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公开(公告)号：CN113435578A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110712501.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于互注意力的特征图编码方法、装置及电子设备，所述方法包括获取待处理的特征图，将待处理的每个特征图经过卷积模块后编码为两个相同且维度可调的第一向量和第二向量；通过第一向量和第二向量计算所有特征图之间的互注意力得分情况，利用卷积模块对特征图进行重新编码；本发明将不同特征图信息按一定注意力权重进行融合，使得重新编码后的特征图所包含的信息更加全面且有效，即在编码过程中，所含信息越丰富的输入特征图在重编码后的特征图中保留所占的比重就会越大，能够充分挖掘出特征图的信息。
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公开(公告)号：CN113505821B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110726015.6
申请日：2021-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及一种基于样本可信度的深度神经网络图像识别方法及系统，方法包括获取待处理的图像，将待处理的图像输入到训练好的深度神经网络模型中，再将每个图像传入预识别网络后的输出的结果，经过Softmax处理后的最大值，作为该图片的可信度，对于可信度高的图片，在经历浅层卷积模块后即得到识别结果，对于低可信度图片，将进入到下一层网络再次进行特征提取、预识别，再重复以上操作，即计算其可信度直到图片可信度达到高可信度或者最深层网络；本发明样本分流的方式，减少了网络的计算量，训练过程中实现可信样本与不可信样本的分层隔离训练，提高各自的识别准确率，与抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN113926160A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111173997.7
申请日：2021-10-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于康复训练领域，涉及集肌肉功能评估及抗阻训练辅助监测于一体的一种用于居家人员的上肢曲肌抗阻训练辅助系统；所述系统包括力数据采集装置、力数据处理模块、力数据量化模块和训练指导模块；本发明将力数据采集装置采集到的力数据通过力数据处理模块进行处理，得出肌肉在不同状态下的持续时间和休息时间和对应的力数据；基于该力数据采用力数据量化模块量化得到训练者上肢曲肌的力产生能力和力保持能力；将力数据处理模块的处理结果，力数据量化模块的量化结果，结合预期训练目标，输出训练指导结果；本发明能够准确刻画出训练者的肌肉力特性，结合训练者的训练次数和预期训练目标，能够准确输出训练指导结果，提高了训练指导的有效率。
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公开(公告)号：CN113926160B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202111173997.7
申请日：2021-10-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于康复训练领域，涉及集肌肉功能评估及抗阻训练辅助监测于一体的一种用于居家人员的上肢曲肌抗阻训练辅助系统；所述系统包括力数据采集装置、力数据处理模块、力数据量化模块和训练指导模块；本发明将力数据采集装置采集到的力数据通过力数据处理模块进行处理，得出肌肉在不同状态下的持续时间和休息时间和对应的力数据；基于该力数据采用力数据量化模块量化得到训练者上肢曲肌的力产生能力和力保持能力；将力数据处理模块的处理结果，力数据量化模块的量化结果，结合预期训练目标，输出训练指导结果；本发明能够准确刻画出训练者的肌肉力特性，结合训练者的训练次数和预期训练目标，能够准确输出训练指导结果，提高了训练指导的有效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113921108A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111169458.6
申请日：2021-10-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，涉及一种弹性带抗阻训练力数据的自动分割方法；所述方法包括通过力传感器采集弹性带抗阻力数据；根据训练周期长度将力数据划分为具有多个重复周期的数据段；在每一个重复周期所对应的数据段中，将该数据段的力数据对时间求导，获得对应的力导数，并计算出力导数的最大值和最小值；以力导数的最大值和最小值为限制条件，将力数据分割为同心收缩阶段、偏心收缩阶段、等长收缩阶段和休息阶段，并获得各个阶段下对应的参数数据。本发明可自动分割弹性带抗阻训练力数据，并获得重复次数以及肌肉在不同张紧状态下的持续时间等参数，增强了抗阻训练力数据的分割效率，能够保证数据分割的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN113435578B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110712501.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于互注意力的特征图编码方法、装置及电子设备，所述方法包括获取待处理的特征图，将待处理的每个特征图经过卷积模块后编码为两个相同且维度可调的第一向量和第二向量；通过第一向量和第二向量计算所有特征图之间的互注意力得分情况，利用卷积模块对特征图进行重新编码；本发明将不同特征图信息按一定注意力权重进行融合，使得重新编码后的特征图所包含的信息更加全面且有效，即在编码过程中，所含信息越丰富的输入特征图在重编码后的特征图中保留所占的比重就会越大，能够充分挖掘出特征图的信息。
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公开(公告)号：CN113505821A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110726015.6
申请日：2021-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及一种基于样本可信度的深度神经网络图像识别方法及系统，方法包括获取待处理的图像，将待处理的图像输入到训练好的深度神经网络模型中，再将每个图像传入预识别网络后的输出的结果，经过Softmax处理后的最大值，作为该图片的可信度，对于可信度高的图片，在经历浅层卷积模块后即得到识别结果，对于低可信度图片，将进入到下一层网络再次进行特征提取、预识别，再重复以上操作，即计算其可信度直到图片可信度达到高可信度或者最深层网络；本发明样本分流的方式，减少了网络的计算量，训练过程中实现可信样本与不可信样本的分层隔离训练，提高各自的识别准确率，与抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN213028109U
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202022134384.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本实用新型属于机器人应用领域，特别涉及一种基于智能终端的家庭机器人服务控制系统统；所述系统包括机器人端和第一智能终端；所述机器人端包括机器人本体以及载有第二智能终端的上位机系统和载有底层控制板的下位机系统；所述上位机系统和所述下位机系统之间通过通讯串口通信；所述第一智能终端与所述第二智能终端通过无线网络进行通信；所述底层控制板按照从第一智能终端的通讯串口接收到的信息控制所述机器人本体运动；本实用新型采用模块化设计，打破了传统机器人一体化设计模式，利用智能终端强大的运算能力替代了运算力弱、自主性低的传统工控机，与底层控制板共同控制机器人本体的运作；实现其高度的智能化目标，服务于大众家庭。
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公开(公告)号：CN216418172U
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202122411653.7
申请日：2021-10-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A63B21/055 , A63B23/12 , A63B71/06
Abstract: 本发明涉及康复训练领域，具体涉及一种用于上肢曲肌抗阻训练的力传感器弹性带，包括力传感器、第一铰链式卡扣、弹性带、第二铰链式卡扣、定制握把、数模转换器、Arduino控制板、带螺栓圆环扣，力传感器的一端设置有第一铰链式卡扣，另一端设置有带螺栓圆环扣；弹性带的两端分别与第一铰链式卡扣、第二铰链式卡扣连接，定制握把通过尼龙绳与第二铰链式卡扣固定连接；力传感器输出模电信号通过数模转换器转换为数字信号，并通过Arduino控制板将数字信号传输至上位机；本发明使用力传感器与弹性带相连，通过力传感器可以直接记录弹性带产生的抗阻力，力精度高，信号稳定；且本发明可以量化地记录抗阻训练过程中，抗阻力的大小。
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