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[发明专利]基于深度类比网络在多维度雷达数据下的强对流外推方法及系统-CN202110570222.7有效
发明人： 文立玉;罗飞;卫霄飞;舒红平;曹亮;刘魁 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度类比网络在多维度雷达数据下的强对流外推方法及系统，方法包括以下步骤：(1)特征图像编码：对多个雷达图像进行编码获得多个特征图像；(2)利用深度视觉类比网络学习所述多个雷达图像与所述多个特征图像，得到外推雷达图像；(3)将所述特征图像喂入外推网络得到外推特征图像；(4)利用优化器对所述外推特征图像与所述外推雷达图像进行第一次优化，再对第一次优化后的输出进行二次优化。该方法利用两个网络同时外推出雷达图像和基于编码的特征图像，再用优化器对它们分别做优化，最后在对双网络的输出做二次优化，优化了强对流外推的过程，得到的强对流预测图像也更加精确且方法简单易行。
基于深度类比网络多维雷达数据对流方法系统

[发明专利]适用于移动端的轻量级三维目标检测方法、装置及介质-CN202210894321.5在审
发明人：郭本俊;文立玉;廖文龙;赖育邦;许源平;俞文越;田霞飞 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开一种适用于移动端的轻量级三维目标检测方法、装置及介质，所述方法包括：获取或制作用于3D目标检测的数据集；搭建模型，所述模型包括MobileViT block、三个分支和全连接层，所述MobileViT block与三个分支连接，各分支连接所述全连接层；基于所述数据集对搭建的模型进行训练；对训练后的模型进行处理得到onnx模型；将图像数据进行预处理并转换，输入至所述onnx模型中得到模型输出；基于模型输出，计算3D目标的全局方位角和3D检测框的多个顶点坐标，并绘制3D检测框和鸟瞰图。本发明同时拥有CNN和ViT相类似的属性和优点，以此可以用更少的参数学到更好的特征表示，从而实现移动端3D目标检测的任务。
适用于移动轻量级三维目标检测方法装置介质

[发明专利]基于VAN-ConvLSTM的天气外推方法及系统-CN202110570221.2有效
发明人： 文立玉;罗飞;卫霄飞;舒红平;曹亮;刘魁 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明提供一种基于VAN‑ConvLSTM的天气外推方法及系统，方法包括以下步骤：按时序接收目标雷达图像，并对目标雷达图像进行编码；将编码后的目标雷达图像按时序分别输入ConvLSTM网络；将初始时刻的目标雷达图像以及编码后的初始时刻目标雷达图像、下一时刻目标雷达图像的共同输入第一VAN网络得到初始时刻的强对流天气外推图像；将上一时刻与当前时刻ConvLSTM网络的输出以及当前时刻的目标雷达图像共同输入至VAN网络进行预测求差异得到当前时刻的强对流天气外推图像。该方法能解决现阶段快速发生的灾害现象无法快速相应问题，实现实时、高效、海量的气象灾害预警。
基于 van convlstm 天气方法系统

[发明专利]基于深度学习在多尺度下的强对流外推方法及系统-CN202110345106.5有效
发明人： 文立玉;罗飞;柴文涛;卫霄飞 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习在多尺度下的强对流外推方法与系统，方法包括以下步骤：接收雷达图像数据，提取所述雷达图像数据的隐含状态特征；对所述隐含状态特征进行卷积，并将卷积结果输入TrajGRU网络中，进行强对流外推得到雷达图；将所述雷达图进行第二次卷积并同时进行批正则化获得外推图像数据。该方法对雷达图像数据训练得到外推图像，用于强对流天气如暴雨、雷暴、冰雹等极端天气的预报。
基于深度学习尺度对流方法系统

[发明专利]基于光流和气象数值预报的强对流天气识别方法及系统-CN202210002182.0有效
发明人： 文立玉;罗飞;廖文龙;舒红平;卫霄飞;唐正全;曹亮;刘魁 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光流和气象数值预报的强对流天气识别方法及系统，其中方法主要体现在计算光流，搭建模型并训练模型，所述模型包括NWP stream模块和Optical flow模块，在训练器中输入的一次训练数据包含一个NWP数据以及所述NWP数据所对应的光流数据，其中光流数据的计算方法为：在数据集中根据样本数据的时间戳向前查找上一个时间戳所对应的数据集文件，基于这两个文件所对应的计算光流的函数，计算出对应的光流数据，NWP数据输入NWP stream模块的分支，光流数据输入Optical Flow模块的分支，所述NWP数据以及所述光流数据同时进行卷积运算，同时进行求导，在模型最后进行矩阵相加，输入SoftMax层得出最终结果。本发明可以实现强对流天气的细粒度分类。
基于气象数值预报对流天气识别方法系统

[发明专利]基于注意力机制的强对流天气物理特征量预测方法及系统-CN202210202985.0在审
发明人： 文立玉;罗飞;廖文龙;舒红平;卫霄飞;唐正全;曹亮;刘魁 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的强对流天气物理特征量预测方法及系统，其中方法主要体现在搭建模型，所述模型包括注意力机制模块、编码模块以及解码模块，当输入数据进入到所述模型时，输入数据经过所述注意力机制模块，根据上一次的隐藏状态预测当前输入结果，将当前输入结果和当前输入数据叠加在一起并经过解码编码模块进行编码形成当前隐藏状态，将历史隐藏状态和当前隐藏状态相加后，通过所述解码模块解码后进行卷积生成预测结果。本发明有效解决了多维度、多输入的时空序列预测问题。
基于注意力机制对流天气物理特征预测方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的强对流天气雷达图识别方法-CN202110714050.6有效
发明人： 文立玉;罗飞;卫霄飞;唐正全;张喜 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的强对流天气雷达图识别方法，首先根据雷达基数据中回波反射率因子生成反射率图像，对强对流天气的雷达图像样本进行分析，提取风暴单体的图像特征，结合常用气象因子建立样本图像特征数据库，然后，采用深度学习建立雷达图像自动标注系统框架，利用FasterR‑CNN模型自动识别并对其进行分类，最后采用改进的双向ConvST‑LSTM来存储时间和空间信息，同步进行轨迹识别强对流天气现象的移动；本发明充分考虑强对流天气分型特征以及气象要素的影响因子，采用改进的双记忆递归单元存储时间和空间信息，增加相邻状态之间的转换深度，提高处理短期变化的能力，从而提高模型对雷达图像的识别能力。
一种基于深度学习对流天气雷达识别方法

[发明专利]基于半监督学习在多维度雷达数据下的冰雹识别方法-CN202110624140.6有效
发明人： 文立玉;罗飞;钟宇;舒红平;曹亮;刘魁;郭本俊 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于半监督学习在多维度雷达数据下的冰雹识别方法，包括：S1：获取标注样本集，随机抽出监督样本集，暴雨样本训练集与冰雹样本训练集，获取未标注数据集并随机均分为q份第一样本；S2：计算各簇训练集的聚类中心；S3：对一份第一样本聚类划分到对应簇中，更新聚类中心；S4：迭代，获得此时的各簇聚类中心以及对应簇的置信度；S5：监督样本集重复步骤S2‑S4，获得监督样本集对各聚类中心的监督置信度，归类至对应簇中；S6：判断第一样本是否更新到簇中，重复S2‑S6至第一样本处理完毕；S7：将最佳的聚类中心作为识别模型输入，得各样本对各簇的置信度、进行分类。该方法有效提高冰雹识别的准确率、降低误报率。
基于监督学习多维雷达数据冰雹识别方法

[发明专利]一种利用风场数据自动识别高空横槽的方法-CN202010032949.5有效
发明人：胡文东;丁禹钦;舒红平;肖天贵;文立玉;甘建红;王亚强;罗飞;刘敦龙 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G01W1/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种利用风场数据自动识别高空横槽的方法，读取风场格点数据；选择分析点：取某一格点为分析点，其相邻的西南、正南以及东南的格点分别设为第一辅助分析点、第二辅助分析点以及第三辅助分析点；根据确定的分析点的三种情况进行分析，得到节点；设置阈值，遍历所有节点，根据所述阈值判定并标记为槽点；对比相邻槽点的位势高度；依次连接所述保留的槽点，从而完成横槽的自动识别。本发明解决了现有气象业务中的横槽分析依然通过人机交互的方式，由预报人员根据自身经验进行手工操作，存在一系列相关弊端的问题。本发明实现了在高空水平风场中自动分析横槽，为实现自动化分析预报打下坚实基础。
一种利用数据自动识别高空方法

[发明专利]基于微博大数据的复杂网络舆情节点重要度排序方法-CN202110689433.2在审
发明人： 文立玉;曾昭福;罗飞;舒红平;郭本俊;曹亮;刘魁 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明提供一种基于微博大数据的复杂网络舆情节点重要度排序方法，包括步骤：获取节点的邻接点个数，从而获得节点的Q值；通过每个节点的Q值得到每个节点的局部集中度，获取两个节点之间的边权重；根据边权重得到节点的权重向量，通过根据节点关联边得到拓扑结构；基于k核分解法，求出k核迭代次数，然后对节点的度和k核迭代次数进行归一化处理，创建矩阵；根据矩阵获取指标熵值，根据熵值得到度和k核迭代次数的权重；根据度和k核迭代次数的权重获得每个节点的权重因子；根据每个节点的权重因子得到综合因子，进行重要度排序。该方法能确认网络中节点的重要关系，从而提高网络的布局效率。
基于博大数据复杂网络舆情节点重要排序方法

[发明专利]基于OLAM的多维度中医针灸关联规则挖掘方法-CN201610390244.4有效
发明人： 文立玉;舒红平;张殿超;李骥 -专利权人：成都淞幸科技有限责任公司
申请日： 2016-06-02 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明公开一种基于OLAM的多维度中医针灸关联规则挖掘方法，包括：采用数据预处理技术对原始关系表进行构造，得到数据仓库的星型模式，基于Mondrian构建了数据立方体，完成对从原始数据库到数据立方体的转化；基于立方体模型的结构，通过构造与之适合的查询语句，获得立方体信息，即从立方体数据中得到候选项集、频繁项集；通过置信度，获得相关联结果。
基于 olam 多维中医针灸关联规则挖掘方法

[发明专利]基于集成学习的强对流天气持续时间预报方法-CN201911003227.0在审
发明人： 文立玉;罗飞;向元吉 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于集成学习的强对流天气持续时间预报方法，包括以下步骤：S1，数据源选取：选择预报地区的地面气象站资料以及离预报地区最近的两个探空站资料；S2，数据预处理：剔除错误及缺测资料，根据计算出的相关强对流预报参数作为输入，选择每次强队流天气持续的时间作为输出，当天没有出现强对流天气则认为时间为0，对预报参数即输入作归一化处理；S3，机器学习算法选择：选用K最近邻算法、多项式回归算法、决策树算法、神经网络算法。本发明主要用强对流天气发生当天的各种气象要素来推测强对流天气可能会持续的时间，通过多机器学习算法比较策略，对目标任务进行训练测试，选出其中最优的学习算法，用作实际的预报任务中。
强对流天气学习算法预报参数预报机器学习算法神经网络算法多项式回归归一化处理决策树算法数据预处理最近邻算法集成学习时间预报训练测试多机器气象站强对流数据源探空算法剔除输出气象天气

[发明专利]一种(2,2)门限秘密共享的份额尺寸减小方法-CN201510897039.2在审
发明人：唐聃;舒红平;王亚强;高燕;文立玉;岳希 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2015-12-08 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明属于密钥管理技术领域，具体是一种(2,2)门限秘密共享的份额尺寸减小方法。本发明所述方法降低份额存储所需空间或网络传输的带宽；并且所有运算均采用二元域上异或运算，运算速度快，减小份额尺寸的运算代价非常小；另外本方法针对二进制数，即秘密信息和份额为以二进制数的形式，非常有利于扩展到秘密共享的其他领域，具有更广泛的应用范围。
一种门限秘密共享份额尺寸减小方法

[实用新型]一种用于针灸循证诊疗信息传输的数据传输模块-CN201220318204.6有效
发明人：梁繁荣;杨洁;舒红平;任玉兰;李骥;文立玉 -专利权人：成都中医药大学
申请日： 2012-07-03 - 公布日： 2013-02-06 - 主分类号： G08C17/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于针灸循证诊疗信息传输的数据传输模块，它包括微处理器和通信模块，微处理器与通信模块连接，通信模块与远程服务器连接，通信模块至少包括USB接口通信模块、WIFI接口通信模块、GSM通信模块、GPRS通信模块中的任意一种或任意多种。本实用新型提供了多种数据传输方式，实现了患者所用诊疗设备与远程服务器之间的信息互换，患者无需到医院便能检测并得知自身病理信息和相应的治疗方案，便于患者及时得到治疗，可第一时间发现病情，第一时间得到治疗，将患者的病痛降到最低，尤其适用于因工作、身体等原因无法及时到医院就诊的患者，具有结构简单，操作方便，即使老年人也能一学即会，使用过程安全等优点。
一种用于针灸诊疗信息传输数据传输模块

[实用新型]一种智能循证针灸诊疗系统-CN201220318203.1有效
发明人：梁繁荣;任玉兰;舒红平;杨洁;文立玉;李骥;郭太品 -专利权人：成都中医药大学
申请日： 2012-07-03 - 公布日： 2013-02-06 - 主分类号： A61H39/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种智能循证针灸诊疗系统，它包括可独立使用亦可组合使用的穴位探测模块、穴位定位模块、针灸治疗模块，以及数据传输模块和针灸循证信息分析系统，穴位探测模块、穴位定位模块、针灸治疗模块包括穴位治疗与传感探头、微处理器、显示单元、语音播报单元的任意组合，微处理器通过数据传输模块与针灸循证信息分析系统连接。本实用新型通过针灸循证信息分析系统，获取远程针灸循证信息，具有精确探测穴位的各项物理特性，为患者和医务人员提供全面而可靠的诊断参考及依据，定位结果准确、可靠，采用多样化的针灸治疗手段，患者使用方便，通过多种数据传输方式获取远程针灸循证信息，确保得出的诊疗方案为最佳方案等优点。
一种智能针灸诊疗系统

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