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公开(公告)号：CN116338928A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211607007.0
申请日：2022-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于显微镜技术领域，具体涉及一种基于PSF的显微镜高速自动对焦方法，包括：基础结构设计，控制载物台电机从前往后进行升降，在升降期间控制高速相机进行连续采集，再利用基于PSF的清晰度评价方法计算图片清晰度找到采集到的图片中最清晰的图片序号，根据电机时间位移响应曲线，找到聚焦位置，控制载物台升降到聚焦位置，实现对焦。本发明基础机械结构设计确定激光点在图像中的成像位置，从而确定评价窗口位置，还能避免电机的多次启停问题，节约了对焦时间，并且本发明提出的基于自动对焦的清晰度评价函数，抗干扰性更强。
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公开(公告)号：CN116091462A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310084989.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06T7/70 , G06V20/17
Abstract: 本发明属于人工智能安全领域，特别涉及一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击方法；该方法包括利用预训练的生成对抗网络生成对抗补丁，将对抗补丁、训练样本及其标签文件输入到补丁转换模块得到对抗样本；将对抗样本输入到Yolov5目标检测器中，计算总体损失；设计目标优化函数，结合总体损失，采用Adam优化器训练对抗补丁；多次训练直到迭代次数达到预先设定值或损失函数收敛；本发明在汽车车顶上安装对抗补丁使地面车辆躲避无人机目标检测系统，从而实现对无人机航空目标检测神经网络进行安全性检测。
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公开(公告)号：CN115439766A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211163094.5
申请日：2022-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/20 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于改进yolov5的无人机目标检测方法；包括采集无人机巡检图像集并标注得到对应的标签文件，标签文件包括目标的类别和目标框坐标；将标签文件转换为文本文件，目标框坐标归一化得到归一化框坐标，预处理无人机巡检图像集得到预处理图像集；划分预处理图像集及归一化坐标集得到训练集、验证集和测试集；通过聚类算法得到训练集的锚框样本；构建基于ECA的目标检测模型并训练；采用改进nms算法对训练好的目标检测模型进行后处理；采用得到的目标检测模型进行无人机目标检测；本发明改进yolov5检测精度低、对中小目标检测效果差的缺点，实现无人机检测过程高速且精准的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488125B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202011367807.0
申请日：2020-11-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于EAST等离子体光学边缘重建的领域，特别涉及一种基于高速视觉诊断和BP神经网络的重建方法及系统，方法包括采集的等离子体放电图像的角点坐标，获取图像像素坐标到等离子体放电时的物理坐标的对应矩阵；引入非线性变量对数据进行增加变量和增加变量特征；构建BP神经网络，设置BP神经网络的学习率和允许的最小误差，利用数据进行训练；将完成训练的BP神经网络进行封装，将实时数据作为该神经网络的输入，预测真实物理世界中的等离子体光学边缘；本发明中解决EAST装置上预知下一未知时段角点坐标对过程进行对等离子体光学边缘重建的问题。
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公开(公告)号：CN112488125A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011367807.0
申请日：2020-11-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于EAST等离子体光学边缘重建的领域，特别涉及一种基于高速视觉诊断和BP神经网络的重建方法及系统，方法包括采集的等离子体放电图像的角点坐标，获取图像像素坐标到等离子体放电时的物理坐标的对应矩阵；引入非线性变量对数据进行增加变量和增加变量特征；构建BP神经网络，设置BP神经网络的学习率和允许的最小误差，利用数据进行训练；将完成训练的BP神经网络进行封装，将实时数据作为该神经网络的输入，预测真实物理世界中的等离子体光学边缘；本发明中解决EAST装置上预知下一未知时段角点坐标对过程进行对等离子体光学边缘重建的问题。
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公开(公告)号：CN116091462B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202310084989.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06T7/70 , G06V20/17
Abstract: 本发明属于人工智能安全领域，特别涉及一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击方法；该方法包括利用预训练的生成对抗网络生成对抗补丁，将对抗补丁、训练样本及其标签文件输入到补丁转换模块得到对抗样本；将对抗样本输入到Yolov5目标检测器中，计算总体损失；设计目标优化函数，结合总体损失，采用Adam优化器训练对抗补丁；多次训练直到迭代次数达到预先设定值或损失函数收敛；本发明在汽车车顶上安装对抗补丁使地面车辆躲避无人机目标检测系统，从而实现对无人机航空目标检测神经网络进行安全性检测。
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公开(公告)号：CN116383733A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310357811.6
申请日：2023-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G01R31/00 , G01R31/52 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于HB‑CNN的电源变换器故障诊断方法，包括：获取电源变换器的原始故障运行数据；并根据不同的故障划分标准生成原始故障运行数据的N个故障类别标签；创建多层级故障分类模型，所述多层级故障分类模型包括：N个分类模块和M个特征提取模块；将原始故障运行数据输入多层级故障分类模型，将N个故障类别标签分别依次输入N个分类模块对多层级故障分类模型进行监督训练；利用传感器按固定的采样周期T实时获取电源变换器的目标运行数据，将目标运行数据输入训练好的多层级故障分类模型输出目标运行数据在不同故障划分标准下的故障类别。
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公开(公告)号：CN112465952A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011362498.8
申请日：2020-11-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及EAST装置核聚变领域和三维重建领域，特别涉及一种基于光场相机微纳关联成像传感的重建方法，包括根据传感器获取从待重建物体发出的光线的辐射总量，得到重聚焦图像；根据不同位置的重聚焦图片的切片中选择最清晰的切片得到全聚焦图像并获取其二值化边缘图像；根据重聚焦图像以及二值化边缘图像和EAST装置深度图像，获取深度信息和放大率的获取；根据二值填充之后的图像确定二维质心坐标和当量直径以及深度信息和放大率并将二维参数升维为三维参数；利用三维参数的空间质心坐标和当量直径重建得到圆位形下EAST装置边界重建图像；本发明降低了计算复杂度，系统资源占用低，便于高效实施，具有重要的市场价值。
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