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[发明专利]一种基于特征变换的三维CBCT牙齿图像的分割方法-CN202110846297.3有效
发明人： 高陈强;黄天浩;李鹏程;赵悦;张凌明 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于特征变换的三维CBCT牙齿图像的分割方法，该方法包括：实时获取CBCT图像数据，并对该数据进行预处理；将预处理后的CBCT图像数据输入到训练好的CBCT图像牙齿分割模型中进行分割处理；对分割结果进行评估分析；CBCT图像牙齿分割模型为改进的3D卷积神经网络，改进的3D卷积神经网络包括编码器、空间变换模块STM、类别变换模块CTM、特征融合模块、解码器以及输出层；本发明采用一种结合了空间特征变换和类别特征变换模块的3D卷积神经网络模型，结合了空间全局信息和类别全局信息，有效的提升了分割效果并改善了分类结果。
一种基于特征变换三维 cbct 牙齿图像分割方法

[发明专利]一种基于弱监督学习的遥感图像有向目标检测方法-CN202310714600.3在审
发明人：杨烽;袁湘粤;蒲艺;赵悦;高陈强;舒文强 -专利权人：重庆邮电大学空间通信研究院
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于遥感影像智能化分析领域，具体涉及一种基于有向目标挖掘的弱监督遥感图像有向目标检测方法，所述方法包括获取待测遥感图像数据，并对待测遥感图像数据进行预处理；将预处理后的待测遥感图像数据输入到训练好的遥感图像有向目标检测模型中进行检测处理，得到目标遥感图像；本发明只需利用少量标注的水平框目标，采用弱监督方法挖掘有向目标，实现遥感图像目标检测。本发明使用的弱监督数据集不仅降低了数据标注难度并减少了所需的标注框数量，有效降低了现有遥感图像有向目标检测方法对全监督数据集的依赖，减少了人工标注成本。
一种基于监督学习遥感图像目标检测方法

[发明专利]DetNet数据包处理方法及装置-CN201911072282.5有效
发明人：喻敬海;高陈强;戎立锋;刘爱华;熊泉 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L69/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种DetNet数据包处理方法和装置，该方法包括：当DetNet应用流经过MPLS网络时，DetNet节点对所述DetNet应用流的数据包进行格式封装，其中，所述封装的数据包中包括引导标签和流指示；将封装后的所述数据包在所述MPLS网络中进行转发。在本发明中，通过在MPLS封装中加入引导标签，大大简化了DetNet报文MPLS封装的识别复杂度。中继节点不需要改变和交换S‑Label，从而缩短了转发时间，提高了转发效率。
detnet 数据包处理方法装置

[发明专利]一种基于时空特征的课堂行为检测方法-CN202310306774.6在审
发明人： 高陈强;朱常杰;陈欣悦 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于时空特征的课堂行为检测方法，包括：将教室视频中以K为间隔挑选三帧关键帧并进行灰度化处理后按照RGB三通道进行拼接，形成包含运动信息的三通道时空图像；以DarkNet‑19为特征提取器获取三通道时空图像的特征，增加全连接层输出初步建议区域；将初步建议区域的三通道时空图像通过逐帧堆叠纵向扫描线获取STMap；将STMap进行初始化，通过时空特征提取器中获得运动信息波动特征图；以目标检测网络YOLOv5为基础网络，将运动信息波动特征图输入到网络中进行检测，并进行后处理，得到检测结果。本发明有效减小网络的计算量，提高细粒度学生行为检测的准确率。
一种基于时空特征课堂行为检测方法

[发明专利]一种基于注视目标估计的学生课堂行为检测方法-CN202310539724.2在审
发明人： 高陈强;朱常杰;陈欣悦;陈睿昕;段伟 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于注视目标估计的学生课堂行为检测方法；包括构建并训练学生课堂行为检测模型，获取监控摄像头采集的课堂实时视频并输入训练好的学生课堂行为检测模型，得到课堂上所有学生的行为检测结果；所述学生课堂行为检测模型包括时空特征金字塔网络、动态实例交互头、注视目标估计模块、ROI映射模块和融合模块；本发明为一个端到端的单阶段学生课堂行为检测方法，可以有效的提高预测的实时性；使用动态实例交互头，并采用一对一标签分配方法，实现了教学场景下的拥挤目标检测，并有效减少重复预测。
一种基于注视目标估计学生课堂行为检测方法

[发明专利]一种业务流的传输方法、装置、设备及存储介质-CN202010268167.1有效
发明人：喻敬海;高陈强 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04L47/6275 文献下载
摘要：本申请公开了一种业务流的传输方法、装置、设备及存储介质，业务流的传输方法，包括：获取业务流；根据业务流的优先级通过不同的灵活以太网FlexE出接口进行传输。通过确定业务流的优先级，并根据业务流的优先级通过不同的FlexE出接口进行传输，从而避免了业务流之间的相互干扰。
一种业务传输方法装置设备存储介质

[发明专利]一种结合Transformer和CNN的高分辨率遥感图像变化检测方法及装置-CN202310289429.6在审
发明人：杨烽;李梦涛;蒲艺;袁艺峰;舒文强;高陈强 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种结合Transformer和CNN的高分辨率遥感图像变化检测方法及装置，方法包括将预处理后的双时遥感图像利用Transformer分支提取双时遥感图像的全局特征，利用卷积神经网络分支提取双时遥感图像的局部特征；将Transformer分支各个深度的特征图以及卷积神经网络分支各个深度的特征图输入自适应特征融合模块进行特征融合，得到全局‑局部特征；将全局‑局部特征输入Decoder分支进行逐层解码，将解码特征图采用分类器输出变化检测的结果；本发明可以准确地检测出双时相图像发生变化的区域，并且提取的特征能更好的表达图像信息。
一种结合 transformer cnn 高分辨率遥感图像变化检测方法装置

[发明专利]链路路径计算方法、装置、终端及计算机可读存储介质-CN201910770799.5有效
发明人： 高陈强;喻敬海 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： H04L45/121 文献下载
摘要：本发明提供一种链路路径计算方法、装置、终端及计算机可读存储介质，该方法通过获取包括5GS TSN虚拟网桥和普通TSN网桥的TSN网桥的拓扑，获取该其中各链路的时延参数、与接收者相连的UE所在5GS‑TSN‑VB作为5GS能达到的Tmin和MaxLatency；计算并确定最优路径上所有链路时延之和Tc；根据Tc、Tmin、MaxLatency确定Tmax；根据Tmax确定其优选值；将业务流信息和优选值作为时延要求下发给5GS‑TSN‑VB对应的5GS系统，若计算路径成功，则将业务流信息发给对应的TSN网桥。本发明还提供了一种装置、终端及计算机可读存储介质，通过本发明的实施，为5GS‑TSN‑VB的链路的路径计算提供了一种有效的解决方案，提升了路径计算成功率，提高了用户体验度。
路径计算方法装置终端计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于注意力机制的快速行为检测方法-CN202310425945.7在审
发明人： 高陈强;陈欣悦;朱常杰 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的快速行为检测方法，包括基于端到端实时性的YOWO网络，分别将RGB视频连续帧和RGB关键帧信息输入到时序检测模块和空间检测模块进行处理；在空间检测模块中，通过增加了残差模块的特征提取器输出对应的特征；将特征通过空间域注意力机制获取更加细粒度的注意力机制特征；将两个支路的特征通过卷积层进行拼接融合，最后对这些融合特征进行检测，得到该视频目标行为所属的类别、持续时间和位置信息；在保证实时性和体量较小的前提下，解决了行为类间差距较小的问题，有效提高时空行为检测的准确率。
一种基于注意力机制快速行为检测方法

[发明专利]数据传输方法、TSN节点和计算机可读存储介质-CN202111022537.4在审
发明人： 高陈强;喻敬海 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： H04L67/565 文献下载
摘要：本申请实施例涉及车载网络通信技术，特别涉及一种数据传输方法、TSN节点和计算机可读存储介质。其中数据传输方法包括：当接收到来自第一FlexRay网络中的源设备发送的FlexRay数据帧，则在确定所述FlexRay数据帧的传输时隙为静态时隙后，将所述FlexRay数据帧转换为TSN数据帧；在所述TSN数据帧的传输路径上对所述TSN数据帧以确定性时延进行传输；当所述TSN数据帧被传输至所述传输路径上的最后一个TSN节点，将所述TSN数据帧还原为所述FlexRay数据帧，并将所述FlexRay数据帧发送至所述FlexRay数据帧所指示的第二FlexRay网络中的目的设备，可以使得TSN网络能够兼容FlexRay网络，保证数据传输过程中的确定性时延。
数据传输方法 tsn 节点计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于对抗样本的通用人脸识别防御水印生成方法-CN202211265858.1在审
发明人： 高陈强;段伟;魏鑫 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明属于人工智能安全技术领域，涉及一种人脸隐私保护方法，具体涉及到一种基于对抗样本的通用人脸识别防御水印生成方法。该防御水印生成方法包括：获取人脸数据集进行预处理；将处理好的人脸图像输入训练好的人脸检测网络，输出人脸特征点；利用仿射变化将人脸特征点映射至固定位置，并裁剪至固定尺寸；利用身份特征镶嵌攻击多个人脸识别模型并采用自适应的模型权重生成第一阶段的水印；寻找特征显著块，叠加高斯噪声并引入梯度纠正模块，控制人脸对抗图像与原图的视觉一致性生成第二阶段的人脸识别通用水印；利用仿射不变性将通用性人脸识别对抗水印叠加至原图。
一种基于对抗样本通用识别防御水印生成方法

[发明专利]信息处理方法、网络设备、网络系统及存储介质-CN202110588349.1在审
发明人： 高陈强;喻敬海 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： H04L45/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息处理方法、网络设备、网络系统及存储介质。其中，信息处理方法包括：接收第一数据报文，第一数据报文包括第一时间调整信息；对第一数据报文进行第一处理得到第一时间调整信息；获取对第一数据报文进行第一处理的处理时间；当确定存在超时处理数据报文的情况，根据第一时间调整信息、处理时间和预设处理时间阈值对第一数据报文进行第二处理。根据本发明实施例的方案，能够在网络设备出现超时处理数据报文的情况下，结合预设处理时间阈值、第一数据报文中携带的第一时间调整信息以及对第一数据报文进行第一处理的处理时间，对第一数据报文进行第二处理，从而能够使得数据报文的传输可以满足时间敏感网络对端到端时延的要求。
信息处理方法网络设备网络系统存储介质

[发明专利]一种网络链接的检测方法、电子设备及计算机存储介质-CN201710400663.6有效
发明人：喻敬海;高陈强;单宁 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2017-05-31 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04L43/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络链接的检测方法，包括：第一电子设备接收第二电子设备的属性信息；所述第二电子设备的属性信息至少包括：所述第二电子设备的端口属性或所述第二电子设备的位置信息；基于所述第二电子设备的属性信息，按照预设的策略检测所述第一电子设备与所述第二电子设备之间的网络链接。本发明还同时公开了一种电子设备及计算机存储介质。
一种网络链接检测方法电子设备计算机存储介质

[发明专利]基于迁移学习的人脸活体检测方法-CN201811391295.4有效
发明人： 高陈强;周风顺;李新豆;李鹏程;胡凯;周美琪 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于迁移学习的人脸活体检测方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域；所述方法包括将视频数据切分为图像序列，检测图像序列中的人脸，将数据分为训练集和测试集；使用源域的训练集训练3D卷积神经网络，得到区分真假脸的标签分类器；在卷积层后添加梯度反转层，提取源域和目标域的公共特征；把源域和目标域的数据通过梯度反转层进行对抗训练，得到区分源域和目标域数据的域分类器；把目标域的测试集送入到训练好的标签神经网络中，选取网络分类的最大概率为最后的检测结果。本发明把对抗性迁移学习的思想运用到活体检测，提高了活体检测的泛化能力；通过3D卷积神经网络，不仅能利用视频的空间信息也能利用时间信息，还能提高活体检测的精度。
基于迁移学习活体检测方法

[发明专利]一种基于时空多尺度Transformer的航拍视频分类方法-CN202210844866.5在审
发明人：杨烽;周博通;舒文强;张健;赵杰;高陈强 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于遥感影像智能化分析领域，具体涉及一种基于时空多尺度Transformer的航拍视频分类方法，包括：对航拍视频数据进行预处理，输入至训练完成的航拍视频识别模型，通过嵌入特征偏移模块和池化多头自注意力模块的多尺度时空特征提取模块，得到航拍视频图像帧的多尺度短时序时空特征，再通过空洞时间特征提取模块在时间维度上计算空洞自注意力，得到航拍视频的长时序时空特征，从而对航拍视频数据进行准确高效的识别分析。本发明通过充分挖掘航拍视频的多尺度时空信息，能够有效提升航拍视频的分类精度，并且在时间维度上实现自注意力计算的线性复杂度，从而降低了模型的运算复杂度。
一种基于时空尺度 transformer 航拍视频分类方法

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