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公开(公告)号：CN117351314A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311379015.9
申请日：2023-10-23
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种玻璃瓶缺陷识别方法及系统，通过对玻璃瓶的瓶口、瓶底和瓶身进行拍摄、成像，得到对应的三视图进行预处理，以对采集的三视图的噪声进行削弱与抑制，得到预处理图像；进一步对单通道的预处理图像进行融合，对三个方向的图片进行特征提取，按照不同的权重，融合成三通道的特征图进行缺陷检测，能够提高缺陷检测精度，同时能够以较快的速度完成检测任务；然后利用卷积神经网络的计算能力，采集处理图像不同程度的图像特征，再进行不同程度的卷积、池化进行特征融合，然后进行卷积上采样等，得到目标特征图像，可充分提取图像特征，有助于提高缺陷识别精度。
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公开(公告)号：CN113658176B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202111042320.X
申请日：2021-09-07
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于交互注意力与卷积神经网络的瓷砖表面缺陷检测方法，对收集到的瓷砖缺陷图像进行变换、特征提取，随后进行对齐，获得差分图像，结合缺陷图像与差分图像构成数据集，随后进行缺陷标注，按比例划分训练集测试集。确定优化方法及损失函数，将所构建的瓷砖表面缺陷检测神经网络以端到端的方式进行训练，获得训练好的检测神经网络对待检测瓷砖图像进行缺陷类别与缺陷位置预测，随后使用非极大值抑制获得最终结果。本发明提高了瓷砖缺陷检测的精度；本方法对瓷砖表面缺陷进行检测的方法流程可以应用到其他类型的表面缺陷检测框架中提高检测精度，通用性强。
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公开(公告)号：CN116746942A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310522195.5
申请日：2023-05-10
Applicant: 重庆科技学院
IPC: A61B5/346 , A61B5/366 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及信号分类技术领域，具体公开了一种基于时频域融合与卷积神经网络的心电信号分类方法，通过小波分解完成对心电信号滤波；通过每个心跳周期的R波位置对单个心跳周期进行提取；提取的心跳信号被快速傅里叶变换后获得其频域信息；时域信号与频域信号进行拼接之后输入一维卷积神经网络进行融合并提取特征；特征矩阵被输入全连接神经网络完成分类。本发明通过CNN融合单心跳周期在时域和频域两个视角的表现，综合地对心电信号进行分类，提高了对单心跳周期心电信号的分类准确率；提出了一种新颖的心跳周期定位方法，该方法可同时对正常与病变心电信号的R波波峰位置进行标定，使每个心跳周期信号都能较好地被分割，提升后续分类的准确性。
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公开(公告)号：CN113298702B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110707413.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于大尺寸图像像素点的重新排序和分割方法，包括以下步骤：确定图像P中的像素点包括N行M列，并对该图像P所有像素点进行坐标编号，得到该图像所有像素点的坐标集合S；计算图像P的中心像素点坐标；确定图像P的中心像素点的影响领域分别计算得到图像P中所有像素点重新排序后的向量P2；S4：设定图像P分割后图像的尺寸大小，向量P2划分为c个相同大小的向量，并将该c个向量作为图像P的分割图像数据进行保存。实现从中心向边缘分割，数据化保存图片，可根据所需的尺寸随意划分。
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公开(公告)号：CN115147341A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202111066939.4
申请日：2021-09-13
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于生物视觉启发的织物表面缺陷分类深度网络方法，评估图像受噪声影响程度，然后确定滤波函数尺度，实现对图像预处理，再使用迁移学习方法对已经用大量数据训练好的ResNet网络进行微调，获取映射函数并判别输入织物图像是否存在缺陷，对缺陷的织物图像使用Meanshift聚类算法分割缺陷，确定缺陷位置，建立一种视觉交互架构“VIN‑Net”织物缺陷分类模型，基于已训练好的织物缺陷分类模型对纺织品图像进行缺陷分类，若存在缺陷则可检测到目标位置并识别其缺陷类别。有益效果：本发明为纺织品企业和工厂的织物产品提供高效、精确以及快速的织物表面缺陷分类检测，从而提高织物产品质量、减少人工成本进而对企业的经济效益起到推动作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114867059A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210512195.2
申请日：2022-05-11
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的无线数据安全聚合方法，通过将用户节点分为不同的用户节点组，每一组分配一个相同的压缩感知编码，该压缩感知编码包括压缩扩频码，通过对压缩扩频码的配置实现不同用户数据在空中接口的叠加，在中心服务器接收端的空中接口处形成一种叠加信号，最终实现无线数据的安全聚合。本发明利用压缩感知技术实现高效高安全的分布式学习无线数据安全聚合机制，以应对分布式学习中海量参数及高实时性需求场景。
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公开(公告)号：CN114550730A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210160206.5
申请日：2022-02-22
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G10L17/08 , G10L17/02 , G10L17/18 , H04L9/40 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了基于双重语音信号验证的识别方法、系统、终端及介质，涉及网络安全技术领域，其技术方案要点是：将实时语音数据预处理后与注册数据库中的注册语音数据进行匹配分析；若相似度小于设定阈值，则通过信息窗获取影响因子信息，并调取相应已训练完成的语音特性修正参数；根据语音特性修正参数对实时语音数据中的语音特性进行修正处理，得到校验语音数据；将校验语音数据与注册语音数据进行二次匹配验证；若相似度小于设定阈值，则以校验语音数据的相似度作为随机数随机形成非语音验证方式；以非语音验证方式进行最终的验证。本发明能够有效增强语音识别验证的成功率，且降低了第三方在获知一种非语音验证方式后的验证通过率。
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公开(公告)号：CN114052682A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111526304.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆科技学院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/00 , A61B5/318
Abstract: 本发明公开了一种基于树莓派的生理参数监测系统，属于医疗设备领域。将本系统携带在使用者身上，通过心电采集模块对使用者身上的心电信号进行采集，脉搏采集模块采集使用者身上的脉搏波信号，使用控制电路可以基于这两种信号得到心率以及血氧饱和度，然后通过显示模块可以实时显示出来，实现实时监测和记录用户在日常生活状态下的生理信息数据的变化，达到长时间、连续监测的目的，提高了用户对自身身体状况的了解以及医生对患者病情的诊断准确性。
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公开(公告)号：CN111422079A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010168626.9
申请日：2020-03-12
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种无人机空中续航系统及方法，本发明中搭建输电无人机为受电无人机输送电能。受电无人机在执行任务时，时刻检测自身电量，当电量过低时，通过GPS搜索最近的基站，并通过无线通信发送指令到基站，自身保持悬停或匀速以降低功耗。基站接受指令过后，启动输电无人机导航到受电无人机附近，输电无人机通过蓝牙连接受电无人机，然后对接对接装置，开始为受电无人机输电，最后输电完成分离。这有效的解决了无人机的续航时间短、距离短的问题。
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公开(公告)号：CN110195823A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910638743.4
申请日：2019-07-16
Applicant: 重庆科技学院
IPC: F17D5/02
Abstract: 本发明提供增强管道泄露的监测范围，检测点可灵活选定，且不会对原管道产生二次伤害的一种基于深度神经网络的管道微泄露检测方法,包括以下步骤，S1：采集的管道泄漏音频；S2：对数据进行预处理，S3:生成基于卷积神经网络的管道微泄漏检测模型，S4：对管道微泄漏检测模型进行训练，并采用训练完成的管道微泄漏检测模型进行管道微泄漏检测。本发明的有益效果是：基于卷积神经网络微泄漏检测模型可以为管道泄漏检测提供一种非接触式的检测办法，弥补现有办法损坏管体等不足的问题，为相关问题的科学研究奠定了数据基础。
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