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公开(公告)号：CN118833182A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410827448.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60R21/0136 , B60R21/26 , B60R21/264 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N5/048
Abstract: 本发明涉及一种基于超轻量级融合神经网络的安全气囊点火控制方法，属于安全气囊点火控制技术领域，包括以下步骤：S1：当汽车发生正面碰撞时，采集碰撞加速度信号，提取特征变量；S2：利用基于自适应模糊推理的汽车碰撞强度推理算法推理汽车碰撞强度；S3：通过BP神经网络引导的超轻量级乘员位移感知模型，对乘员位移进行检测；S4：结合汽车碰撞强度和乘员位移，判断汽车碰撞强度大小，并确定目标点火时刻。本方法具备准确判断汽车碰撞强度的能力，从而提升了安全气囊点火的可靠性，特别是在中、低速碰撞时有效减少了气囊的误点火情况。同时，通过对乘员位移展开程度的智能判断，还增强了整个控制系统的灵活性和智能化水平。
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公开(公告)号：CN118297901A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410408401.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于离散扩散过程细化的轻量化脑肿瘤图像分割方法，属于图像分割技术领域。首先将获取的脑肿瘤MR图像进行专业标注然后经过一系列预处理输入到网络中。然后通过离散扩散模型在前向扩散中将分割掩码退化为粗掩码，在反向扩散中将粗掩码的像素变换到精细状态修正粗掩码中的错误预测区域。设计可解释性感知掩码的渐进式剪枝，通过可解释性感知掩码，进行动态稀疏权值。实现自适应渐进式搜索和逐层剪枝，从而使模型获得更好的收敛性和性能。最后通过细粒度对齐机制，调整剪枝前后模型之间的大小差异，通过知识蒸馏来实现对剪枝后模型学习原模型的知识和表示，自适应地确定每个样本中蒸馏网络中的蒸馏点。
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公开(公告)号：CN116863443A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310838014.X
申请日：2023-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及面向车载智能系统的轻量化微小交通标志识别方法，属于智能交通领域。将获取的环境图像通过压缩处理成规定尺寸的图像文件。将该图像输入信息流逻辑传播网络，信息流逻辑传播网络先简单提取图像的多层低级语义信息。通过边缘信息优化模块获取低级语义信息的边界信息，以边界信息监督图卷积流提取多特征层层内和层间的高级图语义信息。先以获得的高级特征层进行分类预测，稀疏表达出目标区域。然后将图卷积流提取的多层高级信息逐元素拆分为大小相同的特征层，用卷积流网络在稀疏区域内逐渐从左至右，从上到下融合扩展特征层。最有以融合特征层进行目标检测。
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公开(公告)号：CN114677356A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210356955.5
申请日：2022-04-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T5/50 , G06T5/40 , G01N21/88 , G01N21/952 , G01N21/956
Abstract: 本发明涉及一种基于多视角图像融合的酒瓶外观缺陷检测方法，属于图像处理技术领域，包括步骤：S1：将酒瓶送达预定拍摄位置，调整光源环境条件；S2：获取酒瓶全方位外观图像信息；S3：对摄像机参数进行矫正，拍摄得到无畸变的酒瓶图像；S4：预处理；S5：进行图像拼接融合，得到具有完整酒瓶外观的酒瓶剖面二维展开图；S6：对拼接好的图像进行顺序处理，根据标准酒瓶展开图的顺序，使用图像分割技术，对拼接后的图像进行重新排列，得到与标准展开图类似的酒瓶外观拼接图；S7：将所述酒瓶外观拼接图的剖面二维展开图与标准展开图进行色差一致性匹配，然后再进行图像相减，判断受检酒瓶是否存在外观缺陷。
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公开(公告)号：CN119679397A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411818414.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/11 , G06V40/20 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06F18/24 , G06F3/01 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种多模态柔性可穿戴设备的步态监测系统，属于医疗器械领域。该可穿戴设备的鞋垫主体，包括与足端接触且用于嵌入数据采集单元以及电刺激单元的嵌入层以及与该嵌入层贴合的FPCB；在嵌入层上设置通孔以嵌入和固定采集单元；在FPCB上的通孔对应处设置接口与采集单元连接；该鞋垫主体制备简单、实用便携；采用柔性传感器，适应足底表面起伏，保持良好工作状态；该步态监测系统通过融合多数据采集单元的数据，实现了多种数据类型在多模态监测系统中显示；实时监测足底压力、温度、重心偏移和加速度信息，为运动健康监测和足部疾病预防提供支持；展示真实动态场景中的步态数据，给予足部温度异常位置电刺激，预防和改善足部疾病。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118443193A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410623644.X
申请日：2024-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种变模量结构的柔性压力传感器及其制备方法，属于压力传感器的制备技术领域。本发明公的柔性压力传感器，包括柔性封装层、敏感单元层和电极层，其中所述敏感单元层位于电极层上方，柔性封装层包裹敏感单元层和电极层，本发明的柔性压力传感器中利用不同孔径的材料在模具中形成不同孔径、不同厚度的材料层，在温水中融化不同孔径材料后得到阶梯网孔结构，浸泡在导电溶液中形成感单元层，制备成本较低，工艺简单，可广泛运用于市场，投用于智能机器人、健康监测、人机交互、智能医疗设备、智能穿戴系统等，柔性压力传感器可适配领域具有很大的应用前景。
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公开(公告)号：CN115019957B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210632448.X
申请日：2022-06-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H50/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/0985 , G06N7/01 , G06F18/25 , A61B5/03
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的稠密迭代特征腹腔内压预测系统，属于机器学习领域，包括：数据采集及处理模块：用于获取患者基本数据和临床数据，并进行预处理，制作成样本和数据集；数据输入模块：用于将预处理后的样本送入稠密迭代增强模型，经过若干特征提取单元迭代增强，获得经过增强的特征；预测模块：用于将增强特征进行GAP和flatten后，送入全连接层，获取预测结果；模型训练模块：根据真实值和预测结果计算损失，使用动态调整学习率机制，使用weight decay和momentum机制，更新模型参数，使用完全的端到端方式训练网络。
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公开(公告)号：CN115681391B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211183782.8
申请日：2022-09-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于半主动振动控制技术领域，涉及一种自感知自供能自适应控制的磁流变弹性体隔振系统，包括磁流变弹性体、电极片、电磁线圈、静电计、数据采集装置、上位机、控制器和储能装置；电极片与磁流变弹性体摩擦产生振动电荷；静电计用来检测振动电荷定向移动形成的振动电流，并将电流信号传递到上位机；上位机计算平均电流并根据平均电流确定振动载荷的振动特征；所述储能装置用来将振动电流转换为电能进行储存；所述上位机采用自适应控制策略，通过控制器控制储能装置向所述电磁线圈提供电流转化为磁场，实时调节磁流变弹性体隔振器的输出力。本方案实现了磁流变弹性体隔振的自感知自供能自适应控制，且集成度高，体积小，成本低。
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公开(公告)号：CN116933931A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310916869.X
申请日：2023-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种云计算双流特征交互的电动汽车充电桩占用预测方法，属于电动汽车充电桩占用预测领域。该方法使用包括：S1：对多元离散序列数据进行归一化处理；S2：对S1中归一化的数据分别利用基于LSTM提取短期充电状态依赖性特征，基于VAE提取长期充电状态依赖性特征；S3：将提取得到的两类特征进行拼接后输入电动汽车充电桩占用预测网络，得到充电占用状态的多阶段预测；电动汽车充电桩占用预测网络采用端到端的训练方式，不断更新权值参数，直至网络收敛；S4：将上述得到的模型在云平台部署，同时负责数据的存储和处理，完成电动车充电占用状态预测及资源调度。本发明能有效的完成电动汽车充电站占用预测。
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公开(公告)号：CN116209234A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310399965.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H05K9/00
Abstract: 本发明涉及电磁吸波技术领域，具体公开了基于超材料和磁性泡沫材料的轻质宽带吸波器及制备方法，轻质宽带吸波器包括介质层和超材料层，所述超材料层设置在介质层的一个表面上，所述超材料层由若干吸波单元周期性排列而成，所述吸波单元由十字形结构和端点对称方框结构组成，所述十字形结构位于中心，端点对称方框结构设置在十字形结构外侧；所述十字形结构和端点对称方框结构之间无接触；所述介质层为磁性泡沫，所述磁性泡沫是由磁性金属添加物均匀混合分布在聚氨酯泡沫制备而成。本发明的轻质宽带吸波器不仅兼具体积小、和密度低，且3GHz‑18GHz具有90％以上的吸收率。
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