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公开(公告)号：CN119397235A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411428569.8
申请日：2024-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/096 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于移位模块和AXI交叉矩阵的FPGA故障诊断加速器设计方法，将GHOSTNETV2作为主干网络，该网络的第一层主要卷积层对输入内容进行标准的3x3二维卷积操作，以提取特征，然后将这些特征输入到后续层进行进一步的特征提取，单独对这一层进行优化；分析了量化和数据打包对延迟的影响，比较了从32位到8位不同数据格式的不同量化方法；为不同的网络层选择了不同的量化策略；选择了Xilinx FPGA的高级综合工具HLS；将每个Xilinx DSP48E1分解为两个8×8乘法器，以最大化计算资源。本发明通过理论分析和实验获得了最优的混合精度量化策略，并决定使用知识蒸馏来保持精度，从而显著减少硬件资源的使用。
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公开(公告)号：CN117745739A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311642911.X
申请日：2023-12-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T3/4007 , G06T5/30 , G06T17/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于多分辨率的工业CT图像点云获取方法，首先对工业CT切片图像进行堆叠得到三维图像，将得到的三维图像通过27连通模型进行预处理，对预处理后的每层图像使用双线性插值进行多分辨率放大，将放大后的图像采用PHANSALKAR阈值分割算法进行三维分割，采用盘型膨胀结构对分割结果进行膨胀得到膨胀图像，对原图像和膨胀图像的交集部分采用PHANSALKAR阈值分割算法进行三维分割以此得到下一层的分割结果，最后对分割结果实施点云数据获取。此算法能够降低图像中噪声、伪影和低对比度的影响，同时能够获取连续性更好、精度更高的点云数据。
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公开(公告)号：CN114124406B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111401060.0
申请日：2021-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明涉及一种基于条件匿名环签名和隐私计算的联盟链隐私保护方法，属于联盟链隐私保护技术领域。该方法包括：加入联盟链时，用户需要向证书授权中心注册，证书授权中心为该用户颁发含有条件匿名环签名的公私密钥对的数字证书；接到用户的请求后，客户端构建一笔含有条件匿名环签名的有效交易，其接收地址为隐私合约地址；联盟链内节点通过隐私计算网关获取隐私合约及交易数据，合约执行器执行隐私合约，若执行隐私合约成功则将该执行结果准备上链，否则丢弃该执行结果；使用条件匿名环签名保护交易生产者的隐私；结合智能合约与隐私计算网关隔离隐私合约环境，保护交易数据的隐私。本发明能够保证隐私合约在执行时的数据隐私安全。
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公开(公告)号：CN116167118A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310144458.3
申请日：2023-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向新装备的沉浸式虚拟设备维修性验证方法及系统，该方法通过导入新装备实际维修步骤，对沉浸式虚拟维修验证的功能进行设计，将各类来源不同的新装备数字化模型进行格式转换及一系列数据处理，导入到虚拟维修环境中，并完成整个虚拟维修环境的构建工作，为场景中的模型施加符合实际的机械原理学和拆卸依赖约束，并且对模型和工程人员配置交互功能，采集用户在场景中的平均维修时间数据，完成产品的维修性验证。本发明基于一种面向新装备的沉浸式虚拟设备维修性验证方法，克服了传统现实中对于维修验证的不足，提高了维修性验证的效率性。
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公开(公告)号：CN115761398A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211342324.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/32 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及机器视觉以及故障诊断领域，特别是涉及一种基于轻量化神经网络及维度拓展的轴承故障诊断方法，包括获取历史轴承振动信号，对获取的轴承振动信号进行归一化后进行极坐标编码；基于格拉姆角和场、格拉姆角差场以及马尔科夫变迁场将进行了极坐标编码后的转化为二维的轴承振动信号；构建轻量化神经网络，并利用二维的轴承振动信号对神经网络进行训练；将待检测的轴承振动信号转换为二维的轴承振动信号，并输入到完成训练的轻量化神经网络中，得到诊断结果；本发明能有效实现振动信号的可视化，提供RGB三通道以供神经网络学习，从而通过相对小样本的机器视觉方法实现对滚动轴承故障的准确识别与诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109584347B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN201811549586.1
申请日：2018-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于主动表观模型的增强现实虚实遮挡处理方法，其借助了基于主动表观模型的非刚体跟踪技术和基于深度计算的虚实遮挡处理技术，具体包括：步骤1、将训练样本集Ω中的形状样本对齐的步骤，步骤2：平均形状模型的构建步骤：步骤3：纹理模型的构建步骤：步骤4：主动表观模型的构建步骤：在完成了形状模型和纹理模型构建后，任意新的非刚性物体输入图像都可以用形状模型参数bs和纹理模型参数bg来表示，将形状和纹理模型联合起来建立主动表观模型；步骤5：模型匹配与非刚性物体分割步骤：本发明能取得良好的遮挡处理效果，避免了“阴影”的出现。
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公开(公告)号：CN109685732B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN201811553248.5
申请日：2018-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于边界捕捉的深度图像高精度修复方法，其包括以下步骤：步骤1、首先设计了一种并行的深度图像和彩色图像的配准方法，从而快速完成彩色图像中每一个像素点深度值的获取；步骤2、其次在联合双边滤波器的基础上引入噪声核函数和从属核函数对深度图像进行降噪；步骤3、然后利用深度图像与彩色图像具有相似物体边界的特性，通过彩色图像物体边界对深度图像边界进行捕捉，获取深度图像物体边界处的“空洞”区域；步骤4、最后通过改进的快速进行法对空洞区域进行填补，本发明可以在保证实时性的前提下提高深度图像边缘精度。
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公开(公告)号：CN115471496A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211233905.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标定信息的工业CT图像阈值分割方法，首先基于窗口能量值优化窗口尺寸，再利用优化的局部窗口尺寸与Phansalkar算法分割标定图对应的原图像，采用遗传算法求解Phansalkar算法参数最优值，最后用优化的局部窗口尺寸与Phansalkar算法参数分割CT图像。此算法对含伪影CT图像的分割精度较高，且抗噪性好。
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公开(公告)号：CN112330682B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011239518.2
申请日：2020-11-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于深度卷积神经网络的工业CT图像分割方法，其包括以下步骤：步骤1、工业CT图像数据集的构建步骤，得到训练集、验证集和测试集；步骤2、制作标注样本；步骤3、设计基于深度卷积神经网络的工业CT图像分割的网络结构；步骤4，设计损失函数：使用一种改进的基于Dice系数和二分类交叉熵的损失函数作为的新的目标函数在训练期间来进行优化；步骤5，训练模型，采用tensorflow深度学习框架进行模型训练，模型训练预先采用Adam优化器不断优化步骤4中的自定义损失函数；步骤6，后处理步骤：采用全连接条件随机场对神经网络的分割结果进一步细化处理，不断优化分割结果。本发明分割效率高、精度高而且具有一定的通用性。
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公开(公告)号：CN113836655A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111062569.7
申请日：2021-09-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G01M13/00 , G06F117/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于ARM‑FPGA平台的故障检测方法、介质及系统。首先，提出一种故障诊断模型，将故障诊断过程中的数据密集型计算环节进行模块化设计，在ARM‑FPGA耦合架构下，利用FPGA的并行运算特性，将相关环节基于高带宽接口迁移至FPGA部分进行高速运算，快速生成诊断结果，提升响应速度，提高诊断过程效率。其次，在故障诊断过程的数据密集型计算环节中，采用不同的策略高效传输数据，实现FPGA对数据流的高效吞吐，提高响应速度。最后，基于FPGA可编程的特点，发明了一种任务调度算法，实现可编程逻辑器件中的逻辑资源实时动态调度以减少基于各运行任务对FPGA逻辑资源的占用所花费的等待时间，增大FPGA中逻辑资源的利用率，提高总任务的完工时间。
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