公开(公告)号：CN118585701A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410636766.2

申请日：2024-05-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 周魏 ,  张清 ,  文俊浩 ,  段成华 ,  曾骏 ,  高旻 ,  杨正益 ,  蔡海尼

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开一种解耦长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，包括长短期偏好提取模块、用户活动模式提取模块、偏好增强模块、偏好自监督解耦模块、推荐预测模块；在本发明中，通过对长期序列进行掩码操作，减少了噪声数据的干扰，提高了模型的鲁棒性；利用用户活动模式增强了对长短期偏好的表征学习，缓解了签到数据稀疏的问题；设计对比学习范式，实现了长短期偏好的自监督解耦，从而捕获到更加准确的长短期偏好表征，最终提高推荐的准确性。

公开(公告)号：CN118337780A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410261192.5

申请日：2024-03-07

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀华 ,  陈远 ,  程路熙 ,  张祯 ,  王刚 ,  郝金隆 ,  范琪琳 ,  柳玲 ,  文俊浩

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/12 ,  H04L41/14

Abstract: 一种车辆边缘计算网络下面向密集异构任务的竞争与协作计算卸载方法，包括：1)构建车辆边缘计算网络系统；2)获取当前系统中的信息数据；3)初始化系统的参数和迭代次数；4)初始化所有车辆的状态和时间片；5)通过对应的策略选取动作，车辆执行动作后生成经验元组，将经验元组存放至回放池；6)利用回放池中的数据更新系统的目标网络，时间片加一，返回步骤5)，直至时间片达到预设阈值；7)迭代次数加一，返回步骤4)，直至迭代次数达到预设阈值，输出车辆计算卸载方法。本发明相较于其他任务卸载方法，表现出了更低的任务执行延迟和更高的任务完成率，为车辆边缘计算领域的任务卸载决策问题提供了一种创新的解决思路。

公开(公告)号：CN114880452B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202210578261.6

申请日：2022-05-25

Applicant: 重庆大学

Inventor： 曾骏 ,  于扬 ,  赵翊竹 ,  朱泓宇 ,  文俊浩

IPC: G06F16/332 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及一种基于多视角对比学习的文本检索方法，该方法包括MvCR整体框架，其中Inner‑type对比学习模块中，通过参数共享机制为双编码器生成查询和文档的增强视图，并使用批量负样本以无监督的方式提高双编码器的表示能力；Cross‑type对比学习模块中，利用Inner‑type对比学习模块生成的增强视图的表示，并使用通过监督学习方法训练的异构数据增强技术采样的“硬负样本”，显着降低了影响由假阴性和未标记的阳性样本引起的噪声。另外该方还加入异构数据增强方法，可以生成多样化和代表性的训练示例。实验表明本方法在两个流行的稠密文本检索基准上实现很高的性能。

公开(公告)号：CN118038073A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202311624392.4

申请日：2023-11-30

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨正益 ,  刘一乂 ,  甘丽丽 ,  王雅琪 ,  李进 ,  彭炯程 ,  张力航 ,  杨佳佳 ,  文俊浩

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种基于多头注意力机制的增强视角变换方法，包括以下步骤：1)对特征图像进行注意力机制运算，得到基于MHSA加权的特征图Fa；2)对特征图像Fc进行深度估计，将特征图像Fc的特征通道数由C维扩展到C+D维，再将C维的语义特征与D维的深度信息作外积，得到融合了深度信息的特征图Fc+d；3)利用特征图Fa对特征图Fc+d进行增强，弥补丢失信息，得到结合深度信息的增强特征图EFc+d；4)重复步骤1)至步骤3)，获得所有待处理图像的增强特征图，并将这些增强特征图映射到BEV空间，构建鸟瞰视图，实现多图像的特征融合。本发明利用注意力机制，对图像的语义特征进行保留，再将保留的语义特征与结合深度信息结合后的BEV特征结合，增强BEV特征的表达能力。

公开(公告)号：CN114820443B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202210272353.1

申请日：2022-03-18

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀华 ,  袁传奇 ,  乐雯娇 ,  李辉 ,  范琪琳 ,  王悦阳 ,  杨正益 ,  文俊浩

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开一种基于迁移学习的边缘检测方法，包括以下步骤：1)搭建边缘检测系统；2)第m个缺陷检测点Am的图像采集设备采集待检测零部件的图像Pm，并上传至第n个微基站的边缘服务器En；3)边缘服务器En将接收到的图像Pm输入到基于迁移学习的边缘检测模型中，得到待检测零部件的缺陷检测结果；本发明通过深度学习满足缺陷检测的准确性、重复性和一致性要求，降低企业的经济和管理负担。通过边缘计算架构在边缘端完成缺陷检测任务的计算，降低时延满足实际生产中对缺陷检测的实时性要求。使用迁移学习策略，加快模型的训练速度并减少人工标识数据所带来的人力成本。

公开(公告)号：CN115484314B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202210956961.4

申请日：2022-08-10

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀华 ,  孙川 ,  李辉 ,  乐雯娇 ,  郝金隆 ,  蔡春茂 ,  范琪琳 ,  杨正益 ,  文俊浩

IPC: H04L67/568 ,  H04L67/1097 ,  H04L67/10 ,  H04L67/12 ,  H04W28/14

Abstract: 本发明公开一种移动边缘计算网络下推荐赋能的边缘缓存优化方法，步骤包括：1)建立可推荐边缘缓存系统；2)获取当前待分析基站中所有服务用户、边缘服务器中的信息数据；3)初始化可推荐边缘缓存系统参数；4)确定t时刻的内容推荐策略#imgabs0#5)计算t时刻的内容推荐策略#imgabs1#的资源分配代价；6)建立基于强化学习的内容替换模型，并利用基于强化学习的内容替换模型更新边缘服务器的缓存内容；7)返回步骤2)，重复迭代，直至时刻t＝T，输出可推荐边缘缓存系统中的最优缓存内容#imgabs2#T为运行周期。本发明解决了边缘服务端缓存内容利用率低，传输时间过长用户体验感不好等情况。减低了系统成本，提高了用户的服务质量。

公开(公告)号：CN116112483B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202310134997.9

申请日：2023-02-17

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨正益 ,  程旺鑫 ,  易雄宇 ,  郝金隆 ,  杨佳佳 ,  唐照翔 ,  文俊浩 ,  李秀华 ,  周魏

IPC: H04L67/06 ,  H04L45/00 ,  H04L9/40 ,  H04L9/14

Abstract: 本发明涉及ROS2通信技术领域，尤其涉及一种多维优化ROS2智能通信方法，包括以下步骤：S1、根据数据通信请求，确定数据发送节点以及各数据接收节点，并将数据发送节点作为发送平台将各数据接收节点作为目标通信节点；S2、按照预设的路径规划算法求解数据通信的最佳路径；S3、通过发送平台对待发送的数据进行标记、序列化以及预设的数据处理，得到通信文件；所述预设的数据处理包括加密或压缩；S4、通过ROS2系统，按照S2求解的最佳路径将通信文件发送给通信请求对应的各接收节点；S5、通过目标通信节点接接收到通信文件后，对通信文件中的数据进行解密或解压，并进行反序列化，得到对应的数据信息。本发明可以提高ROS2系统进行数据通信时的效率和安全性。

公开(公告)号：CN116843894A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310577870.4

申请日：2023-05-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 郝金隆 ,  李秀华 ,  蔡春茂 ,  范琪琳 ,  杨正益 ,  刘礼 ,  文俊浩

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V20/70 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种面向2D语义分割的预标注方法、系统及介质；方法步骤为：利用第一机器学习模型对目标图像进行检测，识别出目标图像中的前景目标，并对目标图像进行分割，得到若干前景分割图像；利用第二机器学习模型对每幅前景分割图像进行可用性评价，得到每个前景分割图像的可用性评分值；将可用性评分值满足预设条件的前景分割图像传输至外部标注系统，以供后续图像标注。系统包括图像获取模块、前景目标检测模块、前景目标评价模块；介质存储有计算机程序。本发明通过两阶段的模型不仅仅可以在人工标注前预先前景目标进行分割标注，还可以对每个前景目标的分割结果进行排序，从而可以让标注员有优先级的选择预标注结果，有助于提升标注效率。

公开(公告)号：CN116821527A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310559909.X

申请日：2023-05-18

Applicant: 重庆大学

Inventor： 曾骏 ,  钟林 ,  王子威 ,  陶泓锦 ,  文俊浩

IPC: G06F16/9537 ,  G06F18/23 ,  G06F21/62 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明涉及提出了一种移动环境下基于时空一致性的联邦学习推荐方法。该方法主要利用轨迹的时空一致性来优化联邦学习过程，包括轨迹完成、客户端聚类和加权聚合。轨迹完成可以有效提高数据受限情况下本地模型的训练性能，聚类策略可以有效促进相似客户之间的信息共享，加权聚合可以减少模型漂移问题。经过实验验证可知，本发明方法在确保用户隐私和安全的同时，实现了比所有基线更高的模型性能和更好的收敛效果。与最佳基线相比，SCFL性能提升高达84.26％，大大提高了模型的收敛速度。

公开(公告)号：CN116664416A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310411310.1

申请日：2023-04-17

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨正益 ,  刘一乂 ,  张力航 ,  王书凝 ,  彭炯程 ,  何立 ,  童建林 ,  陈开 ,  文俊浩

IPC: G06T5/00 ,  G01S7/48 ,  G01S17/931 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种雷达点云数据处理方法，包括：获取原始点云数据，并根据预设的采样率对所述原始点云数据中点云执行点云剔除，得到精简点云数据；对所述精简点云数据执行体素转换，得到体素图；根据证据理论对所述体素图中点云进行降采样处理，得到标准体素图；将所述标准体素图还原成点云数据图，完成点云数据处理。本发明还提出一种雷达点云数据处理装置、电子设备以及存储介质。本发明有益效果为提升点云数据处理的准确率。