公开(公告)号：CN114321257A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111668483.9

申请日：2021-12-31

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 谷泽瑞 ,  罗一平 ,  张露云 ,  梁丹阳

IPC: F16F9/53 ,  F16F13/00 ,  F16F9/32

Abstract: 本发明涉及一种弹簧磁流变弹性体耦合的减振器，包括壳体、连接件(2)、线圈(3)、线圈套筒(4)、磁流变弹性体(5)、弹簧(7)和可控电源模块(9)，所述的线圈套筒(4)和磁流变弹性体(5)位于壳体内，所述的线圈(3)缠绕在线圈套筒(4)的外侧壁上，所述的磁流变弹性体(5)为圆筒结构，且同轴设于线圈套筒(4)内，所述的弹簧(7)同轴设于磁流变弹性体(5)内，所述的连接件(2)一端位于壳体内，且与磁流变弹性体(5)接触，另一端位于壳体外，所述的线圈(3)与可控电源模块(9)电性连接。与现有技术相比，本发明初始刚度值大，可调节减震器阻尼力，应用范围广，使用寿命长。

公开(公告)号：CN115984765A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211562611.6

申请日：2022-12-07

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 魏丹 ,  梁丹阳 ,  罗一平 ,  王孝兰

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/44 ,  G06F17/16 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于双流分块网络的行人重识别方法，将多张具有同一人物的行人图像输入预先构建并训练好的网络模型中，生成行人重识别结果，网络模型包括特征提取模块、双流分块模块和损失连接模块，特征提取模块对行人图像进行特征提取，生成全局特征图；双流分块模块包括四个网络分支，第一网络分支用以生成每个局部特征动态匹配后的Triplet loss，第二网络分支用以生成全局特征图改变维度后的Triplet loss，第三网络分支用以生成全局特征图经全连接层处理后的交叉熵损失，第四网络分支用以生成每个水平分块特征经全连接层处理后的交叉熵损失；损失连接模块用以将四个网络分支生成的损失相加。与现有技术相比，本发明能够高效、准确地进行行人重识别。

公开(公告)号：CN118038485A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410072887.9

申请日：2024-01-17

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 魏丹 ,  梁丹阳 ,  王兆强 ,  罗素云

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种行人重识别时提取注意力特征图的方法，属于计算机视觉图像处理领域，包括如下步骤：获取行人图片F；在卷积神经网络最后一个layer层嵌入一个自相关注意力模块，在神经网络的其余layer层各嵌入一个并行组合注意力模块；将行人图片F输入卷积神经网络，经过各layer层的并行组合注意力模块和自相关注意力模块的处理；计算交叉熵损失LID、难样本挖掘三元组损失LT和中心损失LC，并将三个损失函数混合获得最终损失L；使用最终损失函数优化神经网络模型，计算平均准确率和CMC曲线，获得最终提取的注意力特征图。本发明通过并行组合注意力模块和自相关注意力模块相互补充，共同有助于行人重识别。

公开(公告)号：CN115538230A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211243190.0

申请日：2022-10-11

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 张露云 ,  罗一平 ,  谷泽瑞 ,  梁丹阳

IPC: E01B25/00 ,  H01F1/44

Abstract: 本发明涉及一种基于磁流变液的横纵双方向单轨装置，包括纵向单轨道(1)、横向单轨道(2)、卡爪(7)和位于纵向单轨道(1)与横向单轨道(2)的交叉中心的转向机构；所述的转向机构包括转动底座(2)、装满磁流变液(51)的壳体(5)、可控电源(6)和驱动电机(8)；所述的转动底座(2)底部设置转动轴；所述的壳体(5)位于转动轴上；所述的壳体(5)外侧固定有线圈(4)；所述的线圈与可控电源(6)连接；所述的驱动电机(8)与转动底座(2)连接；所述的卡爪(7)在纵向单轨道(1)、横向单轨道(2)和转动底座(2)上运动。与现有技术相比，本发明具有提升效率、转向稳定可控、增长工作寿命、结构简单等优点。