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公开(公告)号：CN108259136B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810030109.8
申请日：2018-01-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种智能旅居商务房车的跨模态智能感知方法，该方法具体包含如下步骤：S1：基于总线结构对传感器信号进行数据采集传输；S2：通过深度自编码器提取所采集的数据中具有共性的感知数据，简化数据编码；S3：运用自编码器权值连接关系，优化连接网络结构。针对数据传输量负载大的问题，本专利采取了以深度自编码技术为核心的数据编码技术，在保障了数据传输质量的同时又降低了数据的维度保证了数据传输的负载的平衡。本专利方法提出了稀疏优化的神经网络剪枝技术，在衡量连接关系的权值大小后简化连接结构，提高数据输入输出效率和编码器的运转效率。
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公开(公告)号：CN107633079A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710874715.3
申请日：2017-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据库与神经网络的车机自然语言人机交互算法，属于自然语言数据处理领域。该算法通过建立数据库、文本训练、文本测试和数据库补充四个步骤得到车机系统人机交互结果。采用建立数据库的方法将尽可能的人机交互中涉及的文本信息尽数收集分类，建立层层递进的子数据库。将用户说出的语言信息进行数据库匹配，重重匹配递进找到最终的匹配结果输出。若数据库匹配失败，深度置信神经网络将作为支撑进一步得到最终结果。本发明不仅提高了文本语言交互的多样性，同时还增加了交互反馈的准确性，增加用户体验，解决了目前车机操作中只能以单一指令控制车机操作系统的不友好现象，同时通过不断地判断与补充，提高指令反馈的准确性。
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公开(公告)号：CN107563454A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710874713.4
申请日：2017-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于2D/3D汽车分析的级联抑制分类算法，属于神经网络对汽车识别与检测的领域。该算法通过搭建神经网络、神经网络预训练、神经网络训练和神经网络测试四个步骤得到多尺度汽车检测结果。本发明采用多尺度2D汽车检测器与多尺度汽车3D转换器，对不同尺度汽车进行尺度分类检测，将干扰信息剔除，减少计算代价，结合使用多尺度汽车3D转换器，将不同尺度的2D汽车信息转换成3D信息。使得较小的汽车能够被准确的检测并克服行车过程中存在车身被遮挡、截断或者闭塞使检测结果不准确的问题，为提高汽车检测的准确性提供了便利。
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公开(公告)号：CN106599832A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611137636.6
申请日：2016-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00805 , G06K9/3233 , G06K9/342 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06T2207/10016 , G06T2207/30261
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的多类障碍物检测与识别方法，属于计算机视觉与目标检测技术领域。该方法将车载视频转换为图片帧，应用类间方差法以及形态学操作从图片帧中提取得到ROI以及其在原图像中的位置信息，将提取得到的ROI放入AlexNet网络中进行分类，与此同时，由卡尔曼滤波根据分类得到的障碍物的位置信息进行状态估计，实现实时的障碍物检测与识别。本发明提取图像本身与图像间的多种特征，提高了障碍物检测与识别的精度；将障碍物的属性、运动趋势等信息设置到整个检测与识别系统中，对于驾驶员或者智能车的安全行驶起到了至关重要的作用，为未来全智能化的驾驶系统保驾护航。
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