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公开(公告)号：CN119741697A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411879129.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/64 , G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自动驾驶环境感知领域，具体涉及一种基于状态空间模型的3D点云目标检测方法；包括：采集道路场景点云数据并对待检测目标进行标注；将点云数据划分为规则的体素网格，采用体素编码模块对体素网格进行特征编码获取体素特征；将体素特征输入到3D骨干网络进行处理，得到多尺度融合特征；将多尺度融合特征投影到BEV空间，并使用2D骨干网络提取BEV特征；使用头部网络对BEV特征进行处理，得到目标检测结果；根据目标检测结果和点云标签计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的模型；使用训练好的模型进行目标检测；本发明不仅提高了模型检测精度还加快了推理速度。
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公开(公告)号：CN119337281A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411488872.7
申请日：2024-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/27
Abstract: 本发明提供一种基于自适应K‑means分段和边界建模的风功率异常数据识别方法，包括：根据底部堆积型异常数据的功率值小于0的特征通过规则筛选的方式识别并滤除风功率数据集中的底部堆积型异常数据；利用CH指数和k‑means算法将规则筛选后的风功率数据集自适应地划分为K个不重叠的簇；将步骤S3得到的各个簇分别按功率值划分为L个区间，并计算每个功率区间对应的风速范围数据和风速均值数据；根据每个功率区间对应的风速范围数据和风速均值数据利用峰值修正结合边界建模识别出离散型异常数据和限功率型异常数据。本发明提高了风功率异常数据的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118818314A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410915751.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及电动车电池寿命预测领域，特别涉及一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，包括通过参数估计的递推最小二乘法构建电池系统泛化离散数学模型；根据电池系统泛化离散数学模型计算系统参数值；根据得到的系统参数值与设定阈值之间的关系判断电池寿命。本发明通过参数估计的递推最小二乘法来构建关于电池系统泛化离散数学模型，根据构建的模型来确定随时间变化的系统参数，并根据系统参数值与设定阈值之间的关系来判断电动汽车的电池寿命，该方法计算速度快、占用内存少，能够在线辨识，实时获得系统参数。
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公开(公告)号：CN116151472A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310239797.X
申请日：2023-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于电动汽车能源管理领域，涉及一种基于车联网数据挖掘的电动汽车短期能耗预测方法；所述方法包括从车联网数据平台中获取电动汽车的运行数据和工况数据；将运行数据按放电过程划分里程片段；从工况数据中按相关系数提取出与电动汽车能耗相关的特征变量；在划分好的里程片段内，对所选特征变量进行参数计算，构建出待测里程片段的输入变量；将待测里程片段的输入变量输入到训练后的集成学习模型中，得到待测里程片段的能耗调整因子预测值；利用待测里程片段的能耗调整因子预测值，计算电动汽车在待测里程片段的能耗预测值。本发明基于能耗调整因子设计的电动汽车能耗预测模型能够更加准确的预测电动汽车的能耗水平。
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公开(公告)号：CN111391692B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201911249301.7
申请日：2019-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于车舱温度差异控制的电动汽车有序充放电系统及方法，其中电动汽车有序充放电系统包括：云监控调度平台、车载数据采集控制系统、充电站管理系统、配电网数据采集系统。该发明具有的特点在于通过检测车舱内温度、差异化调节车载空调设定温度，控制参与调度全过程空调电池能耗，从而主动预调节电动汽车续航里程，创新电动汽车有序充放电控制变量，扩展电动汽车有序充放电控制边界条件，可望更精细化、差异化地实现电动汽车集群有序充放电调度，服务电网负荷“削峰填谷”，缓解电网负荷“峰上加峰”。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105882736A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410778301.7
申请日：2014-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B62D5/04 , B62D6/00 , B62D101/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明公开一种车辆用电动助力阻尼控制的方法，目的在于根据不同的车速和电机转速提供特定的阻尼。首先，当达到一定车速后，判断电动助力转向系统进入阻尼控制模式，其次，根据当前车速和通过电机转速观测器观测到的电机的转速得到所需的反向助力电流，此为主控制环，最后，根据电流传感器将测得的实际电流反馈回来，与所需的反向助力电流形成负反馈，通过常规的PID控制减小甚至消除实际电流与所需的反向助力电流的差值，此为副控制环。由此通过助力电机提供适当的反向扭矩，实现阻尼控制。通过双闭环控制，可以根据不同的车速和电机转矩，产生不同的阻尼，实现对系统的精确控制，进而提高汽车行驶的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN105313957A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410332422.9
申请日：2014-07-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B62D6/00 , B62D5/04 , B62D101/00 , B62D119/00
Abstract: 本发明提出了一种基于复合控制的电动助力转向系统助力控制方法，目的在于提高汽车在行驶过程中的安全性、稳定性和舒适性。首先，根据系统的非线性和参数的不确定性等特性，设计了滑模控制器；其次，为了增强系统的鲁棒性，减小甚至消除滑模控制特有的抖振现象，同时提高控制率的自适应特性，在滑模控制的基础上，利用模糊控制优化控制率的关键参数；最后，为了提高系统的控制精度，利用遗传算法优化模糊控制的控制规则。通过三种控制方法的复合控制，最终提高系统的控制精度和鲁棒性，同时减小甚至消除系统的抖振现象，进而提高汽车行驶的安全性、稳定性和舒适性。
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公开(公告)号：CN105277933A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201410332425.2
申请日：2014-07-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S7/537
Abstract: 本发明提供一种多通道超声波防串扰障碍物检测方法，该方法结合(2，1，2)卷积编码和两步相关函数，对超声波发射信号进行卷积编码，对超声波回波信号进行减噪处理。微处理器初始化各类寄存器参数、卷积编码器和超声波信号收发周期；选通相应超声波通道，利用卷积函数对相应通道编码，将编码后的序列值作为超声波激励信号发送，并开启回波电路、使能回波接收中断寄存器和A/D采集寄存器；实时采集A/D信号，若有回波则触发外部中断寄存器，记录到达时间，开启定时器，采集回波信号并存储；完成后关闭定时寄存器，利用微处理器对采集的回波信号与激励波进行两步相关处理，若相关则根据得到的时间计算障碍物距离，否则丢弃并接受下一个回波。
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公开(公告)号：CN119846475A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510063407.7
申请日：2025-01-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/396 , G01R31/52
Abstract: 本发明公开了基于多特征融合的电池组内短路故障检测方法和系统。该方法包括：实时间隔抽样电池组内各单体的电压数据、电流数据和探针温度数据；根据该电压数据计算得到平均最大电压差F1；根据该电压数据经过去中心化处理后，计算得到最大去中心化电压偏差F2；根据该电流数据和探针温度数据，计算加权绝对电流‑温升比率F3；将所述平均最大电压差F1、最大去中心化电压偏差F2和加权绝对电流‑温升比率F3整合为特征点，将特征点整合映射为数据点；利用DBSCAN聚类算法对各数据点进行聚类，得到各异常数据点，根据各异常数据点得到电池组内中短路的电池单体。本发明采集电池组内电压、电流、温度数据，提取三种特征来表征电池组状态，能明显提高检测准确率和检测及时性。
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公开(公告)号：CN119693712A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411858852.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/4038 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及一种基于改进YOLOv8的轻量式光伏电池板缺陷检测方法，包括：获取待检测的光伏电池板缺陷图像，将图像输入到FasterNet主干网络进行多尺度特征提取；将多尺度特征输入到特征融合模块中进行融合，得到融合特征图；将融合特征图输入到目标检测模块中，得到检测结果；所述输出模块用于对检测结果进行输出；本发明通过改进YOLOv8的主干网络和特征融合模块，在计算复杂度、检测精度和实时性等方面相较现有技术具有显著优势，尤其在处理多尺度缺陷、提高精度和增强鲁棒性方面表现突出，能够有效解决现有技术中的计算复杂度高、精度不足以及多尺度缺陷处理能力差的问题。
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