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公开(公告)号：CN102254558B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201110184321.8
申请日：2011-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10L15/20
Abstract: 本发明请求保护一种在一般噪声环境下基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，涉及人工智能领域，本发明中语音信号序列经过一系列预处理；估计倒谱距离dst；计算短时能量amp；为倒谱距离和短时能量分别确定两个高低门限；进行语音端点检测；通过倒谱距离或能量超过了低门限来判断语音进入过渡段和倒谱距离或能量超过高门限来判断进入语音段，实现一般噪声环境下的语音端点检测，本发明与其它低噪声下的语音端点检测方法不同之处在于提出了一种一般噪声环境下有效的语音端点检测方法，利用此方法能准确检测到语音端点，通过设置5个基本语音命令：前进、后退、左转、右转、停止，在智能轮椅上实现了语音控制。
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公开(公告)号：CN102048621A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201010620212.1
申请日：2010-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉控制技术领域，具体涉及一种智能轮椅的人机交互系统及其交互方法，本发明通过唇部分类器得到唇部的窗口，然后将检测到的唇部窗口与一个位置固定的矩形窗口进行比较得到头势，通过头势确定智能轮椅的运动状态；卡尔曼滤波器根据上一帧唇部窗口的具体位置预测下一个唇部检测窗口可能出现的位置，将预测到的搜索窗口位置作为初始搜索位置反馈回唇部分类器，实施对检测对下一帧图像的检测，大大提高了唇部检测时间，并且提高了唇部检测的精度，解决了智能轮椅在用头势控制的控制过程中因为唇部检测时间过长而使得在智能轮椅运动的过程中产生延时的问题，达到了智能轮椅在头势控制的过程中运动连贯的目的。
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公开(公告)号：CN115762145B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202211373764.6
申请日：2022-11-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于车辆预警领域，具体涉及一种基于多机器人协作的弯道视觉延伸及实时检测预警系统。所述预警系统包括多机器人子系统、边缘计算模块和大屏显示模块；所述多机器人子系统包括智慧路灯模块、距离监测模块、声光预警模块、射频通信模块、电机驱动模块和网络摄像头；所述多机器人子系统安装在智能小车上，所述智能小车安装在弯道道路护栏上，并可沿所述弯道道路护栏滑动；所述边缘计算模块安装在弯道道路护栏中央；所述大屏显示模块安装在弯道道路护栏外侧。本发明将多机器人子系统采集数据和边缘计算模块计算的信息反馈到大屏显示模块，解决了现有方案凸面反光镜的视野受限和受天气情况影响大的问题，降低了弯道路段事故的发生率。
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公开(公告)号：CN115762145A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211373764.6
申请日：2022-11-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于车辆预警领域，具体涉及一种基于多机器人协作的弯道视觉延伸及实时检测预警系统。所述预警系统包括多机器人子系统、边缘计算模块和大屏显示模块；所述多机器人子系统包括智慧路灯模块、距离监测模块、声光预警模块、射频通信模块、电机驱动模块和网络摄像头；所述多机器人子系统安装在智能小车上，所述智能小车安装在弯道道路护栏上，并可沿所述弯道道路护栏滑动；所述边缘计算模块安装在弯道道路护栏中央；所述大屏显示模块安装在弯道道路护栏外侧。本发明将多机器人子系统采集数据和边缘计算模块计算的信息反馈到大屏显示模块，解决了现有方案凸面反光镜的视野受限和受天气情况影响大的问题，降低了弯道路段事故的发生率。
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公开(公告)号：CN110400296A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910656121.4
申请日：2019-07-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种连铸坯表面缺陷双目扫描与深度学习融合识别方法及系统，所述方法包括采用双目激光扫描成像提取连铸坯表面的三维形貌图像，根据深度信息定位感兴趣区域ROI，生成缺陷识别候选框，采用全连接神经网络对候选框内缺陷区域进行真实缺陷判别和类型识别，对于真实存在的缺陷，采用全卷积神经网络进行语义分割，本发明通过融合双目激光三维扫描成像与深度卷积神经网络目标识别和语义分割方法，能够精确识别缺陷三维量化形态信息，属于钢铁冶金中连铸坯质量检测与控制的领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108607819A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810380261.9
申请日：2018-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种物料分拣系统及方法。所述物料分拣系统包括：第一图像传感器和第二图像传感器，用于获取所述目标物的图像数据；与所述第一图像传感器和所述第二图像传感器连接的图像采集器，用于采集所述图像数据；与所述图像采集器连接的处理设备，所述处理设备用于根据所述图像数据计算得到所述目标物的三维信息及该目标物的体积；所述处理设备还用于根据所述三维信息及体积生成控制机器人的运动指令；与所述处理设备连接的机器人，所述机器人用于接收所述处理设备的运动指令，以根据所述运动指令调整末端以抓取所述目标物。
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公开(公告)号：CN107180432A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710341477.X
申请日：2017-05-16
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06K9/00798 , G06T7/194 , G06T2207/30256
Abstract: 本发明提出了一种导航的方法和设备，其中该方法包括：获取待导航区域的高清图像；通过图像灰度模糊特性分析以及粗糙集结合OTSU方法对所述高清图像进行区域初始分割，以确定所述高清图像中的确定区域以及不确定边界区域；其中，所述确定区域包括目标导航路径区域以及非路径背景区域；基于相对模糊连接度对所述不确定边界区域进行模糊重分类，并结合所述确定区域确定导航路径；基于所述导航路径区域引导移动设备进行指定路线导航。以此通过图像灰度模糊特性分析、粗糙集初始分割，以及相对模糊连接度的重分类处理，实现了非结构化区域的准确导航。
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公开(公告)号：CN104463218A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410784107.X
申请日：2014-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/627
Abstract: 本发明涉及一种基于在线SVM的sEMG自适应模式识别方法及其在智能轮椅上的应用，属于表面肌电信号识别控制技术领域。本发明采用增量学习算法对SVM模型进行在线训练，同时在线学习过程中引入头部信息作为校正信息共同构成sEMG的分类器，对不同肌肉状态下的sEMG实现有效识别，降低肌肉疲劳对人机交互系统稳定性的影响，最后将其成功应用于智能轮椅上。本发明所述的方法有效的提高了系统在长时间人机交互过程中的自适应能力，使得交互更加自然友好。
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公开(公告)号：CN103473294A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310396166.5
申请日：2013-09-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MSVM脑电信号特征分类的方法，该方法涉及脑机接口技术的特征分类与识别控制领域。本发明本章中采用支持向量机对脑电信号进行特征分类，针对现有支持向量机算法在参数选择上的问题，提出了改进的参数寻优方法。为了达到多分类的目的，在二分类的基础上对多分类支持向量机的原理及结构进行了探索。通过分析比较后选择了二叉树形式的多分类支持向量机进行多特征分类，并在离线环境下对改进的参数寻优算法进行了实验验证。
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公开(公告)号：CN103425987A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310396167.X
申请日：2013-09-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双混合唇形特征提取的智能轮椅人机交互方法，涉及唇形识别技术的特征提取与识别控制领域。本发明首先对唇部进行DT_CWT滤波，由于DT_CWT具有近似平移不变性，所以DT_CWT滤波后会使在ROI内不同位置的相同唇形的特征值之间差值较小，克服唇部因在ROI位置偏移而导致唇形识别错误的影响；然后再对DT_CWT提取的唇部特征向量进行DCT变换，使经DT_CWT变换后提取的唇部特征集中在DCT变换后的较大系数中，使特征矢量包含唇部最大的信息量，并且同时达到降维的效果。该方法大大地提高了唇形识别率，提高了唇形识别系统鲁棒性。
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