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公开(公告)号：CN113078644A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110525791.X
申请日：2021-05-13
Applicant: 贵州大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步发电机耦合混沌网络系统的自适应事件触发控制方法，属于永磁同步电机领域，S1：建立动态模型：将K个相同的永磁同步发电机及电阻、电容连接形成耦合网络来描述实际的发电系统；S2：对动态模型进行动力学分析；S3：在反演控制的框架中，利用区间2型模糊神经网络估计动态模型的未知项；通过余弦障碍函数保证系统状态的有界性；通过改进的饱和函数趋近律和Nussbaum型函数实现在有限时间内的稳定控制，逼近动态模型的未知函数；采用事件触发策略和二阶跟踪微分器节省计算和通信资源，避免与反演过程相关的“项爆炸”问题。本方法可以使与永磁同步发电机耦合混沌网络系统相关的固有混沌振荡被完全抑制。
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公开(公告)号：CN109325236A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811217808.X
申请日：2018-10-18
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种服务机器人听觉感知家庭成员饮食信息的方法，包括以下步骤：（1）通过服务机器人获取说话人语音数据，并判断系统工作模式；（2）当系统处于模式一时，利用声纹识别和语音识别技术获取当前语音数据的说话人身份信息和对应的文本数据；（3）当系统处于模式二时，利用语音分割将语音数据根据说话人身份转换点进行分割，并利用声纹识别将相邻的同身份语音片段连接；获取连接后不同语音片段的说话人身份信息和对应的文本数据；（4）利用中文分词、词性标注和依存句法分析算法，对不同人的饮食信息进行抽取，并根据身份信息存储饮食信息。本发明能够自主获取不同用户的饮食信息，并根据不同用户的身份信息建立饮食信息档案。
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公开(公告)号：CN107292345A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710532594.4
申请日：2017-07-03
Applicant: 贵州大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种隐私情境检测方法，包括下述步骤：（1）采集隐私图片并进行处理作为训练数据集；（2）将训练数据集输入工作站，加载隐私情境检测算法模型，判断隐私类别，获得训练数据集的特征数据；（3）将特征数据传送至机器人，机器人接收到数据后开启摄像工具，从摄像工具读取图片进行情境检测；（4）根据类别估计值确定机器人的动作：如果系统检测到了隐私信息，根据所识别的隐私类别，将图片表达成不涉及隐私内容的文本形式进行存储，同时调整摄像头的角度，即可。本发明具有能在服务机器人检测到隐私情境后，将调转摄像头并将摘要信息保存到文档，主动尊重使用者的隐私的特点。
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公开(公告)号：CN107152180A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710571454.8
申请日：2017-07-13
Applicant: 贵州大学
CPC classification number: E04H6/42 , E01F13/046 , H04L67/025
Abstract: 本发明公开了一种智能共享车位锁，包括档盒（1）、传动装置（6）、底盘（8），其特征在于：所述传动装置（6）固定于底盘（8）上、并位于挡盒（1）内，传动装置（6）与摆杆（2）相连，摆杆（2）一端设有转动轴（9）、另一端设有摆杆顶端支架（10），摆杆（2）与挡盒（1）相连；所述底盘（8）上档盒（1）侧面设有拓展盒（7），拓展盒（7）内设有信息采集发送装置与传动装置（6）相连。所述档盒（1）为五级，每级挡盒（1）按尺寸由小到大嵌套式装配，尺寸最大的挡盒（1）与底盘（8）相连，摆杆（2）与二级以上的挡盒（1）相连。本发明具有结构简单、操作方便，能实现在线共享的特点。
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公开(公告)号：CN119399245A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411449638.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标置信分层关联策略的多目标跟踪方法，包括：输入视频V，将视频V分割成单独的帧序列fk；得到帧fk中所有行人目标的集合D；利用基于检测框变化趋势的遮挡目标运动状态预测方法，预测现有轨迹在当前帧fk中的位置；根据所述的预测轨迹和目标的置信分层关联策略，将预测轨迹与检测目标进行关联；保存匹配成功的轨迹集合Tmatched，对于当前帧中每个匹配成功的轨迹tk，利用匹配到的目标在当前帧的观测值，更新得到更精确的运动状态Xk和变化速度Pk；将视频V中的所有帧序列进行处理，输出多目标识别跟踪。本发明具有能提高在拥挤的复杂动态场景中跟踪目标的准确性和鲁棒性的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118334746A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410502083.8
申请日：2024-04-25
Applicant: 贵州大学
IPC: G06V40/20 , A61B5/11 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了面向老年人行走能力训练的不良姿态检测方法，属于步态检测以及异常检测技术领域，该方法包括步骤：利用深度传感器采集环境以及人体信息；识别下肢二维关键点并映射到三维空间；识别下肢步态特征以及空间特征；构建基于WOA‑BP神经网络的动态阈值检测算法模型；利用基于WOA‑BP神经网络的动态阈值检测模型对人体下肢训练姿势识别判断是否有不良姿态。本发明构建了数据采集平台并建立了下肢正面RGB‑D步态数据集，利用Yolo‑pose识别正面下肢关键点，提出识别步态特征的3D姿态估计模型，能够提示患者纠正不正常姿势，从而降低由此引起的肌肉受伤和锻炼效果不佳的问题。该方法可以有效减少实验成本和计算的压力，同时增强算法的可用性。
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公开(公告)号：CN118097780A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410220562.0
申请日：2024-02-28
Applicant: 贵州大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G16H20/30
Abstract: 本发明公开了一种基于关键点检测的康复训练动作评估方法，该方法包括：动作分类、动作切分与动作评估；1）获取动作评估所需的动作标签；2）初始化该视频的检测框坐标集合与人体骨骼关键点信息集合；3）采用目标检测算法与关键点检测算法对输入的视频识别提取人体位置信息与骨骼关键点；4）将相关信息输入到基于图卷积神经网络的动作识别算法，得到当前视频对应的动作类别；5）采用基于关节距离比值的动作切分算法对视频图像检测后的信息进行处理，得到当前视频的动作切分结果；6）采用基于动作关节角度阈值的动作评估算法，得到当前视频的动作评估结果。本发明具有成本低、精度高，能够实现端到端的动作识别与评估的优点。
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公开(公告)号：CN117187990A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311262656.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种三维碳基微纳结构及其制造方法，使被施加吸附阈值电压的PAN电纺丝液穿过微孔并形成液滴，再将用于承接电纺丝液的收集器戳入液滴后移开，从而引发喷射，同时在喷射引发后减小电纺丝液的液滴体积，且使收集器与液滴之间的距离保持在预设范围内，从而在收集器上形成纤维沉积；再对收集器表面的纤维沉积按顺序进行热稳定处理和热解处理，从而形成10纳米以下碳纤维阵列和微米尺度碳微柱相结合的三维碳基微纳结构。本发明能将10纳米以下碳纤维以有序排列的方式与三维碳微柱相结合，这使得与半导体紧密相关的碳纤维特性能够直接在热解过程中与传统半导体相结合，为新一代多功能电子器件铺平道路。
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公开(公告)号：CN116012788A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310051977.5
申请日：2023-02-02
Applicant: 贵州省通信产业服务有限公司 , 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的特殊人群行为分析方法，涉及行为分析技术领域；包括如下步骤：模型建立和部署，建立SCANet模型，并采用边缘端部署的方式将改进型Inception结构和SCANet模型部署至边缘设备；数据处理和分析；通过边缘设备采集到的图像信息首先经过边缘设备改进型Inception结构四个卷积核对数据特征进行提取，并将提取的特征采用相加的方式进行融合。本发明针对高分辨率表征导致的网络模型参数量大问题，引入通道注意力机制对通道权重进行分配，从而实现对HRNet的轻量化改进，实现在保留精度前提下对有效降低参数量与运算复杂度，提供快速的人体关节点检测技术采用了边缘计算。
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公开(公告)号：CN113078644B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110525791.X
申请日：2021-05-13
Applicant: 贵州大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步发电机耦合混沌网络系统的自适应事件触发控制方法，属于永磁同步电机领域，S1：建立动态模型：将K个相同的永磁同步发电机及电阻、电容连接形成耦合网络来描述实际的发电系统；S2：对动态模型进行动力学分析；S3：在反演控制的框架中，利用区间2型模糊神经网络估计动态模型的未知项；通过余弦障碍函数保证系统状态的有界性；通过改进的饱和函数趋近律和Nussbaum型函数实现在有限时间内的稳定控制，逼近动态模型的未知函数；采用事件触发策略和二阶跟踪微分器节省计算和通信资源，避免与反演过程相关的“项爆炸”问题。本方法可以使与永磁同步发电机耦合混沌网络系统相关的固有混沌振荡被完全抑制。
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