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公开(公告)号：CN119583138A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411688453.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04B10/2513
Abstract: 本发明提出了一种基于放大自发辐射光(ASE)的加密光通信系统，系统融合了ASE光源的宽频带、高噪声特性以及动态密钥机制。采用波分复用技术，并结合马赫曾德尔调制器、相位调制器和偏振调制器等器件，实现对数据和密钥信号的有效调制。系统引入动态密钥机制，在每次数据传输时，不仅发送加密的数据信号，还同步传送加密的密钥至授权用户，确保密钥的一次性使用，从而极大地提升系统的抗破解能力。通过这种高效的每次传输更新密钥的方式，能有效降低长期密钥遭受量子计算破解的风险，增强系统的数据保密性。此外，系统还满足灵活可扩展性的需求，为高安全性通信提供了一种可行的研究思路。
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公开(公告)号：CN119580258A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411635675.3
申请日：2024-11-15
Applicant: 重庆中科勘测设计有限公司 , 重庆邮电大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于Mamba模型的遥感图像语义变化检测方法及装置，包括：获取成对的双时遥感图像，对双时遥感图像进行预处理；将预处理后的双时遥感图像输入到Mamba编码器分支进行特征提取，得到多尺度特征；采用差异特征提取模块对多尺度特征进行处理，得到多尺度差异特征；将多尺度特征和多尺度差异特征输入到特征融合增强模块中进行融合，得到语义特征；采用Mamba解码器分支分别对语义特征和多尺度差异特征进行解码；将解码后的语义特征和多尺度差异特征输入到分类器中并经过掩蔽操作，得到双时相遥感图像的语义变化图；本发明可以准确地检测出双时相遥感图像发生变化的区域以及发生变化区域具体的变化类别。
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公开(公告)号：CN119580077A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625382.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于CTFNet的欺诈图像检测方法，属于欺诈检测技术领域，包括以下步骤：S1：构建欺诈图像训练集和图像相似性测试集；S2：构建CTFNet特征提取网络，分别提取两个数据集空域的局部特征、全局特征和频域高低频特征；S3：分别计算两个数据集特征的余弦相似性，并通过自适应加权融合得到欺诈图像的相似性阈值；S4：将待检测图像输入CTFNet，提取待检测图像空域的局部特征、全局特征和频域高低频特征；S5：计算待检测图像与欺诈图像训练集特征的余弦相似性，并通过自适应加权融合得到待检测图像最佳相似性得分；S6：将待检测图像最佳相似性得分与欺诈图像的相似性阈值进行比较，得到待检测图像的检测结果。
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公开(公告)号：CN119580066A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653406.X
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/778 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化深度学习的目标检测方法，属于图像识别技术领域。方法包括：通过带有色彩保护的多尺度Retinex图像增强算法对图像进行预处理，获得增强图像，并入训练集；针对小目标漏检错检的问题，将原有的20×20的检测头替换成160×160的小尺度检测头，并在原来颈部网络的基础上增加两条横向连接路径，将浅层特征与深层特征进行跨尺度融合，进一步增强特征融合能力；对改进的模型进行轻量化，构建轻量级网络MobileNetv3‑ECA作为YOLOv5s的主干网络，采用通道剪枝的方法对网络模型进行压缩，进一步减少参数量；通过本发明，可以实现在低算力的边缘计算设备上部署目标检测。
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公开(公告)号：CN119579864A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411644115.4
申请日：2024-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于内容感知的轻量化目标检测方法，属于目标检测技术领域。该方法通过使用图像自适应伽马变换算法增加数据底层信息，提高图像可读性；在YOLOv5s的基础上，以改进的ShuffleNet V2为主干网络，减少模型参数量；采用内容感知特征重组算子进行上采样，增强上下文语义信息的聚合效果；设计了全新的CBAMC3模块用于特征提取，以同时关注通道和空间位置上的特征信息，提高特征表达准确性；在改进后的模型中进行通道剪枝，进一步减少参数量。该方法在保证高精度的同时提升了实时性、减少了模型参数量，具有较强的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119579458A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616510.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种局部双域互注意力与全局通道自注意力的图像盲去模糊方法，属于计算机视觉技术领域，包括以下步骤：S1：构建基于窗口的频域‑空域互注意网络WFMAN；S2：构建基于全局的空域通道自注意网络GSCAN；S3：构建频域滤波门控特征融合模块FFGF；S4：将WFMAN与GSCAN串联构成基础模块；利用多个基础模块、FFGF模块及细化层构建新型U型网络；S5：利用去模糊前后的图像数据集对所述新型U型网络进行训练和测试，得到图像盲去模糊模型；S6：利用所述图像盲去模糊模型对采集图像进行去模糊。
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公开(公告)号：CN119577263A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411608807.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9537 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明提出一种基于频域调制和对比学习的序列推荐方法。本发明针对的是序列推荐中数据存在大量噪声和数据稀疏以及现有模型预测平滑的问题。所述方法包括：一方面，将用户序列通过嵌入层，利用绝对位置编码引入位置信息，再通过多头自注意力网络提取序列中用户的长期依赖得到新的嵌入Eattention。另一方面，将用户初始嵌入通过感应偏置网络进行频域调制。通过傅里叶变化及其逆变化，捕获用户数据中高通分量和低通分量，将其动态融合得到Et。最后通过自适应融合，将Eattention和Et融合。此外，在模型训练过程中，本发明引入了对比学习思想，将Eattention和Et视作同一样本的不同增强视图，提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119573726A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653433.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/34 , G06N3/0455 , G06F18/25 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于交互感知和地图自适应的车辆轨迹预测方法，属于自动驾驶技术领域。该方法包括采集车辆的历史轨迹和地理语义信息；利用Transformer建模动态对象之间的交互，并在解码状态序列时融入了地图信息；采用层次化注意力机制，考虑车辆的未来状态，确保预测的一致性和准确性；此外，还构建了一种多分辨率地图编码模块，该模块充分利用Vision Transformer模块高效地捕捉局部与全局场景上下文信息，进而将地图表示与车辆状态紧密关联，以精准建模车辆与场景的交互过程，从而生成更加合理未来轨迹预测结果。本发明展现出广阔的应用潜力，能够有效提高计算性能，适用于更为复杂的交通环境。
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公开(公告)号：CN119562342A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510028439.3
申请日：2025-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向5G‑Advanced/6G网络的增强型时间同步方法，属于无线通信技术领域。该方法通过gNB与UE之间的数据帧交互进行时钟频偏估计，并采用改进的SIB9信令传递同步参数。在该方法中，gNB通过DCI信令预设UE返回确认帧的等待时间；UE在接收到gNB发送的下行数据帧后，等待预设的时间间隔后向gNB回复确认帧。经过多次数据帧交互后，gNB采用最大似然估计方法估计出UE相对于gNB的时钟频偏。gNB利用改进的SIB9信令帧将所估计的时钟频偏参数发送至UE；UE收到SIB9信令帧后，解析出同步参数，完成时间同步。本发明有效降低了移动通信系统的同步开销，提升了空口同步精度。
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公开(公告)号：CN119561736A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411662511.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进SeqGAN的协议模糊测试方法及系统，属于协议模糊测技术领域。该方法包括：收集基础数据并对数据进行预处理，设计生成测试用例的生成器Gα以及分别用于评估测试用例的通过率和多样性的判别器Dγ和Dλ，设计混合奖励，并基于混合奖励采用两个判别器对测试用例进行评估；对生成器和两个判别器设计对应的损失函数，并分别进行梯度更新，进行并完成训练。该系统的测试用例生成模块用于执行协议模糊测试方法得到测试用例，再通过模糊测试执行模块执行测试，日志模块记录测试结果和中间过程响应。本发明确保了生成序列的准确性，显著提升了生成用例的多样性，从而更有效地覆盖协议的边界情况，增强了协议模糊测试的效率和覆盖率。
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