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公开(公告)号：CN118999522A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410884749.0
申请日：2024-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F17/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/26 , G01C21/16 , G01C21/34 , G01S17/86 , G01S19/42
Abstract: 本发明请求保护一种基于全向视觉的多任务环境感知和高精度定位方法，涉及深度学习、计算机视觉及智能汽车环境感知和车辆定位领域。(1)构建了一个基于编码‑解码架构的多任务神经网络，具有同时实现全向视觉环境感知与车辆高精度定位的功能，(2)制作了一体化数据集，包括图像数据、低成本的IMU和GNSS数据、RTK数据、激光雷达数据；(3)采用冻结训练策略对多任务神经网络进行训练；(4)构建了全向视觉环境感知和高精度定位损失函数数学模型；(5)对GNSS数据进行平滑处理，并实现车辆粗定位，再利用全向视觉环境感知信息结合粗定位结果实现车道级的高精度定位。本发明提高了车辆的环境感知范围以及在复杂环境中定位的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN112767361B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110086206.0
申请日：2021-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及铁谱图像分割技术领域，具体涉及一种基于轻量级残差U‑net的反射光铁谱图像分割方法，包括：融合深度残差网络与U‑net，构建轻量级残差U‑net；采集铁谱图像，对采集的铁谱图像进行筛选；采用自动标记方法对反射光铁谱图像进行标记，得到轻量级残差U‑net的训练数据集；用训练数据集训练轻量级残差U‑net，得到训练好的轻量级残差U‑net；用训练好的网络分割任意的反射光铁谱图像。受过训练的网络能够实现反射光铁谱图像的准确分割，同时具备良好的抗干扰性能。本发明解决了在有气泡干扰、光照不均匀情况下反射光铁谱图像分割问题，表面颜色特征复杂的磨粒也能准确分割。
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公开(公告)号：CN114048536A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111371245.1
申请日：2021-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06V20/58 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06T9/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明请求保护一种基于多任务神经网络的道路结构预测与目标检测方法，涉及自动驾驶、深度学习、计算机视觉等领域。首先本发明构建了一个上下文参数共享机制的多任务神经网络，具有同时预测道路结构和目标检测的功能；并且通过道路结构预测值和车辆布局预测值与其真实值间的损失构建损失函数数学模型；其次通过图像和地图制作数据集并对网络的预测部分进行闭环训练；最后部署于汽车上，并应用于预测道路结构与目标检测中。本发明方法中的多任务神经网络仅需要图像信息就能完成道路结构预测与目标检测功能，对图像中不可见以及被遮挡区域也可进行道路结构与目标的预测。
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公开(公告)号：CN110245595A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910485583.4
申请日：2019-06-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06K9/68 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及机械故障诊断、模式识别技术等领域，具体为一种基于时频谱图和二维主成分分析的机械轴承故障诊断方法，包括接收原始信号数据并进行预处理，获得原始信号数据的初始向量；对初始向量进行短时傅里叶变换时频分析，得到原始信号所对应的短时傅里叶变换三维时频谱图；对短时傅里叶变换三维时频谱图进行灰度图转化，得到二维的时频谱图；对二维时频谱图进行维数约减，提取得到二维时频谱图所对应的低维特征矩阵；利用t-sne算法对二维主成分分析的输出矩阵进行二次维数约简处理；采用t-sne算法的输出矩阵训练支持向量机，完成故障诊断模型的构建，输入测试数据即可输出诊断结果；本发明减少了计算时间，并提高机械故障诊断的精度。
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公开(公告)号：CN109738338A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910110956.X
申请日：2019-02-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于机械装备状态监测领域，具体涉及一种大口径润滑油路在线金属颗粒监测装置及其检测方法，所述装置包括传感器，所述传感器包括第一磁极、大口径油管外侧平面槽、检测线圈、第二磁极、激励线圈；沿着机械设备润滑油路系统将油液引导通过一个大口径油管，使传感器两磁极与大口径油管外侧贴合，将传感器上的激励线圈与直流电源相连，所述检测线圈设置在大口径油管外表面，并将检测线圈与电压信号采集装置相连；本发明利用直流驱动传感器产生轴向高梯度静磁场，作为激励源，其抗干扰能力强，相较于采用高频激励的传统电感型传感，本发明驱动电路简单，且激励线圈的微小参数变化不会引起传感器输出的可观变化，因而，对传感器的制造精度要求不高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106154163B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201510108671.4
申请日：2015-03-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明提出一种电池寿命状态识别方法，用于评估动力电池所处的寿命状态。首先，根据电池内阻与电池寿命的关系，定义电池寿命状态。利用动力电池的端电压和充放电电流，获得隐马尔科夫模型参数。之后，提取电池系统端电压和充放电电流测试数据时域特征值，提取方法无需迭代计算，可以节省大量时间。然后带入隐马尔科夫模型中计算前向概率，根据概率值输出等效内阻识别结果。本寿命状态识别方法只需端电压和电流，就能够准确地识别当前寿命状态，解决了物理模型带来的参数配置复杂问题和在线实时计算寿命状态问题。
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公开(公告)号：CN107271002A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710463003.2
申请日：2017-06-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01F23/296
CPC classification number: G01F23/2966
Abstract: 本发明请求保护一种快速高精度的频谱校正插值算法，包括以下步骤：用信号采集器对信号采样。对采集到的信号加窗预处理；在预处理后的信号后补加相同长度的零值；计算与所加窗函数有关的泰勒级数的系数；通过傅里叶变换求得幅值比，进一步求出频率粗估计值和迭代1次后的精估计值。本发明优点在于：1，本方法打破了插值法依赖于窗函数的限制，即对于任意的窗函数，此方法均适用。2，对不同的窗函数，本算法的系统误差均小于10-7，即使当信号被高斯白噪声(信噪比从-5dB到100dB变化)干扰的情况下，均能接近Cramér-Rao lower bound(CRLB)，尤其加矩形窗时，具有很强的抗噪声性能。
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公开(公告)号：CN104728198B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201510163193.7
申请日：2015-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种液压互锁控制回路，包括第一液压回路、第二液压回路及用于同时控制第一、二液压回路中各液压锁的换向阀Ⅲ，换向阀Ⅲ的左出油口A与第一液压回路中液压锁Ⅰa、Ⅰb的控制油口x及第二液压回路中液压锁Ⅱa、Ⅱb的泄漏油口y相并连，所述换向阀Ⅲ的右出油口B与第一液压回路中液压锁Ⅰa、Ⅰb的泄漏油口y及第二液压回路中液压锁Ⅱa、Ⅱb的控制油口x相并连；通过一组换向阀实现两组液压回路的互锁功能，有效避免了因电气互锁失效带来的设备损坏甚至造成人身伤害等问题，降低了控制风险；回路中需要的换向阀数量减少，不仅节约了制造成本，更减少了漏油点隐患数量，从而增加了系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN105679312A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610125032.3
申请日：2016-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10L15/02 , G10L19/02 , G10L21/0332
Abstract: 本发明请求保护一种噪声环境下声纹识别的语音信号特征处理方法，包括步骤：(1)根据语音信号的特点对其进行信号的前期处理，包括语音信号的预加重，端点检测和加窗函数的选择；(2)估算发声个体的基音周期，并以此为依据对语音信号进行谱平滑处理，得到新的谱包络，计算通过梅尔滤波器的能量，最终通过离散余弦变换(DCT)计算得到梅尔平滑系数(SFCC)。(3)结合均值消减法、方差归一化、时间序列滤波法和加权自回归移动平均滤波法对SFCC进行后处理，得到回归平衡参数(MVDA)；目的是通过平滑谱包络去除个体发声的不稳定因素和通过后处理算法去除环境噪声的影响，最终降低声纹识别的误识率。
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公开(公告)号：CN105575387A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510990824.2
申请日：2015-12-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于听觉仿生中耳蜗基底膜的声源定位方法，涉及语音识别领域，它采用人耳鸡尾酒效应的方法实现声源定位，具有较强的扩展性，在噪声环境下，相比于传统声源定位方法，该方法具有更好的定位效果，该声源定位系统具有更好的鲁棒性。含噪声的声源信号经过耳蜗基底膜模型进行频谱分析，在经过耳蜗基底膜上的内毛细胞模型进行信号转换以及内毛细胞上的神经纤维进行细胞重合，再通过上橄榄核模型进行语音信息提取，最终进行声源的定位。
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