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公开(公告)号：CN118212417A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410428615.8
申请日：2024-04-10
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G16H30/20
摘要： 本发明公开了一种基于轻量化注意力模块的医学图像分割模型及其训练方法，基于UNet网络构建分割模型，分割模型包括4～6个上下采样阶段，每个上下采用阶段包括一个卷积采样模块，下采样层采用池化操作，上采样层采用插值操作，并且每个卷积层后连接着批量归一化层；在下采样层中串联加入由大核空洞卷积组合形成的局部空间注意力模块以及通道之间交互关注的通道注意力模块；在跳跃连接和上采样层中加入卷积形式的门控注意力模块；在网络瓶颈处设置了全局注意力模块。本发明中基于卷积结构的注意力模块在局部‑全局层面增强了模型对于图像的多尺度、多方位的学习和理解，其分割的准确度更高，且鲁棒性强，训练方法更加简单，运行速率更快。
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公开(公告)号：CN113590328B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110880704.2
申请日：2021-08-02
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的边缘计算服务交互方法与系统，用户的某一具备操作系统环境的设备作为多接入边缘计算即服务MECaaS的承载实体；通过MECaaS将用户自己的算力设备注册为边缘节点ECN，并按照统一格式上传或更新边缘节点的注册信息至区块链层；请求设备作为数据产生者发布计算任务至MECaaS；MECaaS调用区块链层部署的智能合约并标准化计算任务的数据格式，通过分布式决策算法为请求设备匹配目标边缘节点，并建立请求设备与目标边缘节点之间的M2M通信，从而使得请求设备能够传输原始数据到目标边缘节点，目标边缘节点回传计算结果给请求设备。本发明不依赖任何集中式的控制器和中央计算节点，可构建完全分布式系统。
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公开(公告)号：CN112087329B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010879860.2
申请日：2020-08-27
申请人： 重庆大学
IPC分类号： H04L41/08 , H04L41/0896 , H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/147 , H04L45/12 , G06F9/455 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种网络服务功能链部署方法，步骤为：1)读取服务功能链请求；2)计算底层网络每个节点的全局资源容量值；3)建立图卷积神经网络；4)选出候选部署集B＝{B1，B2，…，BN}；5)按照值函数最大的候选部署子集Bk对物理网络进行部署，更新底层网络信息。本发明使用了节点排序算法概率性生成获选部署集合来减少时间复杂度，采用时序差分算法来更新候选值函数，使用图卷积神经网络动态捕获网络拓扑和剩余资源，并根据最优值函数对网络功能服务请求进行实时到达的在线部署决策。
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公开(公告)号：CN111240701A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201911402857.5
申请日：2019-12-31
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种端-边-云协同计算的任务卸载优化方法，主要步骤为：1)建立移动边缘计算系统模型。2)确定当前迭代轮次j下的任务卸载策略Ωi。3)确定当前迭代轮次j下的资源分配策略。4)量化移动边缘计算系统中能量消耗和传输时延的加权和，保存任务卸载与资源分配策略。5)输出端-边-云协同计算的移动边缘计算系统中最优任务卸载策略与最优资源分配策略。本发明综合考虑任务优先级和设备所剩电量等用户综合因素，给出了任务的最佳卸载位置，同时通过柯西方法给出资源分配策略，很大程度上提高了用户的QOE。
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公开(公告)号：CN107220972B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710423144.1
申请日：2017-06-07
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种基于红外图像的禽蛋品质鉴别方法，包括以下步骤：采集禽蛋的红外图像；对红外图像进行预处理，图像二值化；对二值图像的白色区域进行连通性检测，并根据禽蛋外形特征对白色连通区域进行约束，去除不符合要求的连通区域，得到禽蛋的位置分布图；对位置分布图进行降噪，得到表征禽蛋区域的连通区域图像，对各连通区域进行编号；根据红外图像和连通区域图像，计算禽蛋分割图；根据禽蛋分割图计算每个禽蛋区域特征向量xi＝[μi,σi,si]T，i＝{1,2,...n}；将特征向量xi带入预先训练好的判决模型，计算出模型值Ni；将计算出的模型值Ni与判决阈值进行比较，完成对禽蛋品质的鉴别。本发明能够通过检测禽蛋表面性质快速准确的检测出禽蛋内部是否变质，对禽蛋品质进行等级区分。
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公开(公告)号：CN101283905A
公开(公告)日：2008-10-15
申请号：CN200810069725.0
申请日：2008-05-22
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明涉及一种基于位移统计图能量谱分析的眼动位移矢量的统计分析方法，包含的步骤是：对视频图像中的眼球定位；位移统计图；对位移统计图进行Gabor变换；分量分析；构造特征向量；由SVM训练获得弱分类器并进行分组；强分类器构造；建立分析模型并汇报结果。本发明提供的方法基于视频眼震图，针对眼动位移统计图进行能量谱分析，提取其显性和隐含的特征，获取中间分析结果，并以图形界面方式显示在计算机屏幕上，为医学提供有益的有关眼震视频图像特征的参考信息。
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公开(公告)号：CN115115607B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210852127.0
申请日：2022-07-19
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明涉及图像检测识别技术领域，具体涉及一种基于图像分析的图像形状特征提取识别方法。首先对图像二值化处理并进行边沿提取，然后按照连接顺序获取所有边界点坐标，接着计算间隔固定点数的边界点之间的距离，根据位于同一直线上且间隔相同的两点其距离必近似相同的原理，对边界中可能出现的直线进行分割，并对得到的各直线分别进行拟合得到每条直线的方程，根据组成直线的点与拟合直线的偏移程度再对直线进行验证，判定目标为多边形、椭圆或者其他形状。该方法时间空间复杂度较低，可运行于各种性能较低的嵌入式处理器中。
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公开(公告)号：CN111199740B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201911408237.2
申请日：2019-12-31
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算加速自动语音识别任务的卸载方法，主要步骤为：1)建立边缘通信系统，包括云服务器、若干基站和若干用户端。每个基站均设有边缘服务器。2)用户端向基站发送自动语音识别任务。3)基站接收到自动语音识别任务后，将自动语音识别任务发送至云服务器。4)建立自动语音识别任务卸载模型。5)利用交替迭代的方法对自动语音识别任务卸载模型进行解算，得到最后任务卸载策略。本发明缓解了云服务器的压力，提高了用户使用智能应用时的体验，满足高精度、低时延的任务需求。(56)对比文件MIN CHEN et al.A Dynamic ServiceMigration Mechanism in Edge CognitiveComputing《.ACM Transactions on InternetTechnology》.2019,吕昕晨.移动边缘计算任务迁移与资源管理研究《.中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)信息科技辑》.2019,Min Chen et al.Intelligent TrafficAdaptive Resource Allocation for EdgeComputing-Based 5G Networks《.IEEETRANSACTIONS ON COGNITIVE COMMUNICATIONSAND NETWORKING》.2019,
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公开(公告)号：CN111751650B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010641617.7
申请日：2020-07-06
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明涉及电力数据分析技术领域，公开了一种非侵入式家庭用电设备在线监测系统与故障辨识方法，非侵入式用电信号采集装置与实时用电信息多元特征提取系统完成家庭用电设备产生的波形信号的采集与多元用电特征的提取，自回归滑动平均模型ARMA、多目标优化模型、LSTM分类系统对多元用电特征进行分析处理，得到每种多元时序用电特性向量下的每个当前运行的用电设备或其所在线路的异常概率与正常概率，最后再由联合判决模型根据联合概率判断是否故障：当联合异常概率＞联合正常概率，则判断当前运行的用电设备或其所在线路发生故障。本发明解决难以根据包含多种电器成分的信号对家庭用电设备进行故障辨识的技术问题，降低故障辨识成本，提高辨识准确率。
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公开(公告)号：CN111199740A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911408237.2
申请日：2019-12-31
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算加速自动语音识别任务的卸载方法，主要步骤为：1)建立边缘通信系统，包括云服务器、若干基站和若干用户端。每个基站均设有边缘服务器。2)用户端向基站发送自动语音识别任务。3)基站接收到自动语音识别任务后，将自动语音识别任务发送至云服务器。4)建立自动语音识别任务卸载模型。5)利用交替迭代的方法对自动语音识别任务卸载模型进行解算，得到最后任务卸载策略。本发明缓解了云服务器的压力，提高了用户使用智能应用时的体验，满足高精度、低时延的任务需求。
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