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公开(公告)号：CN112990467A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202011545177.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于生成式贝叶斯因果网络的汽车故障分析方法，步骤为：1)获取汽车故障数据。2)建立汽车故障代表性样本子集；3)建立特征选择模型HSIC Lasso；4)构建生成式贝叶斯函数因果网络模型；5)将特征向量集v输入到生成式贝叶斯因果网络模型中，输出因果有向图；6)计算因果有向图的模型评估指标，若模型评估指标满足要求，则输出当前因果有向图，否则，更新生成式贝叶斯因果网络模型的权重和偏移，并返回步骤5)；本发明提出一种直观、有效的汽车故障分析方法，建立更加快速、准确、方便的汽车故障因果分析方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113887556A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110992661.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO‑V5的小细胞肺癌检测装置，包括数据采集模块、数据预处理模块、肺结节检测与分类模块。本发明可以实现对肺部CT(Computed Tomography)图像中肺结节的检测分类，以有效地识别小细胞肺癌和其他肺癌。
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公开(公告)号：CN113892942B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110971693.9
申请日：2021-08-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种实时追踪人体下肢运动的穿戴设备，包括可穿戴主体(1)、感知模块(2)、主控模块(3)和上位机；本发明提供了一种有线/无线双模的实时追踪人体下肢运动的穿戴设备，配合上位机算力，结合高识别率的态势感知算法和机器学习状态预测算法，在考虑穿戴舒适性的情况下，有效平衡了设备成本和运动捕捉准确率的问题，能实时地感知人体大腿与小腿姿态变化，追踪下肢移动轨迹、识别下肢动作，兼具灵活性、低延时、结构简单、制作成本低等优点。
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公开(公告)号：CN114202002A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110811268.3
申请日：2021-07-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于改进FasterRCNN算法的肺结节检测装置，包括数据采集标注模块、数据预处理模块、特征提取模块、肺结节检测与分类模块；数据采集标注模块主要进行相关数据的收集与标注，以便为后续模型学习提供真实标签；数据预处理模块主要对数据集进行数据增强以及格式转换；特征提取模块主要从图片中提取抽象特征，得到高级语义信息；肺结节检测与分类模块依据特征对图片中的肺结节进行定位和分类，输出图片中肺结节的位置坐标及类别概率。本发明对FasterRCNN进行了改进，保证准确率的同时提高了检测分类速度。
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公开(公告)号：CN113892942A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110971693.9
申请日：2021-08-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种实时追踪人体下肢运动的穿戴设备，包括可穿戴主体(1)、感知模块(2)、主控模块(3)和上位机；本发明提供了一种有线/无线双模的实时追踪人体下肢运动的穿戴设备，配合上位机算力，结合高识别率的态势感知算法和机器学习状态预测算法，在考虑穿戴舒适性的情况下，有效平衡了设备成本和运动捕捉准确率的问题，能实时地感知人体大腿与小腿姿态变化，追踪下肢移动轨迹、识别下肢动作，兼具灵活性、低延时、结构简单、制作成本低等优点。
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公开(公告)号：CN113139449A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110403822.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于生理信号的具身学习认知负荷评估系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据重构模块、认知负荷水平评估模块和用于存储数据的数据库；本发明采用长短时记忆网络来进行分类，能更真实地学习多种生理信号序列之间的关系，从而提高识别准确率。
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