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公开(公告)号：CN114462507A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210025857.3
申请日：2022-03-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法，岩渣作为掘进过程中主要的产物，包含丰富的信息，研究及工程实践表明可通过对岩渣的类别进行观测，实时推测刀盘的工作状况。通过图像识别岩渣种类以达到间接检测刀盘的目的，从而指导现场施工人员及时检查和更换刀具。相机在传送带上方采集图像，避开了恶劣的生产环境，同时还具有设备简单、损耗低、成本低、长时间监测等优点，以此为动机，该发明提出一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法。为提取岩渣图像特征，该文首先根据预训练模型迁移学习参数，同时配合数据扩增方法，将扩增后的岩渣数据集作为卷积神经网络的输入，训练岩渣分类网络。为实现盾构机边缘端的算法部署，本发明还提出一种结合量化与剪枝的网络压缩方法，对网络进行了近乎无损的压缩，减小了参数量和计算量。
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公开(公告)号：CN116989804A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310016091.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RGB‑D的多机协同八叉树建图系统，属于多机协同移动机器人的同步定位与地图构建技术领域，SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping，同时定位和建图)为移动机器人自我感知世界所依赖的一项基本技术，通过搭载传感器，可以在估计自身运动的同时构建未知环境的模型。视觉SLAM一般指的是移动机器人进入未知环境时，以相机作为唯一传感器，来完成定位和地图构建需求。然而，伴随着单体移动机器人智能化需求的逐渐提高，导致其资源受限的问题日益严重，而硬件成本的提高违背了视觉SLAM低成本部署的初衷，如何平衡资源和智能化需求成为需要解决的问题。本发明针对算法轻量化和多机协同SLAM两个领域，设计了基于RGB‑D的视觉里程计方法和多机协同SLAM系统，实现了多机融合稠密八叉树地图的构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110823358B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201911089499.7
申请日：2019-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉处理的建筑振动位移测量方法，属于视觉测量领域，包括：图像增强：对图像像素梯度进行提取，对像素梯度和强度进行融合，生成融合图像；图像匹配：采用相位相关法，将两个相关图像在空间域中的位移转换为频域的线性相位差，利用快速傅里叶变换FFT，将时域信号变换到频域，在频域里得到模板和目标图像的互功率谱，再对互功率谱做IFFT变换得到一个狄拉克函数，即脉冲函数，然后寻找该狄拉克函数的峰值坐标，得到整像素级位移量；亚像素插值法：对整像素级位移量采用亚像素插值法，使位移的测量结果达到亚像素级。本发明避免了梯度信息的损失，增强图像的边缘信息，运算速度更快，测量结果精度更高。
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公开(公告)号：CN110823358A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911089499.7
申请日：2019-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉处理的建筑振动位移测量方法，属于视觉测量领域，包括：图像增强：对图像像素梯度进行提取，对像素梯度和强度进行融合，生成融合图像；图像匹配：采用相位相关法，将两个相关图像在空间域中的位移转换为频域的线性相位差，利用快速傅里叶变换FFT，将时域信号变换到频域，在频域里得到模板和目标图像的互功率谱，再对互功率谱做IFFT变换得到一个狄拉克函数，即脉冲函数，然后寻找该狄拉克函数的峰值坐标，得到整像素级位移量；亚像素插值法：对整像素级位移量采用亚像素插值法，使位移的测量结果达到亚像素级。本发明避免了梯度信息的损失，增强图像的边缘信息，运算速度更快，测量结果精度更高。
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公开(公告)号：CN114320316A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210047086.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种盾构机施工预警方法及装置，属于隧道掘进技术领域，全断面岩石掘进机(tunnel boring machine,TBM)具有施工速度快，安全性高，经济性好等优点，在高速公路、铁路运输、城市地铁等重大工程中得到了广泛的应用。由于工作环境恶劣，需要实时的施工预警方法及装置。本发明针对刀盘检测和围岩分类两个领域，设计了基于岩渣分类和围岩完整性监测的方法，实现了隧道施工监测预警。两种方法均基于卷积神经网络，因此本发明提出一种基于OpenCL的卷积神经网络加速架构，实现了针对预警方法的部署加速装置。
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公开(公告)号：CN113155032A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011485981.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态视觉传感器DVS的建筑物结构位移测量方法，属于视觉测量领域，包括事件流处理方法：对事件流采用按时间累积的方法，截取一小段时间内的事件流将其累积成图片输出；图像去噪：事件流累积而来的图片可能会存在一些噪点，采用均值滤波对去噪；边缘检测：对去噪后的图像进行自动阈值分割，再采用改进的自适应阈值canny算子提取目标圆的边缘；霍夫变换定位圆：采用基于梯度信息的霍夫变换对圆进行定位，根据圆的半径和位置滤除掉杂圆；尺度变换：根据毫米/像素转换因子，将像素位移转换成物理位移。本发明采用动态视觉传感器，解决RGB相机带来的运动模糊问题，数据量少，处理速度快，为实时监测建筑物结构位移提供了方向。
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公开(公告)号：CN114320316B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210047086.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种盾构机施工预警方法及装置，属于隧道掘进技术领域，全断面岩石掘进机(tunnel boring machine,TBM)具有施工速度快，安全性高，经济性好等优点，在高速公路、铁路运输、城市地铁等重大工程中得到了广泛的应用。由于工作环境恶劣，需要实时的施工预警方法及装置。本发明针对刀盘检测和围岩分类两个领域，设计了基于岩渣分类和围岩完整性监测的方法，实现了隧道施工监测预警。两种方法均基于卷积神经网络，因此本发明提出一种基于OpenCL的卷积神经网络加速架构，实现了针对预警方法的部署加速装置。
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