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公开(公告)号：CN112949572A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110330611.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于深度学习目标检测和计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况检测方法，该方法包括：实时获取人脸视频数据，对人脸视频数据进行预处理；将预处理后的人脸图像输入到训练好的Slim‑YOLOv3模型中，判断该用户是否正确佩戴口罩；本发明通过一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况视频检测方法，加上采用改进的无监督自分类方法对不规范佩戴口罩的数据进行子类划分，使得口罩佩戴视频检测任务可以更加精确快速的实现。且提出的网络更加简洁，使得应用成本进一步降低。
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公开(公告)号：CN109131854A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201710505811.0
申请日：2017-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B64C27/08 , B64D27/24 , B64D27/26 , G10K11/178
CPC classification number: B64C27/08 , B64C2201/024 , B64C2201/042 , B64C2201/108 , B64D27/24 , B64D27/26 , B64D2027/262 , G10K11/178
Abstract: 本发明公开一种低噪声无人机及其降噪控制方法，设置有机架和机臂，其关键在于：机臂上设置有电机安装舱，电机安装舱内的电机驱动螺旋桨旋转，所述电机安装舱的内壁和底部设有振动采集发生装置，该振动采集发生装置通过传输线与控制器连接，该控制器驱动所述振动采集发生装置自振，抵消电机产生的振动。该振动采集发生装置采集电机产生的振动频率并将振动频率发送给设置在机架上的控制器，该控制器根据振动频率控制所述振动采集发生装置产生与所述振动频率相反的频率的振动来抵消电机产生的振动。采用本发明的低噪声无人机，能降低无人机电机产生的噪声，并且对无人机的重量没有影响。
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公开(公告)号：CN108600652A
公开(公告)日：2018-09-28
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。
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公开(公告)号：CN107451568A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710657241.7
申请日：2017-08-03
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00369 , G06K9/42 , G06K9/6256 , G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种使用深度卷积神经网络的姿态检测方法，适于在计算设备中执行，该方法包括：将数据集按照训练和测试进行划分，并做预处理；进行人体关节特征区域的识别学习模型训练，以识别人体关节部位图像区域的学习网络；关节坐标定位学习模型训练；检测图像尺寸预处理，将需要识别人体姿态的图像调整为网络输入要求大小；通过该网络进行图像关节区域的识别，并划定相应矩形区域保存为子图像；将获得子图像作为输入，送入关节坐标定位学习模型进行关节坐标获取；以及按照人体骨骼模型连接获取的关节点构成人体姿态描述。本发明还提供了一种存储设备及移动终端。
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公开(公告)号：CN114548211B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111630311.2
申请日：2021-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F30/27 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医疗康复技术领域，尤其是基于人体下肢肌肉模型个性化精准训练方法，通过实验者的聚类后的相关数据采集和处理，分析实验者在整个训练过程中的肌肉特性，并以相似度作为目标进行第二次聚类，分析后的肌肉特性结合训练方案设计自主学习优化网络，不断修正系数直到在同类别实验者中产生训练效果相似度最高的训练方案配置，将其训练效果认定为该训练方案配置下的期望曲线；新的训练者采用归类后该类的训练方案进行训练，将整个过程中实际肌肉力变化曲线与该类别下期望肌肉力变化曲线作加权最小二乘优化处理，其结果视为误差并通过反馈控制影响自主学习优化网络修正可变系数，直到误差无限接近0，为个性化肌肉训练提供参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114301400B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111661658.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于变容二极管加载开口谐振环的5G高效率多尔蒂功放，属于微波电路技术领域。该功放包括变容二极管加载开口谐振环功分模块、相位补偿模块、主功放模块、辅助功放模块、相移模块以及相移线；变容二极管加载开口谐振环功分模块的两个输出端分别与主功放模块及相位补偿模块的输入端连接；相位补偿模块的输出端与辅助功放模块的输入端连接；主功放模块的输出端与相移模块的输入端连接；相移线的输入端与相移模块及辅助功放模块的输出端连接；变容二极管加载开口谐振环功分模块的输入端为总输入端，相移线的输出端为总输出端。本发明能够提高功放的效率，降低功率损耗，减小电路尺寸。
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公开(公告)号：CN117333450A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311286548.2
申请日：2023-10-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于骨龄预测领域，具体涉及一种基于局部特征图关联学习的自动骨龄预测方法；该方法包括：获取手骨X光图像并采用热图定位网络定位手骨X光图像的局部感兴趣区域，根据局部感兴趣区域创建注意力图；对注意力热图进行下采样操作，得到关键节点；根据关键节点设置裁剪框，根据裁剪框从手骨X光图像中裁剪出手骨的多个局部特征区域；根据局部特征区域的邻接关系计算邻接矩阵；采用CNN网络提取每个局部特征区域的特征，将提取出的特征与性别特征拼接，得到局部特征向量矩阵；采用Faster‑GCN网络对邻接矩阵和局部特征向量矩阵进行处理，得到骨龄预测结果；本发明骨龄预测结果准确性高，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114533039B
公开(公告)日：2023-07-25
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。
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公开(公告)号：CN113362292B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110582950.X
申请日：2021-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种基于可编程逻辑门阵列的骨龄评估方法及系统；所述方法包括获取手骨图像并预处理；分批次从可编程逻辑门阵列中的存储器调用训练完成的卷积神经网络的权重参数和偏置参数，对手骨图像进行卷积处理，对卷积层的手骨特征图进行归一化处理和激活处理；将激活处理后的手骨特征图通过仲裁转换后从存储器中按批次通过AXI4总线传输到池化模块中，直至完成所有卷积层的池化操作；将池化操作后的手骨特征图输入到全连接层中，进行softmax分类后得到手骨图像的骨龄评估结果。本发明的可编程逻辑门阵列通过并行方式对不同卷积层的数据进行处理，能加快卷积神经网络的运行处理速度，提高评估的效率。
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公开(公告)号：CN115356325A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211006565.1
申请日：2022-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于长程表面等离子体波导与介质波导耦合结构的SERS基底，属于微纳光学与光谱分析检测技术领域，该SERS基底由下至上分别为：衬底层、介质波导层、包层、长程表面等离子体波导部分(包含包层)和微通道部分；其中，衬底层用于支撑整体结构；介质波导层用于传输入射光；包层配合衬底层构成完整全反射外包层结构，同时用于传输全反射所产生的倏逝场；长程表面等离子体波导部分用于增大样品分子拉曼信号；微通道部分用于加载样本溶液。本发明提升了有效传输距离，累积样品分子拉曼信号，提高了重复性，为低浓度样品分子的表面增强拉曼光谱检测芯片的集成化提供了基础。
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