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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109325514A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810872957.3
申请日：2018-08-02
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进CNN的简单学习框架的图像分类方法，其包括：输入图像I；将图像I分为大小为m×m的图像块集合；将图像Ii输入到卷积神经网络中进行训练；通过三层全连接层处理得到一维的矩阵，使用dropout正则化操作以避免过拟合；将神经网络中的输出结果输入到分类器里，输出得到分类结果。本发明提出了一种基于卷积神经网络的简单学习框架，表示为Brief–Net，并将其应用于图像分类，减少了训练的时间同时也提高了分类的精度。Brief–Net包括三个卷积层和最大池化层，接着是三个全连接层。采用softmax分类器来识别图像分类。本发明的方法能够有效减少训练时间和存储成本，具有较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN109284765A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810789885.6
申请日：2018-07-18
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于负值特征的卷积神经网络的自然图像分类方法，其包括以下步骤：S1输入一张图像I；S2将图像I分为大小为m×m的图像块集合，每一块用Ii(i＝1,2,…,n)表示；S3将Ii输入到卷积神经网络中进行训练，其包括：用大小为k×k的卷积核对图像Ii做卷积处理，然后将卷积之后得到的特征取反，再和原来的特征一起作用Leaky ReLU激活函数，再将得到的结果传递到下一层做池化采样；S4经过多次提取特征，最后通过全连接层，得到一维的矩阵；S5将神经网络中的输出结果输入到分类器里，最终得到分类结果。本发明能够增强有效特征的学习，从而提高图像分类的效果，并且对不同的数据有良好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN107341514B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201710548763.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于联合密度及角度的异常点和边缘点检测方法，本发明基于边缘点和异常点具有较低的局部密度和较小的角度方差变化的思想，结合数据集的角度与密度的联合信息，利用联合测度去判定样本点属于异常点和边缘点的程度，通过设置门限值自动确定特殊点。提出了一种较稳定的异常点与边缘点的检测方法，提高了边缘点与异常点检测的性能，可较好地反映数据集的特征，并且能够检测出噪音数据，更好的去除噪音。克服了现有技术在复杂数据集中特殊点检测的效果不好和不稳定的缺点。
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公开(公告)号：CN107341514A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710548763.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于联合密度及角度的异常点和边缘点检测方法，本发明基于边缘点和异常点具有较低的局部密度和较小的角度方差变化的思想，结合数据集的角度与密度的联合信息，利用联合测度去判定样本点属于异常点和边缘点的程度，通过设置门限值自动确定特殊点。提出了一种较稳定的异常点与边缘点的检测方法，提高了边缘点与异常点检测的性能，可较好地反映数据集的特征，并且能够检测出噪音数据，更好的去除噪音。克服了现有技术在复杂数据集中特殊点检测的效果不好和不稳定的缺点。
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公开(公告)号：CN206559524U
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201720072874.7
申请日：2017-01-19
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川华迪信息技术有限公司
Abstract: 本实用新型公开了应用于医养结合的医疗机构快速应答系统，包括应答装置和监控终端，应答装置和监控终端相互无线通讯；所述应答装置包括主控制器、以太网通讯电路、无线通讯电路Ⅰ、音视频处理电路和操控面板，所述以太网通讯电路、无线通讯电路Ⅰ和音视频处理电路分别连接至主控器；所述操控面板包括按键、显示器、摄像头和扬声器，所述显示器、摄像头和扬声器连接至音视频处理电路，所述按键连接至主控制器；所述以太网通讯电路连接至健康管理服务器，所述无线通讯电路Ⅰ与老人随身携带的监控终端无线连接；本实用新型能够通过老人呼救直接锁定老人位置、观察老人情况并且调取老人信息，从而快速获得呼救老人的情况，缩短了急救时间。
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