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公开(公告)号：CN119625459A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411774890.1
申请日：2024-12-05
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种车门冲压件在线缺陷检测的方法，其特征在于：包括数据采集模块、数据增广模块和缺陷检测模块；数据增广模块中设置有采用pix2pix网络构建的生成模型，缺陷检测模块中设置有采用YOLOv5网络构建的检测模型；生成模型pix2pix网络中的卷积核采用MambaVision网络；所述方法包括：据采集模块采集生产线上多个真实缺陷图像作为原始训练数据集；数据增广模块根据收到的原始训练数据集利用生成模型生成多个仿真图像作为增广训练数据集；缺陷检测模块采用原始训练数据集和增广训练数据集对检测模型进行训练得到可用检测模型；缺陷检测模块利用可用检测模型对车门冲压件的缺陷进行在线实时检测。采用本发明的方法能提高车门冲压件缺陷检测的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN119107976A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411209829.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种双分支前景背景特征表征与融合的声音场景分类方法，包括卷积计算单元和分类器，其特征在于：还包括前景特征表征模块、背景特征表征模块和自包含特征交叉融合模块；所述方法包括：卷积计算单元对输入音频进行时频特征的提取，得到初始音频特征谱图；然后前景特征表征模块和背景特征表征模块并行对初始音频特征谱图进行处理，分别得到前景音频时频特征和背景音频时频特征；然后自包含特征交叉融合模块对前景音频时频特征和背景音频时频特征进行交叉融合，得到可用分类音频特征；分类器根据收到的可用分类音频特征对所述输入音频所属的声音场景进行分类后输出分类结果。采用本方法对声音场景进行分类，大大提高了声音场景的分类精度。
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公开(公告)号：CN116229163A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310152996.7
申请日：2023-02-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/10 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于空‑谱自注意力机制的医学高光谱影像分类方法，包括：S1：对获取到的原始高光谱影像进行归一化处理；S2：以目标样本为中心对归一化图像进行裁剪；S3：将裁剪后图像输入处理单元进行处理，得到第一空‑谱特征、第二空‑谱特征和第三空‑谱特征；S4：用三个分类器分别对三个空‑谱特征进行处理，得到三个预测结果；S5：将三个预测结果进行加权融合，得到最终预测结果；本发明的有益技术效果是：提出了一种基于空‑谱自注意力机制的医学高光谱影像分类方法，该方案可从多个视野角度提取到相应的空‑谱特征，最终能够提高分类的准确性。
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公开(公告)号：CN105911003B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201610228307.6
申请日：2016-04-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RBM回归的水质TOC浓度分析方法，多次采集光源发出的光通过不同已知浓度的TOC溶液时的光谱数据，得到每种浓度对应的吸收光谱数据；分别计算光谱数据的吸光度；将所有吸光度值作为训练样本输入限制波尔兹曼机中训练，得到不同迭代次数对应的训练后的受限波尔兹曼机和对应的重构后的训练样本；将重构后的训练样本组合成新的训练样本送入BP神经网络模型中进行训练，得到训练后的BP神经网络模型；将测试样本按训练样本方式处理，并将重构后的测试样本组合成新的测试样本送入BP神经网络模型中进行测试，即得待测溶液的TOC浓度。本方法可提高TOC浓度反演精度，改善浓度反演算法的重复性和可移植性，满足在线检测精度要求。
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公开(公告)号：CN104655425B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510099984.8
申请日：2015-03-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于稀疏表示和大间隔分布学习的轴承故障分类诊断方法，该方法克服了现有单通道机械复合故障诊断方法中信号分解不完备、重构信号难以较好保持观测信号特征等不足，通过完备总体经验模态分解法实现信号从一维到高维的转化，保证了分解的完备性，抑制了模态混叠现象；同时，在盲源信号的特征提取处理过程中，引入了基于稀疏表示的维数约简方法，通过稀疏表示对数据进行稀疏重构，从全局数据中提取出数据特征信息，使得重构信号能够更好的保持了观测信号数据特征；并且，在对待测轴承机型故障类型分类处理过程中，引入了大间隔分布学习分类方法，借助大间隔分布学习分类方法的泛化能力，能够提高轴承故障诊断的准确性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104615142B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410799775.X
申请日：2014-12-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/10 , G05B19/042
Abstract: 本发明提供基于民用小型无人机的飞行控制器，包括飞行控制微处理器、GPS模块、舵机驱动模块、传感器、数据存储模块、电源以及地面测控模块；形成一个资源统一调度分配、各部分相互协同运作的数字控制系统。它针对民用无人机中体积小、重量轻、结构简洁、可靠性高等要求，给出了一种以STM32F103RE微控制器为核心的小型无人机的硬件系统设计方案，并详细介绍了系统整体方案设计以及主要的功能模块。在小型固定翼无人机上飞行实验验证了设计方案的可行性和可靠性，并设计精炼、低成本、可靠性高，适合批量生产使用。
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公开(公告)号：CN103729652B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410024004.3
申请日：2014-01-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法，对训练样本数据点由其余训练样本进行稀疏表示，通过各数据点的稀疏系数可得所有训练样本的稀疏表示矩阵S；根据稀疏表示矩阵S构建无向权重图G；根据无向权重图G设置各边线的权重系数，得到权值矩阵W；由权值矩阵W，保持数据间由稀疏表示体现的相似性不变，得到投影矩阵A；根据投影矩阵A，分别对训练样本和测试样本实现数据的维数约简，得到低维鉴别特征；利用分类器分类，判断出测试样本的低维鉴别特征所属类别，即得到测试样本的类别信息。本发明能够更有效地提取出鉴别特征，且分类结果更准确，对高光谱遥感影像的地物分类效果更好。
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公开(公告)号：CN103593676B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310635210.3
申请日：2013-11-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供一种基于半监督稀疏鉴别嵌入的高光谱遥感影像分类方法，其采用半监督稀疏鉴别嵌入算法对高光谱遥感影像进行维数简约，结合了近邻流形结构及稀疏性的优点，不仅保留样本间的稀疏重构关系，而且利用稀疏表示的自然判别能力，无需人为地选择近邻参数值，一定程度上缓解了近邻参数选择的困难，同时利用少量有标记训练样本以及部分无标记训练样本来发现蕴藏在高维数据的内在属性以及低维流形结构，能够提高对高光谱遥感影像中地物类别的分类精度；同时，本发明方法通过有区别的对待已标注数据与无标注数据，最大程度的增加相同地物类别的数据点之间的可聚性，从而在另一方面帮助提高对高光谱遥感影像中地物类别的分类精度。
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公开(公告)号：CN103940767A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410190563.1
申请日：2014-05-07
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多流形学习的气体浓度反演方法，1)采集光源发出的光通过不同已知浓度气体时的光谱数据；2)将采集的吸收光谱数据减去暗光谱并进行归一化处理；3)利用NPE算法对不同浓度的预处理后的数据分别进行特征提取；4)将得到的特征数据作为训练样本，并送入SVR分类器进行训练，构建反演模型；5)测试样本光谱数据采集；6)将测试样本光谱数据预处理后再进行特征提取，并将得到的特征数据送入构建好的反演模型中，反演得到待测气体浓度。本发明可以提高气体浓度反演精度，改善浓度反演算法的重复性和可移植性，尤其能够提高短光程条件下低浓度气体的反演精度，满足在线检测的精度要求。
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公开(公告)号：CN103729651A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410023922.4
申请日：2014-01-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部光谱角度量流形近邻的高光谱遥感影像分类方法，先采用传统欧氏距离得到大范围近邻，再由光谱角得到准确近邻，通过近邻进行局部重构，并使重构误差最小，在低维空间中保持局部重构方式不变，最小化重构误差，进而提取出高维数据中的内在鉴别特征。分类时，先由欧氏距离得到新样本的近邻，再计算新样本与近邻间的光谱角，把新样本归为光谱角最小的类。本发明能够更有效地提取出鉴别特征，且分类结果更准确，对高光谱遥感影像的地物分类效果更好。
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