公开(公告)号：CN112364789A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011272734.7

申请日：2020-11-12

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆工业大数据创新中心有限公司

Inventor： 黄超 ,  张毅 ,  邢镔 ,  刘兰徽 ,  胡小林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06T5/00 ,  G06T5/40

Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的机器人目标物体识别方法，属于工业机器人目标物体识别技术领域，包括以下步骤：S1：采集关于目标物体的数字图像；S2：对含有目标物体的图像进行预处理，包括图像灰度化、图像增强、图像滤除噪声；S3：利用SURF算法提取图像中的特征点，包括源图像特征点以及目标图像的特征点；S4：基于特征点检测，利用模板匹配对目标物体进行识别，先识别出源图像和目标图像之间的共有特征点，再检测两特征点之间的相似程度。本方法方法具有良好的稳定性，在外界条件发生变化的情况下，诸如目标物体存在遮挡、旋转、缩放等条件下都够准确地识别出目标物体。

公开(公告)号：CN114519387A

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202210037134.5

申请日：2022-01-13

Applicant: 重庆工业大数据创新中心有限公司

Inventor： 方能炜 ,  郑屹 ,  侯伯 ,  胡小林 ,  高信波 ,  朱林全 ,  龙萍 ,  温万里 ,  贾云建 ,  张毅 ,  刘奎林

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种能感知设备可用性的高性能联邦边缘学习方法，包括以下步骤：S1：初始化全局机器学习模型为初始模型，并指定训练次数；S2：边缘服务器向边缘设备广播全局模型；边缘设备根据收到的全局模型和本地数据集计算本地梯度；S3：边缘服务器决定最优的边缘设备集群调度和通信资源分配方案，边缘服务器根据方案选择一个边缘设备集群，被调度的边缘设备上传本地梯度。S4:边缘服务器计算全局梯度并更新全局模型；S5：判断指标是否收敛或达到训练精度，若是，则结束训练，若否则进入步骤S2。本发明提高FEEL系统模型训练准确度，能调整FEEL系统的更新和优化，达到准确处理数据和降低能耗，提高能源利用效率的目的。