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[发明专利]基于多尺度图卷积网络的行为识别方法-CN202310234771.6在审
发明人： 谭钦红;刘文;黄俊;李果 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明设计了一种基于多尺度图卷积网络的行为识别方法，该方法主要包含三个部分，分别为时间自适应融合模块、多尺度时空图卷积网络和跨尺度特征融合模块。所述时间自适应融合模块为骨架序列的每一帧提供自适应的融合权重，增强了特征信息。所述多尺度时空图卷积网络通过空间图卷积提取空间信息，将空洞卷积应用于时间信息提取，提出了一种多尺度时间卷积模块，以捕获不同感受野的时间信息，提高了动作预测能力。所述跨尺度特征融合模块通过计算不同尺度关节特征的相似性来判断关节连接性，建立跨尺度邻接矩阵，使不同尺度特征融合，实现多尺度信息的相互指导学习。本发明所提出的多尺度图卷积网络为骨架序列的特征识别提供了多尺度方案，通过多个语义级别信息的交互融合解决了图卷积网络感受野低，单尺度语义信息的缺乏的问题。
基于尺度图卷网络行为识别方法

[发明专利]基于联合注意力机制的人体行为识别方法-CN202310234773.5在审
发明人： 谭钦红;刘文;黄俊;李果 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明设计了一种基于联合注意力机制的人体行为识别方法，用于人体三维骨架的行为识别问题。以骨架关节点数据、骨骼长度数据作为输入，通过双流网络融合评分，实现对骨架特征的充分提取。采用上下文编码网络学习各关节点间的连接关系及连接强度并将其嵌入图卷积层中。设计联合注意力模块，将空间注意模块、时间注意模块和通道注意模块巧妙结合，以联合处理通道、空间和时间注意力，增强对重要信息的特征提取能力，有效提升了行为识别精度。本发明为3D人体骨架行为识别提供又一种可行的选择。
基于联合注意力机制人体行为识别方法

[发明专利]基于YOLOv5模型的知识蒸馏方法-CN202211271813.5在审
发明人： 谭钦红;文洪伟;黄俊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供的基于YOLOv5模型的知识蒸馏方法，通过提取教师模型中的知识，并通过知识蒸馏框架提供的损失和学生模型原有损失一同训练学生模型，提高学生模型的检测精度。且进一步地，本发明还根据在知识蒸馏训练后期，教师模型中的知识反而会对学生模型训练产生干扰，在训练时通过逐渐减少匹配成功的先验框的方式，从而进一步提升了学生模型的检测精度。
基于 yolov5 模型知识蒸馏方法

[发明专利]基于LSQ量化的知识蒸馏方法-CN202211271826.2在审
发明人： 谭钦红;文洪伟;黄俊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供的基于LSQ量化的知识蒸馏方法，通过LSQ算法量化模型，得到量化模型，并通过自学习初始化量化模型的权重、权重步长和激活步长，缓解了陷入量化感知训练陷入局部极小值。且进一步地，本发明还通过2阶段知识蒸馏算法训练模型。第1阶段只训练量化模型的权重和权重步长。第2阶段训练量化模型的权重和激活步长。从而进一步缓解了陷入量化感知训练陷入局部极小值。
基于 lsq 量化知识蒸馏方法

[发明专利]一种基于跳频规则的NB-IOT定时提前量估计方法-CN201911298068.1有效
发明人： 谭钦红;梁泽乾;王华华;陈发堂;王丹;郑焕平;杨黎明;余永坤 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： H04L27/38 文献下载
摘要：本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于跳频规则的NB‑IOT定时提前量估计方法，包括：通过射频对空口信号进行采样，得到采样信号；在采样信号中提取出基带信号，并进行基带信号处理；确定符号组所在频点位置，并基于跳频图样判定RACH信号；基于跳频规则估计定时提前量，对随机接入符号组中的符号进行两两共轭相乘，之后利用随机接入符号组跳频规则消除残留载波偏移CFO，再估计出定时提前量；获得定时提前估计量及前导索引。本发明利用随机接入符号组的跳频规则，在频域消除了残留载波偏移，提高了定时提前量估计精度，采取共轭相乘的方式完成算法的计算，复杂度低，利于硬件实现。
一种基于规则 nb iot 定时提前量估计方法

[发明专利]一种基于语义增强的曲面场景文本识别方法-CN202210251062.4在审
发明人： 谭钦红;宋代荣;黄俊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本发明设计了一种基于语义增强的曲面场景文本识别方法，具体流程如图1所示，该方法主要包含了投影变换子网络、编码器、解码器、语义模块和单词嵌入监督模块，本发明可以通过在注意力机制的编解码框架中引入全局语义信息与局部语义信息，将编码器输出的预测全局与局部语义信息输入到解码器，并使用预训练的语言模型的单词嵌入作为监督来提高性能，识别在光照不均匀和字符不完整情况下的曲面场景文本。本发明能够基于现有的曲面场景文本识别算法存在的局限性，分析存在的问题，从而使用户能够更准确的提取曲面目标表面的文本，满足了用户的识别需求，提高了识别的准确率，从而使用户能够享受更便捷的生活。
一种基于语义增强曲面场景文本识别方法

[发明专利]一种基于GR和对抗学习的弱监督曲面文本检测方法-CN202210250908.2在审
发明人： 谭钦红;宋代荣;黄俊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明设计了一种基于GR和对抗学习的弱监督曲面文本检测方法，具体流程如图1所示，该方法主要将GR模型生成的显著图与基于对抗学习的弱监督曲面文本检测算法生成的黑白场景文本分割图进行逐像素特征融合得到最终的候选文本区域，利用两者检测的重点关注目标不同使得两者融合后的候选区域很大程度上会包含更全面的文本信息。本发明能够基于现有的曲面场景文本分割算法存在的局限性，分析存在的问题，从而使用户能够更准确的定位曲面目标表面的文本，从而为后续的文本区域分类工作提供更好的数据支撑，满足了用户的识别需求，提高了识别的准确率，从而使用户能够享受更便捷的生活。
一种基于 gr 对抗学习监督曲面文本检测方法

[发明专利]一种软件定义网络的小区预切换方法-CN201911150822.7有效
发明人： 谭钦红;骆维扬;陈发堂;王华华;王丹;郑焕平;杨黎明;曾勤;邱洪云 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04W24/10 文献下载
摘要：本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种软件定义网络的小区预切换方法，包括：对移动终端位置进行采样，将采样数据以及测量报告上报给SDN控制器；SDN控制器根据采样数据预测移动用户在下一时刻的位置，进行切换判决，选择合适的目标小区；切换执行阶段，SDN控制器找到目标小区，并向源小区下发切换指令；源小区将用户移动终端设备切换到目标小区，完成用户设备和目标小区的数据更新；用户移动终端设备向目标小区发送切换确认指令；目标小区向SDN控制器发送更新路由表请求，SDN控制器更新完路由表。本发明的小区切换方法减少了小区切换所需的信令开销，降低了切换时延，满足5G网络环境下切换时延低于1ms的要求。
一种软件定义网络小区切换方法

[发明专利]一种融合空洞卷积的快速场景文本检测方法-CN202210046573.2在审
发明人： 谭钦红;江一峰;黄俊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合空洞卷积的快速场景文本检测方法，包括获取文本检测训练数据集，并对训练数据集进行标签生成；建立融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型；所述融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型包括轻量级特征提取模块、空洞卷积模块和可微分二值化模块；使用标签生成的训练数据集对建立的融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型，并使用损失函数计算损失值以调整所述初步模型的参数得到融合空洞卷积的快速场景文本检测模型；采用融合空洞卷积的快速场景文本检测模型对场景中文本进行检测。本发明利用轻量级的神经网络替换大型网络用于提取输入图形的特征，降低的网络模型参数量，可以有效的提高文本检测网络模型的效率。同时为了弥补轻量级神经网络提取特征不足的问题，在特征融合层增加空洞卷积模块并使用通道注意力机制对特征进行融合筛选，提高了网络中特征的利用效率。因此本发明在保持较高文本检测水平的情况下，实现场景文本的快速检测。
一种融合空洞卷积快速场景文本检测方法

[发明专利]一种基于增强特征金字塔网络的任意形状场景文本检测方法-CN202210042376.3在审
发明人： 谭钦红;江一峰;黄俊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V30/414 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强特征金字塔网络的任意形状场景文本检测方法，该方法包括如下模块：特征提取模块，用于提取输入图像的特征；比率不变特征增强模块，用于语义信息的增强；重构空间分辨率模块，用于空间信息的增强；特征融合模块，用于将语义信息增强的特征和空间信息增强的特征进行融合，生成多个不同比例的分割结果；渐近扩展模块，作为后处理模块采用渐近扩展算法将特征融合模块生成的多个不同尺度的分割结果进行逐步扩展融合，得到最终的文本检测结果。本发明通过融合增强语义信息的特征和增强空间信息的特征，加深了文本检测模型对输入图像的理解，提高文本的检测精度；后处理模块采用渐近尺度扩展算法对不同尺度的分割图从小到大依次进行扩展，在有效预测场景文本真实形状的同时还能很好的区分开距离较近的文本实例，从而可以实现对任意形状场景文本的检测。
一种基于增强特征金字塔网络任意形状场景文本检测方法

[发明专利]一种基于暴力破解的隐蔽DoS攻击方法及系统-CN201911220499.6在审
发明人： 谭钦红;吴晓龙;陈发堂;王华华;王丹;郑焕平;杨黎明 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明属于移动通信安全技术领域，涉及一种基于暴力破解的隐蔽DoS攻击方法及系统，方法包括获取用户信息，根据用户信息得到目标用户的国际移动用户识别码范围；使用恶意基站构建伪造寻呼，缩小目标用户的国际移动用户识别码范围；更换用户临时移动用户识别码，构建伪造寻呼，确定用户国际移动用户识别码；恶意基站在目标用户的寻呼时机注入伪造的寻呼消息，该伪造寻呼消息包括目标用户的国际移动用户识别码；当目标用户脱离网络后，目标用户重新发起ATTACH请求；本发明公开的新型隐蔽DoS攻击使用的都是在空口中传播的明文信息，并不涉及加密以后的信息，这使得现有的LTE网络无法采取有效措施对抗该攻击，且运营商与用户无法感知。
一种基于暴力破解隐蔽 dos 攻击方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的脱机手写汉字识别方法-CN201811502762.6在审
发明人：黄洋;黄俊;谭钦红;刘灿 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的脱机手写汉字识别方法，该方法包括卷积神经网络模型训练和脱机手写汉字识别两个阶段，训练阶段主要包括数据集获取，数据集划分，图像预处理，卷积神经网络模型构建与训练，模型及权重参数的保存；识别阶段主要包括图像预处理，重构模型，识别结果输出等过程。本发明所设计卷积神经网络模型结构，包括输入层，5个卷积层，3个全连接层，4个最大值池化层，softmax层及输出层，采用步长为1的3*3卷积核，尺寸为2*2，步长为1的最大值池化方法，Relu激活函数。本发明具有良好的识别效果，并且模型泛化能力较好。
卷积神经网络汉字识别图像预处理数据集池化激活函数模型构建模型结构模型训练权重参数训练阶段卷积核连接层输出层输入层卷积重构输出保存

[发明专利]一种结合移动终端的智能健康饮食推荐系统-CN201810693404.1在审
发明人：胡丹;黄俊;谭钦红;刘灿;胡煦 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G16H20/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种结合移动终端的智能饮食推荐系统，该系统包括智能终端和云服务器，利用机器学习和智能数据处理强大的数据处理能力对饮食数据、食物营养素数据进行整合、处理；根据用户基本信息和身体状况信息为用户推荐合适的食谱，可以指导和监督用户的饮食，使用户的生活和饮食更加营养健康，实现对用户饮食习惯的分析和对基于用户历史饮食记录信息的食谱推荐；让用户直观的了解自己是否缺乏某种营养素，有效的帮助用户改变不良的饮食习惯和饮食偏好，科学管理用户的饮食。
饮食推荐系统移动终端饮食习惯食谱营养素身体状况信息数据处理能力用户基本信息智能数据处理食物营养素机器学习记录信息监督用户健康饮食科学管理饮食数据营养健康用户历史用户推荐云服务器智能终端智能偏好整合直观分析帮助

[发明专利]基于Kinect的驾驶员状态监测系统-CN201710547243.0在审
发明人：王君龙;黄俊;谭钦红 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-07-06 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于Kinect的驾驶员状态监测系统，系统包括面部特征信息采集模块、信息处理模块、多特征信息融合模块、报警模块、数据库存储模块。利用Kinect提供的红外摄像头和彩色摄像头机人脸识别模块获取面部特征信息，对驾驶员面部表情、嘴部、眼部、头部等特征进行监测，联合图像处理技术对Kinect获取的数据进行预处理，并通过融合各种特征信息，综合判断驾驶员的状态，当监测到驾驶员状态异常时，报警模块进行实时地报警，并将驾驶员的状态信息存储到本地数据库中，以供历史数据的查询，同时通过历史数据归纳出驾驶员的驾驶习惯，提前做出预警。能有效地提高白天尤其是夜晚的驾驶员状态监测的准确率。
基于 kinect 驾驶员状态监测系统

[发明专利]基于深度学习的老人异常行为检测方法-CN201710403573.2在审
发明人：周绍艳;黄俊;谭钦红;刘科征;王君龙;施新岚;张磊;谢振超 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-06-01 - 公布日： 2017-09-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于深度学习的老人异常行为检测方法，属于深度学习领域。本发明通过多种传感器采集老人的体征信息、位置信息、图像信息，联合检测联合判断老人的异常行为，降低误判概率。首先根据多种传感器数据进行信号预处理，将处理的数据输入已训练好的BP神经网络获得老人身体状况，然后根据原始图像，对图像进行预处理后送入3D卷积神经网络提取特征向量，通过Softmax分类器识别老人的多种行为，再综合老人位置信息与驻留时长，根据模糊逻辑推理判断老人行为是否异常。本发明采用联合检测方法，通过深度学习，模糊逻辑推理对老人异常行为进行联合判断，降低了误判率，提高了检测的准确性。
基于深度学习老人异常行为检测方法

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