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公开(公告)号：CN120014172A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510145733.2
申请日：2025-02-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于深度和曲率监督的改进3DGS场景重建与渲染方法，通过结合SFM生成的稀疏点云的真实深度和由快速可微光栅化生成的预测深度，计算倒角距离并作为损失函数。这个优化增强了对Gaussians位置的几何约束，确保了Gaussians在空间中的正确位置，从而避免了错误的遮挡关系和渲染伪影，提升了场景的真实感，与现有技术相比，本发明的优点在于它通过深度与曲率的联合监督，解决了现有3DGS技术中对几何约束处理的局限性，避免了传统方法中会出现的错误遮挡和过多的小Gaussians，显著优化了场景渲染的质量和效率。
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公开(公告)号：CN118366133A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410492874.7
申请日：2024-04-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度网络的疲劳驾驶检测方法，包括：S1、采集原始EEG数据，并对其进行预处理；S2、构建基于多尺度网络的疲劳驾驶检测模型，并利用预处理后的EEG数据对其训练；S3、将待检测EEG数据预处理，并输入至完成训练和测试的疲劳驾驶检测模型中，获得疲劳驾驶检测结果。本发明方法相较于现有方法，在分类准确率和跨被试泛化能力方面表现更为优越，具有较高的鲁棒性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117765187B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410196740.0
申请日：2024-02-22
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态深度估计引导的单目隐神经的建图方法，采用模糊深度感知模块的条件隐式最大似然估计技术生成深度多模态分布先验，提高存在非不透明介质时的场景重建精度，引入空间雕刻损失实现多视图深度估计的有效融合，获得全局一致的场景表征，引入表面法线损失，加强局部几何一致性约束，优化场景表示的同时使得系统在仅RGB输入的条件下，也具备精确的位姿跟踪精度和鲁棒性，解决了现有技术中因形状辐射歧义导致的全局表面重建不一致性，受限于物体空间位置遮挡与传感器测量精度导致建图不完整，定位效果不理想的问题。
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公开(公告)号：CN108962267B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201810742980.0
申请日：2018-07-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G10L19/018
Abstract: 本发明涉及一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法，其包括：输入原始语音后，通过Logistic映射和流密码RC4对原始语音进行加密以生成加密语音，对加密语音进行分帧并对每帧加密语音执行整数小波变换和离散余弦变换，通过比较低频DCT系数的均值和方差来计算哈希特征，利用差分扩展将哈希特征作为水印嵌入到IWT的细节系数的高位比特中；然后对IWT近似系数和含哈希特征的细节系数执行逆IWT变换来获得含水印的加密语音，从含水印的加密语音中提取哈希特征与重构的哈希特征进行对比来对加密语音进行内容认证。本发明提高了云计算中的语音内容认证的鲁棒性，可以准确定位篡改语音帧，在实际应用中适用范围更广。
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公开(公告)号：CN108636260B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810428330.9
申请日：2018-05-07
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种医疗用药剂摇匀设备，其包括机体、外壳体、内壳体和放置箱；所述机体底部设置支撑底座，所述支撑底座上表面两侧固定焊接支撑臂，所述支撑臂之间设置外壳体；所述支撑臂上端安装驱动转盘，所述驱动转盘后侧焊接第二工作电机，所述外壳体内部设置内壳体，所述内壳体两侧壁上部焊接连接座，所述连接座远离所述内壳体一侧焊接外壳体；所述内壳体内部环形分布多个放置箱。本发明能够实现对药剂的充分的混摇，从而使得药剂的药效更好的作用于患者，同时本发明能够避免药剂瓶进行充分的保护，避免药剂瓶破碎，安全性更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108921202A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810601416.7
申请日：2018-06-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于数据结构的异常点检测方法，其包括：输入数据集；根据数据集构建一棵多维二叉树，利用二叉树搜索算法搜索距离树中每个节点最近的k个邻居；基于一棵多维二叉树构建数据点的数据结构图，结合树中各节点的邻居关系，计算数据点之间的欧氏距离；考虑到数据点之间的相似性和数据点在树中的邻居关系，通过对计算出的欧氏距离进行排序，并设定阈值p自动确定异常点。本发明提高了异常点检测的性能，更好的反应了数据集的结构特征。此外，本发明受数据分布和数据维度影响较弱，在实际应用中适用范围更广，解决了现有技术对特殊点的检测精度和对高维数据检测性能不佳的不足。
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公开(公告)号：CN119648925B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510175895.0
申请日：2025-02-18
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态深度分布监督的高效3D高斯场景重建方法，相比于现有技术，在高斯初始化阶段直接提取了像素级的深度稠密点云，生成多模态深度分布图，有效避免了根据COLMAP稀疏点云随机初始化稠密高斯位置，解决了少视图情况下COLMAP获取的点云过于稀疏提供的几何约束不足，同时随机初始化的高斯由于局部最小值阻碍其移动到正确位置的问题。本发明对图像帧应用基于边缘检测的图像分割算法，融合了大量远离边缘点且深度相近的高斯基元，有效修剪了3D高斯数量，节省了GPU的内存消耗。本发明对全局高斯引入额外的各向同性正则化损失，避免了沿视线方向产生伪影的高度拉长的高斯分布问题。
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公开(公告)号：CN119648925A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510175895.0
申请日：2025-02-18
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态深度分布监督的高效3D高斯场景重建方法，相比于现有技术，在高斯初始化阶段直接提取了像素级的深度稠密点云，生成多模态深度分布图，有效避免了根据COLMAP稀疏点云随机初始化稠密高斯位置，解决了少视图情况下COLMAP获取的点云过于稀疏提供的几何约束不足，同时随机初始化的高斯由于局部最小值阻碍其移动到正确位置的问题。本发明对图像帧应用基于边缘检测的图像分割算法，融合了大量远离边缘点且深度相近的高斯基元，有效修剪了3D高斯数量，节省了GPU的内存消耗。本发明对全局高斯引入额外的各向同性正则化损失，避免了沿视线方向产生伪影的高度拉长的高斯分布问题。
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公开(公告)号：CN117493974A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311590968.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于时空特征的TSMNet网络包括：时间特征提取模块，用于对输入数据进行时间维度信息的提取，得到时间特征；空间拓扑转换模块，用于将所述时间特征的每个通道映射到图卷积网络的节点上,得到非负数特征；多图子空间模块，用于将所述非负数特征映射在n个子空间中，在每个子空间内,将单个数据中键向量和查询向量进行点积操作得到相似度得分矩阵，并将相似度得分矩阵进行缩放和softmax处理,并将处理值与值向量相乘得到一个特征输出，最后连接所有子空间,得到最终特征输出。本发明解决了空间信息上特征提取的局限性。
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公开(公告)号：CN116756657B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311031625.X
申请日：2023-08-16
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和Transformer的fNIRS脑力负荷检测方法，其包括获取fNIRS采集设备采集的原始数据，并对原始数据进行预处理得到氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的信号#imgabs0#和#imgabs1#；对信号#imgabs2#和#imgabs3#进行一维卷积操作，并在通道维度上对卷积操作后的两个信号进行组合，得到组合信号Hb；采用卷积神经网络对组合信号Hb进行局部细粒度时间特征的提取，得到特征矩阵；采用Transformer模块对特征矩阵进行特征增强提取，得到状态特征；将状态特征输入多层感知机分类层，得到脑力负荷检测的分类结果。
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