-
公开(公告)号：CN117314852A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311240749.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T3/00 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于自适应骨龄预测领域，具体涉及一种基于风格迁移的自动骨龄预测方法，包括：获取源域数据和目标域数据，对源域数据和目标域数据进行图像增强和风格迁移处理；将源域图像通过图定位网络得到骨龄感兴趣区域，保存权重，原图根据ROI裁剪出特征区域，将特征区域输入骨龄回归网络，得到骨龄并保存目标域权重；将目标域图像输入风格迁移网络，通过风格迁移网络得到与目标域类似的手骨数据集；将手骨数据集输入源域训练保存的权重模型，通过迁移学习，并重复定位和预测得到ROI和高准确度的骨龄；本发明通过源域对目标域的风格迁移，在不添加额外标签的情况下实现数据风格和像素分布的统一，提升了热图定位的能力和骨龄预测的准确度。
-
公开(公告)号：CN114554389B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111645972.2
申请日：2021-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种行人导航定位系统融合方法，包括：基于无线接收器获取离线WiFi数据和在线信号强度数据；根据离线WiFi数据进行处理，得到WiFi指纹数据库；根据WiFi指纹数据库和在线信号强度数据，得到加权欧式距离；通过加权欧式距离在WiFi指纹数据库中选取最小的前k个指纹表征采样点位置坐标，得到最优估计坐标数据；基于惯性传感器获取加速度数据和角速度数据；根据加速度数据、角速度数据和最优估计坐标数据，得到行人行走坐标数据；利用扩展卡尔曼滤波融合方法对行走航向角数据、行走步长数据和最优估计坐标数据，得到行人当前最优定位坐标。本发明能够实现通过惯性导航与WiFi定位融合，使得定位结果更加精确，减少累积误差，满足长时间精准的定位结果。
-
公开(公告)号：CN113361333B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110539560.4
申请日：2021-05-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于运动状态监测技术领域，具体涉及一种非接触式骑行运动状态监测方法及其系统，该方法包括：获取图像采集设备的位姿信息，并根据该位姿信息固定图像采集设备；实时获取待监测人员的运动状态数据；将待监测人员的运动状态数据输入到运动状态监测模型中，判断当前待监测运动人员的运动情况，根据该情况对运动姿态进行调整；所述运动状态监测模型包括神经网络模型、空间信息恢复模块以及骑行状态分析模型；本发明提出了一种非接触式的骑行运动状态监测系统，在不影响人体骑行运动的同时，实时获取骑行状态下骑行运动时间和空间的信息，对数据进行优化，以基于客观数据进行骑行运动指导，提高了锻炼效果。
-
公开(公告)号：CN108600652B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201810431685.3
申请日：2018-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种多摄像机综合图像采集设备及其方法，设置有设备箱，该设备箱内设置有用于采集全景图像S的主摄像机，以及至少两台用于采集分隔图像的分摄像机，该分摄像机的焦距大于主摄像机的焦距，所述主摄像机和分摄像机的图像输出端分别与控制系统的图像输入端组连接，所有所述分摄像机采集的分隔图像组合成的组合画面S’包含所述全景图像S。有益效果：采用本发明的多摄像机综合图像采集设备及其控制方法，能同步采集全景图像，以及全景图像各个分隔区域的图像，并且采集的分隔图像细节更加清楚，方便图像的后期编辑。
-
公开(公告)号：CN107187537A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710390789.X
申请日：2017-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于疲劳度的电动自行车助力控制系统及方法，所述控制系统包括生理信号采集模块和信号处理中心模块；所述信号处理中心模块根据生理信号采集模块采集到的骑行者的实时心率、实时呼吸率和单位时间运动量计算出骑行者的疲劳程度；电动机根据疲劳程度输出相应的助力Q，助力的比例是T＝(Q+R)/P
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116630348A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310663268.2
申请日：2023-06-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像分割技术领域，具体涉及一种基于红外成像的自动皮下静脉采血方法，该方法包括：部署第一摄像头和第二摄像头；对两个摄像头进行标定和位姿定位；采用第一摄像头获取用户手背近红外图像；采用训练好的多维度解耦网络对手背近红外图像进行静脉分割；采用定位算法对分割后的静脉图像进行处理，得到最佳采血点二维坐标；采用第二摄像头获取用户手背空间位置图像，并根据最佳采血点二维坐标计算最佳采血点三维坐标；根据最佳采血点三维坐标对用户进行采血；本发明使用多维度解耦网络能够对手背近红外图像进行准确的静脉分割，提高了采血的准确性。
-
公开(公告)号：CN114533039A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111614526.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了基于冗余传感器的人体关节位置及角度解算方法，涉及测量技术领域。本发明包括以下步骤：在待测关节的两端肢体上分别设置两个惯性传感器，同时设置好红外动作捕捉所需的反光marker点，通过静态校准获得各个传感器的初始四元数，经过计算得到传感器的偏差值，然后通过采集到的运动过程中各个传感器的实时输出的四元数，计算得到各个传感器输出的节点的四元数，再将各节点的四元数与红外捕捉设备所获取的关节点的标准四元数进行多元线性拟合，得到基于冗余信息输出的四元数，最后经过计算得到关节的位置以及角度。本发明利用冗余传感器的信息来消除运动过程中传感器与骨骼位置不匹配而带来的误差，得出更加精准的关节位置以及角度信息。
-
公开(公告)号：CN113052099B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110349963.2
申请日：2021-03-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的SSVEP分类方法，该方法包括：将多通道SSVEP脑电数据通过滤波器组把时域的脑电数据分割为多个分别对应SSVEP刺激频率基波及谐波成分的频带；对分割后的数据进行快速傅里叶变换得到其对应的频谱数据；利用多路卷积神经网络分别对各个频带内的脑电频谱数据进行特征提取、学习和归类，最后进行分类；本发明利用SSVEP脑电信号中刺激目标所诱发的脑电电位存在着基波和各个谐波成分存在着互相关性的先验知识，使用时域滤波和快速傅里叶变换对脑电信号进行预处理提取出SSVEP信号的各个谐波成分并通过卷积神经网络来进行特征提取和分类，从而获得更高的分类准确率。
-
公开(公告)号：CN114066735A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111448561.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于傅里叶叠层成像技术领域，具体涉及一种基于人工神经网络的最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像重建方法，该方法包括：采用傅里叶叠层成像设备对图像进行稀疏采样，得到一系列低分辨率的采集图像；建立傅里叶叠层成像正向模型，将采集低分辨率图像顺序输入正向模型，比较人工神经网络仿真生成图像和采集图像最小绝对偏差，求有解约束的最小一乘问题；利用误差反向传播训练和更新人工神经网络权重，得到重建高分辨率的相位恢复图像；本发明采用随机梯度下降优化方法对模型的损失函数进行优化，使得训练后的模型更精确，使得采样稀疏采样数据构建的高分辨率重建图清晰度更高。
-
公开(公告)号：CN108622428B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810432469.0
申请日：2018-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种多摄像机无人机，设置有机体，机体底部经旋转机构连接有摄像机吊舱，其关键在于：该摄像机吊舱内设置有用于采集全景图像的主摄像机，以及至少两台用于采集分隔图像的分摄像机，该分摄像机的焦距大于主摄像机的焦距，所述主摄像机和分摄像机的图像输出端分别与控制系统的图像输入端组连接，所有所述分摄像机采集的分隔图像组合成的组合画面包含所述全景图像。有益效果：采用本发明的多摄像机无人机，能同步采集全景图像，以及全景图像各个分隔区域的图像，并且采集的分隔图像细节更加清楚，方便图像的后期编辑。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.023 seconds)
