基于改进ABC算法的脉搏波曲线拟合方法

    公开(公告)号:CN114078174B

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202010803305.1

    申请日:2020-08-11

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 欧阳春 甘中学

    Abstract: 本发明提供了基于改进ABC算法的脉搏波曲线拟合方法,在该脉搏波曲线拟合方法中,由于对蜜源初始化后进行随机正态分布,因此可以改善蜜源多样性、减少局部收敛的可能性,还有效地将越界的蜜蜂均匀地放置在限定范围内,从而提高算法收敛效率。还由于雇佣蜂通过蜜蜂搜索方法搜索雇佣蜂蜜源,因此为雇佣蜂提供了更多在单一维度上跳出限制的机会,并为导致全局最优解提供了更高的可能性。又由于根据混沌遍历特性转为侦查蜂,侦查蜂根据映射算法找到侦查蜂蜜源,因此提高了全局搜索最优蜜源的效率。根据最优蜜源绘制出最优仿真曲线,为后续向量机的精确分类以及疾病预测模型的建立打下基础,最终实现对人体生理信息的准确分析。

    一种移动式摄影机器人
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116866708A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310911833.2

    申请日:2023-07-25

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明公开一种移动式摄影机器人,涉及移动摄影技术领域,该机器人包括:相机,用于对图像和视频流进行获取;图像检测模块,用于对所述相机获取的图像进行目标识别,获得目标识别结果,所述目标识别结果包括至少一个目标框;图像追踪模块,用于确定所述目标识别结果中各目标框的追踪信息,所述追踪信息包括目标框的ID和中心坐标;用户界面,用于显示各所述目标框的所述追踪信息,从各所述目标框中选择追踪目标,还用于确定目标参考到达位置;大语言模型,用于根据所述追踪目标的追踪信息生成决策指令;机械臂,用于搭载所述相机,并根据所述决策指令进行运动;移动平台用于搭载机械臂,并根据决策指令进行运动。本发明提高了移动摄影的灵活性。

    一种人机交互机器人
    14.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116690610A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310912204.1

    申请日:2023-07-25

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明公开一种人机交互机器人,涉及人机交互技术领域,该机器人包括:图像检测模块对输入的图像进行用户位置信息识别和用户表情识别;所述用户位置信息包括中心坐标、景深、在画面中所占面积和用户位置与相机之间的距离;声音识别模块对输入的用户声音进行用户情绪识别;用户界面显示用户位置信息、用户表情和用户情绪;大语言模型根据用户位置信息、用户表情和用户情绪输出反馈信息;反馈信息包括文字信息和语音信息;机械臂根据反馈信息从设定动作库中提取与反馈信息匹配的反馈动作并输出;设定动作库用于存储多个反馈动作,且各反馈动作绑定多个信息关键字。本发明可实现文字、语音和动作多模态的信息交互,提高了信息交互的多样性。

    一种耐辐射型穿刺针机械臂
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116141286A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202111373449.9

    申请日:2021-11-19

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明涉及一种耐辐射型穿刺针机械臂,包括升降底座、底座定位关节、灵活关节、穿刺关节、穿刺针组件、第一耐辐射防护臂和第二耐辐射防护臂,所述的底座定位关节设于升降底座上,所述的第一耐辐射防护臂的一端与底座定位关节连接,另一端与灵活关节连接,所述第二耐辐射防护臂的一端与灵活关节连接,另一端与穿刺关节连接,所述的穿刺关节的末端设置所述穿刺针组件。与现有技术相比,本发明具有结构灵活度、可靠性高,耐辐射能力强等优点。

    一种基于多分支联合学习的遮挡行人重识别方法及系统

    公开(公告)号:CN115909201A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211410937.7

    申请日:2022-11-11

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多分支联合学习的遮挡行人重识别方法及系统,涉及图像识别领域,该方法包括:将待识别行人图像输入行人重识别模型中,输出行人重识别结果;行人重识别模型为根据训练集对教师网络和学生网络进行联合学习训练获得的;教师网络和学生网络均为多分支网络,多分支网络包括共享层、全局分支、局部分支和输出层;全局分支对特征图进行全局平均池化;局部分支对获得的多个不同尺度的特征向量进行融合;输出层对全局分支和局部分支的输出进行特征融合,获得特征融合向量,将特征融合向量与查询库中行人图像的特征向量的余弦相似度最高的行人图像对应的行人身份作为行人重识别模型的输出。本发明提高了遮挡行人重识别的准确性。

    一种基于元学习的机器人行为示教方法

    公开(公告)号:CN112509392B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202011483927.7

    申请日:2020-12-16

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明提供一种基于元学习的机器人行为示教方法,其特征在于:获取示教视频;利用训练好的神经网络模型对示教视频学习。其中,神经网络模型的训练过程包括如下步骤:采集训练内容;预处理训练内容得到预处理对比视频、预处理示教视频以及预处理运动视频;构建初始神经网络模型;将预处理示教视频作为输入,得到演示动作并计算演示动作损失;根据演示动作损失更新初始神经网络模型得到更新模型;将预处理运动视频以及轨迹动作作为输入得到预测轨迹动作、演示语义、运动语义以及对比语义,并计算目标动作损失以及语义损失进而构建总损失;基于总损失对更新后模型进行更新;直到总损失稳定收敛到总损失阈值,从而得到训练好的神经网络模型。

    一种机器人控制器设计方法

    公开(公告)号:CN112596379A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011483935.1

    申请日:2020-12-16

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明提供了一种机器人控制器设计方法,用于针对传感器数量会变化的形态可变机器人对应的神经网络控制器进行设计从而使得神经网络控制器控制形态可变机器人完成任务,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,形态可变机器人通过预定数量的传感器获取接收值;步骤S2,将接收值输入预定的最优神经网络控制器并将输出作为形态可变机器人的电机转速从而控制形态可变机器人完成任务。其中,最优神经网络控制器通过预定的编码方法得到。编码方法包括如下步骤:先对所有传感器编号,进而利用进化算法按照传感器编号依次对不同形态下的神经网络控制器的网络结构进行进化,最后得到最优神经网络控制器。

    一种多点位置最短路径计算方法

    公开(公告)号:CN111985705A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010812977.9

    申请日:2020-08-13

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明提供了一种多点位置最短路径计算方法,在该计算方法中,由于在超启发式算法中将作为高阶启发式算法的离散ABC算法以及作为低级启发式算法的邻域搜索相结合,离散ABC算法中的新蜜源可以根据邻域中的调用表调用一个低启发式算法操作从而实现新蜜源自动更新,因此可以更快速地找到多点位置的最短路径序列。通过本发明提供的多点位置最短路径计算方法能够取得更好的最短路径序列。在实际应用中,本方法可以根据该最短路径序列对旅行商的行程进行最合理地安排,也可以设计出最高效的物流路线,还可以为航空公司制定较好的飞机飞行路线,可以解决一系列多点位置最短路径问题。

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