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公开(公告)号：CN112977413A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110233595.5
申请日：2021-03-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式驱动电动汽车稳定性控制方法。该方法主要包括以下步骤：首先，基于理想的二自由度模型和实际的车辆模型之间稳定性参数的差值，判断此时车辆是否处于稳定性状态。如果判断此时车辆处于不稳定状态，则采取纵向力优化分配模式，以轮胎利用率为目标优化函数，根据目标函数求解每个车轮的纵向力；若此时车辆处于稳定性状态，则采取比例分配模式，根据每个车轮的垂直载荷求解其纵向力。其次，利用模糊PID使控制系统在不同的工况下达到快速精确的控制效果，PID控制器的参数Kp、Ki和Kd达到自适应调整的功能。该方法不仅能够充分利用利用了分布式驱动电动汽车各个车轮可以精确、独立控制的特点，并且能够避在保证整车的直接横摆力矩控制效果的同时，最小化车轮的路面附着利用率，提高整车的行驶稳定性。
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公开(公告)号：CN112465952A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011362498.8
申请日：2020-11-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及EAST装置核聚变领域和三维重建领域，特别涉及一种基于光场相机微纳关联成像传感的重建方法，包括根据传感器获取从待重建物体发出的光线的辐射总量，得到重聚焦图像；根据不同位置的重聚焦图片的切片中选择最清晰的切片得到全聚焦图像并获取其二值化边缘图像；根据重聚焦图像以及二值化边缘图像和EAST装置深度图像，获取深度信息和放大率的获取；根据二值填充之后的图像确定二维质心坐标和当量直径以及深度信息和放大率并将二维参数升维为三维参数；利用三维参数的空间质心坐标和当量直径重建得到圆位形下EAST装置边界重建图像；本发明降低了计算复杂度，系统资源占用低，便于高效实施，具有重要的市场价值。
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公开(公告)号：CN105141517B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510655880.0
申请日：2015-10-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/701 , H04L12/721
Abstract: 本发明涉及一种基于资源感知的灵活光网络任播业务节能路由方法，属于光纤通信技术领域。该方法首先采用基于资源感知的任播业务数据中心选择机制，该机制能根据任播业务的资源需求和数据中心可用资源，为业务选择资源可用匹配度最高的数据中心，在一定程度上实现数据中心资源“均衡”分配；进一步，采用实现数据中心到请求用户传输的基于疏导的一种绿色节能路由和频谱分配策略，该策略优先为任播业务选择电层疏导，次选光层疏导，融合多路径和单路径的路由策略使业务能找到能耗最小的传输光路，提高链路的频谱利用率，进一步降低网络阻塞率。数据中心选择机制和绿色节能路由、频谱分配策略的融合能有效提高频谱灵活光网络的服务质量并降低网络能耗。
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公开(公告)号：CN104092606B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410288798.4
申请日：2014-06-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/729 , H04J14/02
Abstract: 本发明公开了一种光网络中基于业务持续时间调度的节能路由方法。包括以下步骤：根据网络当前的空闲可用资源建立一个疏导辅助图；划分调度时隙；为待传输业务选择传输路径、传输时隙和分配网络带宽资源；调整业务传输带宽。本方法通过划分时隙，在不同时隙内计算网络路径可能作为业务备选传输路径的次数作为路径的调度权值，待传输业务选择调度权值最大的路径作为传输路径，为业务建立最小能耗光旁路，并通过调整业务传输带宽在保证业务成功传输的前提下减小网络的传输能耗和阻塞率。
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公开(公告)号：CN103236983B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310157448.X
申请日：2013-04-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/761 , H04L12/751 , H04B10/25
Abstract: 本发明涉及一种路由方法，请求保护光组播网络中一种解决光网络最小光组播代价与最少波分使用量的联合优化方法。提出以最长路径优先的方法解决光组播树中违反分光约束节点的重路由方法，解决了光组播路由代价较小时波长使用量较大或波长使用量较小时路由代价过大的问题。通过控制反映光纤链路代价与波长使用带来的代价比值，实现了波长使用量最少和光组播路由总代价最小的长路优化光组播路由联合优化方法，解决了链路代价和波长使用量的双参数控制的最小光组播路由总代价的优化问题，降低了光组播路由中波长数的使用。本发明采用的光组播路由代价和最小波长使用联合优化，有利于提高光组播网络的波长资源利用率，减小光组播路由总代价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105337899A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510642513.7
申请日：2015-09-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/873 , H04L12/911
Abstract: 本发明涉及一种灵活调整预留型业务传输带宽的光网络节能路由方法，该方法包括以下步骤：1)网络根据链路和传输时隙占用情况构造路由权值矩阵；2)根据路由权值矩阵，为预留业务选择最小能耗的传输路径和时隙；3)根据光路上业务持续时间和带宽使用率情况，重路由光路上只有一个业务的请求到可以与其它业务重合传输时隙的光路上，并根据预留型业务的持续时间和带宽需求调整该光路中传输时隙内带宽以支持业务节能传输。本方法尽量在满足传输时隙要求和光路带宽条件下，将多个业务聚集在少数光路上传输，并采用带宽调整策略重路由只有一个业务的光路上的业务到其它已建光路上传输，减少占用光路的数目，从而减少光路需要的端口数目和光放大器数目，降低整个光网络的能耗。
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公开(公告)号：CN118781334A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410590201.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆医科大学附属口腔医院
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于语义协调的双空间表征口内扫描图像牙齿分割方法，涉及医学图像处理与计算机视觉技术领域，本方法包括对原始口内扫描图像进行数据下采样；对口内扫描图像的欧式空间的几何属性进行自适应的语义协调化，关注空间与语义特征之间在真实空间维度的关系；通过空间‑语义图学习模块学习口内扫描图像的结构特征和旋转不变性；学习得到的表征送入分割进行预测，将口内扫描图像中的单颗牙齿和牙龈进行分割，本发明能够有效应对口内扫描图像的旋转不变性并提升分割精度。
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公开(公告)号：CN118247219B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410209707.7
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆医科大学附属口腔医院 , 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的牙根外吸收检测系统，涉及计算机视觉领域，包括：数据处理单元，用于获得正畸前后的口腔内三维图像数据；牙齿分割单元，用于采用结合多尺度语义信息、显式解剖连接及牙齿包围盒的牙齿分割模型对正畸前后的口腔内三维图像数据进行牙齿分割，得到正畸前后的牙齿分割结果数据；处理单元，用于将正畸前后的牙齿分割结果数据网格化获得正畸前后的牙齿分割结果网格数据，将正畸前后的牙齿分割结果网格数据转换为正畸前后的点云数据，基于正畸前后的点云数据获得正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据；输出单元，用于基于正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据判断是否发生牙根外吸收，并输出判断结果。本发明能够精准高效的完成牙齿图像分割。
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公开(公告)号：CN118247219A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410209707.7
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆医科大学附属口腔医院 , 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的牙根外吸收检测系统，涉及计算机视觉领域，包括：数据处理单元，用于获得正畸前后的口腔内三维图像数据；牙齿分割单元，用于采用结合多尺度语义信息、显式解剖连接及牙齿包围盒的牙齿分割模型对正畸前后的口腔内三维图像数据进行牙齿分割，得到正畸前后的牙齿分割结果数据；处理单元，用于将正畸前后的牙齿分割结果数据网格化获得正畸前后的牙齿分割结果网格数据，将正畸前后的牙齿分割结果网格数据转换为正畸前后的点云数据，基于正畸前后的点云数据获得正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据；输出单元，用于基于正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据判断是否发生牙根外吸收，并输出判断结果。本发明能够精准高效的完成牙齿图像分割。
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公开(公告)号：CN118153625A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410247419.0
申请日：2024-03-05
Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院
IPC: G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/098 , G06N3/082 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/213 , G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种锂电池荷电状态预测方法，包括：各客户端将锂电池运行过程中的运行数据进行归一化处理，构建本地训练集；各个客户端利用本地训练集对锂电池预测模型训练预设的次数得到局部模型，并利用自适应模型权重剪枝策略对局部模型的参数进行剪枝，并接收服务器聚合后的全局模型；直至达到预设的次数后，得到训练好的锂电池预测模型，将待验证的数据输入训练好的锂电池预测模型得到电池荷电状态的初始预测结果；利用高斯分布计算权重的加权回归优化Savitzky‑Golay滤波器对初始预测结果进行过滤得到最终的预测结果，本发明显著提升了锂电池荷电状态预测的准确度，同时也节约中心服务器的计算开销。
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