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公开(公告)号：CN119414383A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411481377.3
申请日：2024-10-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S13/90 , G01P3/00 , G01P15/00 , G01S7/36 , G01S7/40 , G01S13/06 , G01S13/72 , G01S13/66 , G01S7/41 , G06T17/00 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于MEMS辅助的手持式安检成像方法，本发明拟针对人员密集安检场所的人员快速精细安检需求，将MEMS传感器与MIMO雷达板结合，形成高精度、低成本的手持式便捷安检成像方法。首先，雷达板发射线性调频信号，并接收目标反射的回波信号，期间MEMS传感器实时反馈手持安检系统的运动轨迹和位置信息，提供精确的姿态和位置信息。其次，通过MEMS传感器的数据对MIMO雷达天线轨迹信息进行位置校准，同时基于小波包变化补偿加速度计零漂，降低由于系统运动和位置变化引起的误差。最后，基于粒子群算法估计剩余相位误差并进行消除，在此基础上结合波数域成像算法实现对目标的非接触式三维成像，最后结合深度学习、图像识别等技术实现危险品检查。
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公开(公告)号：CN119364516A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411481372.0
申请日：2024-10-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于通信基站波束扫描的方式实现对无人机目标定位的方法。本发明针对无人机“黑飞”对公共安全、隐私保护、航空和关键基础设施带来的安全问题和挑战，通过在通信基站上部署系统，采用波束扫描的方法，实现无人机的定位。第一阶段中基站在观测区域周期性地进行波束扫描，通过回波数据处理实现无人机的粗定位；第二阶段基于第一阶段粗定位的结果并结合运动模型，利用优化和滤波的方法，获取完整的运动轨迹，实现无人机的二维定位。本发明具有通信感知一体化，硬件系统部署成本较低，算法复杂度低的优势。
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公开(公告)号：CN120031330A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510182535.3
申请日：2025-02-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种考虑堆场优先级港口多车辆并行调度优化方法，属于港口物流优化领域。该方法包括：针对蚁群算法参数、遗传算法参数、路径计算参数以及堆场优先级进行初始化设置；根据运输时间、油耗以及堆场优先级建立适应度函数，并建立对应的约束条件，得到问题模型；通过蚁群算法，在结合堆成优先级影响的前提下搜索路径，得到路径集合；采用遗传算法，将得到的路径集合作为初始种群，经过多种变异操作后得到最优解；根据最优路径的计算结果，确定每辆车的具体行驶路径、装卸任务以及时间表。本发明能够有效地解决现有港口物流中路径规划不充分、多目标优化不足的问题，提升了港口物流效率，并降低了能源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119906955A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510008653.2
申请日：2025-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种窄带信号条件下基于虚拟锚点的目标定位方法，在单基站单天线的情况下，无需目标的初始位置，仅使用TDOA完成了对目标的定位。并且由于窄带信号的单维参数估计误差较大，多径能力分辨不强，导致单点的定位误差较大。因此本发明结合目标运动的历史信息，采用遍历搜索的思想，摒弃了单点定位转变为轨迹定位。通过目标一段时间内每个采样点的相对位移和观测数据，在1个粒子上反推出K个点的位置进而生成相同的轨迹。同时利用VA计算生成的轨迹上每个点的TDOA集合，最后借助匈牙利算法计算整条轨迹上所有采样点的TDOA与真实轨迹上观测数据的匹配损失值之和，损失值最小的轨迹对应的点即为目标的位置。另外使用PSO算法，大大减少了在地图上遍历搜索的时间，提高了系统的实时性。
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公开(公告)号：CN119808582A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510008673.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的三维自动装箱系统及方法，属于信息技术领域。旨在解决当前码头木材装卸工艺中存在的效率低下、空间利用率不足以及安全性隐患等问题。该系统通过将集装箱空间离散化为三维网格结构，并利用贪心算法和深度强化学习中的DQN算法，根据木材尺寸、形状和集装箱状态，动态选择最优放置位置，实现木材的自动装箱。系统通过评估剩余空间大小和稳定性指标，并结合奖励机制，不断优化放置策略，最大化集装箱的空间利用率。本发明有效提高了木材装载的效率和安全性，降低了人工操作强度，并可根据实际情况灵活调整放置策略，适用于码头木材装卸等多种场景。
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公开(公告)号：CN119599963A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411633754.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆航运建设发展(集团)有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种复杂环境下基于Yolov9‑UNet的原木计数方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：将Transformer嵌入到UNet中，形成Trans‑UNet模块；将Trans‑UNet模块与Yolov9结合，形成Yolov9‑UNet模型；采集训练数据对Yolov9‑UNet模型进行训练，参考GAN网络的训练过程，分别训练Trans‑UNet模块和Yolov9；采集包含原木端面的图像并进行归一化处理，将归一化处理的图像输入训练好的Yolov9‑UNet模型中，得到原木检测框，并对检测框进行统计得到原木数目。本发明可实现对不同场景下图像的有效恢复，实现在复杂环境中进行原木计数。
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公开(公告)号：CN117761673A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311776609.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的方法和系统，信号收发机按照标准通信协议发射与接收OFDM信号，在正常通信同时接收机获取多帧的OFDM信号并获得信道状态信息；然后经同步误差消除，在生成距离多普勒的图中筛选出静止目标，并结合超分辨估计结果确定基准点；根据已知粗略距离确定微动目标及静止参考目标在信道脉冲响应中的索引号，分别提取载波相位；其次对微动目标载波相位差补偿和整周模糊消除，获取微动目标最终载波相位差；将其他不同覆盖方向上获取的微动目标载波相位差联立方程组求解得微动目标整体的微动位移；最后将连续时间微动位移求和获得总的位移量。因此，本发明能够实现利用通信信号，对微动目标的微小位移进行监测。
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公开(公告)号：CN117745575A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311775060.6
申请日：2023-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/70 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/096 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种毫米波安检雷达图像自适应去噪与危险品精准检测方法。首先，使用数据增强操作对毫米波雷达图像样本扩充，获得初始样本集。其次，利用雷达图像熵自适应地选取二值化阈值和离群值滤波系数并以此分别进行图像二值化滤波和离群值滤波，实现自适应去噪。然后，将初始样本集进行自适应去噪，利用去噪后的样本集构建训练数据集并使用迁移学习的方法训练深度学习网络。最后，对待检测目标进行自适应去噪获取降噪图像，输入到深度学习网络获取危险品的边界框和类别标签，实现危险品检测。利用本发明所提方法可以有效降低雷达图像中的噪声，并在样本数据较少的情况下实现危险品的高精度检测。
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