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公开(公告)号：CN115329277A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210950484.0
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种退运动力镍氢电池的SOH预测方法，属于储能技术领域。首先采集电池充电状态下与电池容量衰退相关的数据指标，通过数据清洗保证数据有效性，以电池内阻、电池最大内压为健康因子构建特征值，将健康因子与电池电容共同形成样本集；再通过改进的自适应损失函数优化LightGBM算法，并应用Hyperopt超参数框架获得最优参数组合；将所述样本集载入优化后的算法模型进行训练；采用完成训练后的算法训练模型对SOH进行预测。采用本方法可以提升退运电池SOH预测的效率及精度，确保退运电池的梯次利用可以高效且准确的分类。
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公开(公告)号：CN114882498B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210565489.1
申请日：2022-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种面向采摘机器人的遮挡和重叠果实识别方法，属于图像识别领域，提出Dense‑TRH‑YOLO模型，在YOLOv5的基础上将Denseblock模块融合到骨干网中，创建了早期层到后期层的段路径，并且将Transfomer模块融入到模型中，提高语义可分辨性并减少类别混淆，增加对遮挡物的识别精度，然后通过Unet++‑PAN颈部结构提取各层图像特征，最后用Efficient IOU Loss损失函数代替原模型的CIOU进行边框回归输出检测框位置和分类置信度，在CIOU的基础上分别计算宽高的差异值代替了纵横比，同时引入Focal Loss解决难易样本不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN119704175A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411638413.2
申请日：2024-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种桌面级多任务机械臂控制方法及相关装置，包括：通过视觉识别模块从捕捉到的二维图像中检测并定位目标物体的目标三维坐标信息；通过自然语言处理模块的语音识别子模块，将目标任务对应的语音信息转录为目标文本信息，通过自然语言处理模块的意图识别子模块，从目标文本信息中提取用户意图，并生成相应的目标任务指令；通过控制中心模块对来自视觉识别模块的三维坐标信息和来自自然语言处理模块的目标任务指令进行机械臂路径规划，生成目标控制命令；采用机械臂模块，根据目标控制命令，控制每个关节执行目标控制命令对应的机械臂操作，可以提升桌面级机器人在复杂任务处理方面和人机交互方面的准确性。
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公开(公告)号：CN104361395A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410662684.1
申请日：2014-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/10
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉仿生的超分辨率图像信息获取方法，属于图像处理领域。本发明受人眼在微动模式下能够获取超分辨率图像信息的启发，结合人眼固视微动和超分辨率特性，提出一种基于视觉仿生的超分辨率图像信息获取方法。该方法建立了超分辨率图像信息获取的模型，揭示了人眼固视微动与超分辨率图像信息获取之间的定量关系，并通过实际图像数据进行仿真验证。本发明方法获取的图像细节大幅增加，视觉效果显著改善，即获取了超分辨率的图像信息，具有应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN119779324A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411638414.7
申请日：2024-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种改进RRT移动机器人路径规划方法及相关装置，包括：获取机器人的初始位置作为探索树路径起点，并将目标点的位置作为探索树路径终点；基于探索树路径起点和探索树路径终点，采用带目标偏差的采样策略，在环境中进行随机采样，得到随机点；遍历探索树中的已存在节点，并计算随机点到已存在节点的距离，得到参考距离集合；将参考距离集合中与随机点距离最近的已存在节点，作为拓展节点；根据拓展节点、随机点和目标点，确定从探索树路径起点到探索树路径终点的探索路径，得到探索路径集合；对探索路径集合中的每条探索路径进行优化，并将满足机器人运动学约束条件的探索路径，确定为目标机器人探索路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919623A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411638405.8
申请日：2024-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及数据处理和煤矿烟火检测技术领域，公开了一种基于改进YOLOv8的煤矿烟火检测方法及相关装置，包括：获取煤矿的烟雾火灾图像和待检测煤矿图像；对所述烟雾火灾图像进行预处理，得到初始烟火图像；基于改进YOLOv8目标检测模型，构建初始煤矿烟火检测模型；利用所述煤矿烟火图像数据集对所述初始煤矿烟火检测模型进行训练，得到目标煤矿烟火检测模型；采用所述目标煤矿烟火检测模型，对所述待检测煤矿图像进行烟火检测，得到目标检测结果。通过实施本申请提供的方法，可以提升针对煤矿烟火检测的准确度，有利于实现准确、高效的煤矿烟火检测的目的。
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公开(公告)号：CN119942615A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510036507.0
申请日：2025-01-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于计算机视觉和机器学习技术领域，具体涉及一种去中心化联邦学习的人脸伪造检测方法及系统；所述方法包括接收经过数据预处理后的人脸图像数据，使用人脸图像数据训练并更新人脸伪造检测模型的参数；将自身的人脸伪造检测模型的参数发送给去中心化网络拓扑中与之直接相连的邻居客户端；将接收到的人脸伪造检测模型的参数进行聚合操作，得到更新后的人脸伪造检测模型的参数；根据每轮训练的完成时间，更新所述去中心化网络拓扑；重复上述步骤直至模型达到预设终止条件。本发明克服了现有人脸伪造图像检测技术中由于中心服务器依赖导致的单点故障风险、客户端计算能力异构带来的模型收敛速度慢和模型对局部与全局特征感知能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN119888694A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411647775.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/26 , G06V40/18 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0495
Abstract: 本申请实施例涉及疲劳检测领域，提供一种基于面部特征的疲劳驾驶识别方法及相关装置，所述方法包括：通过车载摄像设备采集驾驶员在驾车时的驾驶员图像集合；采用多任务神经网络对驾驶员图像集合中的驾驶员图像进行处理，得到每张驾驶员图像对应的头部偏转角和人脸关键点坐标；采用所述人脸关键点坐标对将对应的驾驶员图像进行图像裁剪，得到的每张驾驶员图像对应的左眼图像、右眼图像和嘴部图像对驾驶员进行状态识别，得到每张驾驶员图像对应的嘴部状态和眼部状态；采用所述每张驾驶员图像对应的头部偏转角、嘴部状态和眼部状态对驾驶员进行疲劳检测，得到驾驶员的疲劳状态，实现对驾驶员驾驶状态实时识别的高准确性与高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119888693A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411638412.8
申请日：2024-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V40/16
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于神经网络模型的分心驾驶行为检测方法及相关装置，包括：获取分心驾驶行为图像和驾驶室图像；对分心驾驶行为图像中的分心驾驶行为进行标注处理，得到分心驾驶行为数据集；对原始检测模型进行改进，得到初始分心驾驶行为检测模型；将分心驾驶行为数据集按照预设比例分为训练集和验证集，对初始分心驾驶行为检测模型进行训练，得到目标分心驾驶行为检测模型；对驾驶室图像进行预处理，得到待分心检测图像；通过目标分心驾驶行为检测模型对待分心检测图像进行分心驾驶行为检测，得到分心驾驶行为检测结果，能有效地提高检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114938742A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210523212.2
申请日：2022-05-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A01G3/08
Abstract: 本发明属于机器人自动化剪枝领域，涉及一种小植株剪枝末端执行器，包括枝条剪断机构，以及设置在枝条剪断机构顶部的枝条夹持机构，枝条剪断机构包括壳体，设置在壳体内的传动组件，以及设置在壳体外的圆形锯片，传动组件通过贯穿壳体的第二滑块与圆形锯片连接；壳体上还开设有供第二滑块上下滑动的滑槽。本发明能够从枝叶下方靠近待剪枝条，通过控制手爪夹持力对枝条进行固定，然后剪断，配合机器人以达到自动化剪枝的目的。
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