进行定位，然后去除几何公差框的上下框线，最后利用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差框进行分割，提取出几何公差符号，解决了现有技术中存在的几何公差定位不准确、几何公差符号分割空白的问题，实现了几何公差符号的准确分割。
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公开(公告)号：CN112085010A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202011173258.3
申请日：2020-10-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像识别的口罩检测和部署系统及方法，属于生物识别技术领域，包括：数据处理模块，用于分别收集人脸图像和口罩图像，并分别对人脸图像和口罩图像进行标注；模型训练模块，用于利用标注后的人脸图像和口罩图像训练人脸口罩检测模型；模型推理模块，用于根据人脸口罩检测模型，利用非极大值抑制算法对人脸和口罩的位置进行检测；模型部署模块，用于根据检测结果对人脸口罩检测模型进行部署。本发明包括完整统一的图像数据采集、数据标注、模型训练、模型部署与应用集成的流程，其核心的多结构和多目标检测模型以及自动化目标平台推理引擎部署特性可满足不同场景、硬件配置、检测精度和人流量的需求。
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公开(公告)号：CN111460332B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010336442.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 罗佳 , 陈亮 , 肖月强 , 元昌安 , 范勇强 , 冉先进 , 彭京 , 甘戈 , 孙科 , 宋学江 , 覃晓 , 李斌勇 , 许源平 , 郑皎凌 , 张吉烈 , 张永清
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06F17/18 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于用户生活轨迹的社会关系评估方法，具体为：采集若干用户的生活轨迹，将其分为训练集和测试集，并计算训练集中两两用户之间的轨迹相似度；根据训练集中用户关系构建地理位置因子图中的节点；分别构建基本特征因子函数、二元相似度因子函数和三元相似度因子函数；并根据因子函数构建地理位置因子图的全局概率分布模型；对全局概率分布模型进行训练，根据全局概率分布模型并通过最大和积传播算法对测试集中未知标签进行预测，得到社会关系评估结果。本发明提出了使用用户的轨迹相似度来表示用户位置信息间的关联，借助用户的位置关联预测用户之间的社会关系，使用户间社会关系的预测和识别更加精准。
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公开(公告)号：CN111582122A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010358319.7
申请日：2020-04-29
Abstract: 本发明涉及一种监控视频多维度行人行为智能分析系统及方法，该系统包括个体行为分析模块、小群组行为分析模块、群组行为分析模块、场景分析模块、行人行为维度评估模块、智能网关、应用逻辑集成模块和视频来源管理模块。该方法为：获取监控视频数据流，从监控视频数据流中提取视频帧，使用关键视频帧数据进行场景分类和行人行为维度的选择；合并场景和行人行为维度信息；进行行人行为分析模块选择的决策及管理数据的传输；通过选定的行为维度下的行人行为分析模块中集成的一种场景的行人行为分析模型，进行智能行为识别，输出最终行人行为识别结果。本发明可支持各种复杂监控场景和行人行为维度的行人行为识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110969260A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911007816.6
申请日：2019-10-22
Applicant: 成都信息工程大学 , 泸州市城投智慧科技发展有限责任公司
Inventor： 乔少杰 , 刘定祥 , 孙科 , 韩楠 , 魏军林 , 张永清 , 许源平 , 彭珍妮 , 王伟 , 元昌安 , 冉先进 , 范勇强 , 彭京 , 周凯 , 黄萍 , 郑皎凌 , 何晓曦 , 李斌勇 , 覃晓 , 张吉烈
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，提供了一种不平衡数据过采样方法，基于三角形重心特点，包括：S1、获取样本集，并对所述样本集进行正负样本划分，得到正样本集和负样本集；S2、获取正样本集坐标点位信息，根据所述正样本集坐标点位信息生成均值中心点；S3、识别所述正样本集中每一正样本到均值中心点的马氏距离，按马氏距离大小对所述正样本进行排序得到正样本序列；S4、根据所述正样本序列对正样本集进行分组生成正样本组，识别所述正样本组的重心，将所述重心位置标记为新正样本；S5、将所述新正样本并入至正样本集得到新正样本集，重复步骤S2-S4，得到与负样本数量相平衡的正样本数量；通过上述方法，本发明解决了机器学习中的过拟合现象。
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公开(公告)号：CN117292274B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311563846.1
申请日：2023-11-22
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于深度语义字典零次学习的高光谱湿地图像分类方法，涉及图像分类领域，包括以下步骤：收集高光谱遥感图像，使用鲁棒非负张量分解模型获得降维后的张量特征；使用降维后的张量特征进行对抗训练，得到扩充的图像张量特征和语义特征；构建深度语义字典学习模型，将扩充的图像张量特征和语义特征映射到同一特征空间得到语义特征字典；优化其目标函数，获得语义字典张量和语义嵌入张量，计算未知高光谱遥感图像的语义张量表示；确定未知高光谱遥感图像的类别，本方法解决了高光谱数据在标签信息缺失情况下无监督分类性能差的(56)对比文件Behnood Rasti 等.Image Processing andMachine Learning for HyperspectralUnmixing: An Overview and the HySUPPPython Package《.JOURNAL OF LATE X CLASSFILES》.2023,第14卷(第8期),1-29.DAT TRAN-ANH 等.Integrative Few-ShotClassification and Segmentation forLandslide Detection《.IEEE Access》.2022,第10卷120200-120212.
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公开(公告)号：CN116894780A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310858479.1
申请日：2023-07-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种用于消除单像素成像中振铃伪影的方法，属于图像滤波技术领域。本发明将存在振铃伪影的单像素成像频谱图，通过巴特沃斯低通滤波器自动进行振铃伪影的消除并且重建更高质量的图像。本发明解决目前SPI在低采样率下，重构的目标场景存在振铃伪影的现象，本发明仅通过一个巴特沃斯低通滤波器即可自动消除振铃伪影，与现有方法相比更加的高效，为低采样率下实现高质量的SPI提供了一种方法。
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公开(公告)号：CN112215185B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011131723.7
申请日：2020-10-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种从监控视频中检测跌倒行为的系统及方法，属于视频监控技术领域，包括依次连接的关键帧提取模块、行人检测模块、人体关键点检测模块、连续姿态特征编码模块以及输出模块。本发明从监控视频中检测跌倒行为包括从监控画面中检测行人、人体关键点检测与姿态估计、连续时间域的人体姿态类图像特征编码和基于CNN卷积神经网络的跌倒行为分类器四个部分，解决了现有技术跌倒检测系统需要额外穿戴设备、检测精度不高和需要额外安装监控设备的缺陷和不足，提供一种低成本、无需额外安装监控设备的、从现有的普通监控摄像头所拍摄的视频中分析人体的动作行为，并检测是否有跌倒行为发生。
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