-
公开(公告)号：CN102495823A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110403273.7
申请日：2011-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F15/78
Abstract: 本发明提出一种基于演化硬件的DNA微阵列数据分类系统及其构建方法，涉及智能信息处理技术领域。对DNA微阵列数据进行预处理后，将经过处理后二进制字符串作为演化硬件的输入信息，执行演化算法产生用于可重构电路中决定每个FE阵列结构的配置串；根据DNA微阵列数据分类的类别数，构建一系列由配置串重构的FE阵列电路，根据分类的类别将FE阵列的输出值输出到对应的计数器进行累加，计数器的输出值分别送入最大值检测器处理获得系统的分类结果。本发明在FPGA上实现系统的在线演化，具有较短的学习和识别时间，通过演化算法的配置串构建分类系统电路，实现了虚拟可重构结构的演化电路，具有在线自适应能力。
-
公开(公告)号：CN109829459B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910052684.2
申请日：2019-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进RANSAC的视觉定位方法，包含如下步骤：S1将采集的图像数据进行粗匹配，得到数据集D；S2从数据集D中随机抽取n个数据点；S3使用n个数据来估计模型参数，得到模型M；S4根据损失函数更新样本集D的权值，并完成初始样本分组；S5考虑对随机抽取的初始样本进行预判断，对于不满足预判断条件的模型，返回步骤S2重新开始；S6根据损失函数更新样本集D的权值，并完成样本分组更新；S7如果样本集D大于当前记录的最优样本B_D，那么B_D＝D，并记录模型参数；如果迭代次数超过设定阈值k，则退出算法，否则返回重复步骤S2‑S6；S8根据得到模型参数，估计相机三维位姿信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102567585B
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201110459763.9
申请日：2011-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多核虚拟可重构结构的内部演化硬件系统与方法，包括主机、板载存储器、控制界面和至少一个虚拟可重构结构单元，该系统采用多核虚拟可重构结构的内部演化方法，依据增量演化中的输出函数分解策略，使具有较多输出的顶层系统被分解为具有较少输出的多个子系统，每个子电路在多核虚拟可重构结构上以两阶段并行演化的方式进行演化，通过FPGA硬件执行加速演化算法运算，缩短染色体编码长度，减少任务本身计算复杂度来减少组合逻辑电路的演化代数和演化时间。相对于传统的直接演化和增量演化方法，本发明具有更快的组合逻辑电路演化设计速度和相似的硬件代价等特点。
-
公开(公告)号：CN102567585A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110459763.9
申请日：2011-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多核虚拟可重构结构的内部演化硬件系统与方法，包括主机、板载存储器、控制界面和至少一个虚拟可重构结构单元，该系统采用多核虚拟可重构结构的内部演化方法，依据增量演化中的输出函数分解策略，使具有较多输出的顶层系统被分解为具有较少输出的多个子系统，每个子电路在多核虚拟可重构结构上以两阶段并行演化的方式进行演化，通过FPGA硬件执行加速演化算法运算，缩短染色体编码长度，减少任务本身计算复杂度来减少组合逻辑电路的演化代数和演化时间。相对于传统的直接演化和增量演化方法，本发明具有更快的组合逻辑电路演化设计速度和相似的硬件代价等特点。
-
公开(公告)号：CN109974707B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201910208650.8
申请日：2019-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/20 , G01C11/04 , G06V20/00 , G06V10/46 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及基于改进点云匹配算法的室内移动机器人视觉导航方法，属于机器人视觉导航领域。该方法包括：S1：校准Kinect相机，通过外部参数对齐多个点云；S2：得到离线校准的外部参数形成的变换矩阵，计算出多视点变换矩阵；S3：获取周围环境的ORB特征点进行特征提取和匹配；S4：估算相邻图像间相机运动构建局部地图，使用RANSAC算法消除误匹配，对获取的特征点进行PNP求解；S5：引入闭环检测机制确保机器人得到全局一致的轨迹和地图；S6：结合闭环检测机制，采用基于局部与全局特征点的相机位姿闭环约束点云优化算法，抑制系统的累积误差。本发明能够降低计算量，实现机器人对实时性的要求。
-
公开(公告)号：CN109829459A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910052684.2
申请日：2019-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进RANSAC的视觉定位方法，包含如下步骤：S1将采集的图像数据进行粗匹配，得到数据集D；S2从数据集D中随机抽取n个数据点，S3使用n个数据来估计模型参数，得到模型M；S4根据损失函数更新样本集D的权值，并完成初始样本分组；S5考虑对随机抽取的初始样本进行预判断，对于不满足预判断条件的模型，返回步骤S2重新开始；S6根据损失函数更新样本集D的权值，并完成样本分组更新；S7如果样本集D大于当前记录的最优样本B_D，那么B_D＝D，并记录模型参数；如果迭代次数超过设定阈值k，则退出算法，否则返回重复步骤S2-S6；S8根据得到模型参数，估计相机三维位姿信息。
-
公开(公告)号：CN109974707A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910208650.8
申请日：2019-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于改进点云匹配算法的室内移动机器人视觉导航方法，属于机器人视觉导航领域。该方法包括：S1：校准Kinect相机，通过外部参数对齐多个点云；S2：得到离线校准的外部参数形成的变换矩阵，计算出多视点变换矩阵；S3：获取周围环境的ORB特征点进行特征提取和匹配；S4：估算相邻图像间相机运动构建局部地图，使用RANSAC算法消除误匹配，对获取的特征点进行PNP求解；S5：引入闭环检测机制确保机器人得到全局一致的轨迹和地图；S6：结合闭环检测机制，采用基于局部与全局特征点的相机位姿闭环约束点云优化算法，抑制系统的累积误差。本发明能够降低计算量，实现机器人对实时性的要求。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.019 seconds)
