羽毛球捡拾机器人及其控制方法

    公开(公告)号:CN110314349B

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN201910635998.5

    申请日:2019-07-15

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种羽毛球捡拾机器人及其控制方法,包括移动小车、捡球装置、定位装置、羽毛球收集装置和控制电路;所述捡球装置包括捡球架组件、两个捡球组件和驱动组件;所述定位装置包括激光雷达、摄像头和摄像头支架;羽毛球收集装置包括羽毛球收集框和进球检测电路;控制电路包括目标识别模块和动作执行模块,所述目标识别模块接收激光雷达和摄像头所采集的数据,根据所接收到的数据识别出羽毛球的坐标信息,并根据羽毛球的坐标信息发出对应运动指令给动作执行模块,所述动作执行模块根据运动指令控制位移电机、驱动组件、飞轮电机和鼓风机执行相应的动作。本发明能够实现对羽毛球的低损伤、高效率的拾取。

    一种基于集成学习的脉冲神经网络模式识别方法及系统

    公开(公告)号:CN111460906A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010148406.X

    申请日:2020-03-05

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于集成学习的脉冲神经网络模式识别方法及系统,属于类脑计算领域。该方法包括以下步骤:S1:建立二元SNN算法模型;S2:基于Bagging的ESNN算法模型;S3:设计基于ESNN的系统。采用基于数据流的全流水近存计算架构,输入数据经流所有的脉冲神经网络流水线,所有内存访问发生在片内且参数读取与数据严格同步。本发明通过Ensemble Learning可以有效的解决二元SNN模型性能差的固有缺陷,满足了绝大部分类脑智能计算应用的高模型性能需求。

    自适应医用POCT系统及检测方法

    公开(公告)号:CN109259965A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201811151325.4

    申请日:2018-09-29

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种自适应医用POCT系统及检测方法,包括用于扫描试纸卡的图像的扫描装置,用于接收所述图像的处理装置,以及用于将检测结果进行显示的显示装置,所述处理装置被编程以便执行如下步骤:从所述图像中识别出所述试纸卡所对应的检测项目和特征值,将该试纸卡的检测项目与数据库中的项目进行对比;若数据库中没有该检测项目,则进行试纸卡训练得到该检测项目的拟合公式并存储于所述数据库中;若数据库中已有该检测项目,则从数据库中调用该检测项目所对应的拟合公式,并将所述图像的特征值代入到拟合公式中计算出检测结果。本发明在新的检测项目产生后无须对系统软件进行升级,仅通过试纸训练后就能够对该新的检测项目进行检测。

    基于凹面镜激光反射位移放大的轨道状态监测系统及方法

    公开(公告)号:CN118753339A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410742312.3

    申请日:2024-06-11

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于凹面镜激光反射位移放大的轨道状态监测系统及方法,系统包括由激光发射器、激光标靶、工业摄像头、NB‑IoT模块、微处理单元和电源模块构成的轨道状态监测装置和光学凹面反射镜,激光发射器和激光标靶相对光学凹面反射镜设置且激光发射器的中心轴与光学凹面反射镜的镜面中心轴配置在同一轴心线上,工业摄像头用于捕获通过光学凹面反射镜反射到激光标靶上的激光光斑信息,微处理器通过机器视觉处理分析工业摄像头获取的激光光斑信息实现轨道状态监测,NB‑IoT模块将监测的轨道状态上传至中心服务器;其效果是:可以有效地对轨道的沉降量、倾斜度及水平偏移量进行实时精确监测。

    海关M2M场景下的非结构化随附单据信息提取方法及系统

    公开(公告)号:CN118155235A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410365007.7

    申请日:2024-03-28

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及OCR信息提取技术领域,具体公开了一种海关M2M场景下的非结构化随附单据信息提取方法及系统,其基于增强型MobileNet‑V1网络和预训练的SVTR网络构建了基准模型,并构建了该基准模型的孪生模型,从而对该基准模型和孪生模型采用GTC训练策略及基于互学习的知识蒸馏优化方法进行训练,训练后的基准模型或孪生模型能够准确地提取海关非结构化随附单据中的编码类字段、字符类字段和数值类字段,显著提升了海关M2M场景下的信息提取准确率和结果置信度。另外,本发明还基于知识图谱提出了对模型识别结果的后处理方法,以对OCR识别结果进行校正校验,以进一步提升识别准确率。

    一种海关业务数据结构化管理方法、装置、计算机设备组及存储介质

    公开(公告)号:CN116450753A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310419559.7

    申请日:2023-04-18

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及计算机应用技术领域,公开了一种海关业务数据结构化管理方法、装置、计算机设备组及存储介质。在所述方法中,首次提出运用边缘计算思想处理海关业务数据,通过对终端数据采集和预处理,可以实现批量化待检海关数据的去冗余化录入,并自动判断风控类型,返回风险甄别结果,且上传精炼的有效信息至融合结果数据库,同时通过热部署同步维持服务,从而降低各终端数据源上传的网络带宽,减轻海关数据中心服务器处理压力,提升海关业务数据系统的管理效率和精准度,及时准确地阻断高风险货物与违规违法货物形成的风险,进而降低海关口岸现场的查验人力成本,实现海关业务数据的高效融合。

    基于时间步的二值脉冲图的脉冲卷积神经网络硬件加速器

    公开(公告)号:CN113033795B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202110332549.0

    申请日:2021-03-29

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于时间步的二值脉冲图的脉冲卷积神经网络硬件加速器,包括第一特征提取器、第二特征提取器、分类引擎和控制器;第一特征提取器设置在第一层,用于卷积计算、膜电位更新以及池化操作;第二特征提取器设置在第二层,用于卷积计算、膜电位更新以及池化操作,该第二特征提取器的输入端与第一特征提取器的输出端连接;所述分类引擎设置在第三层,用于对目标的分类,其由多个并行设置的全连接单元和一个脉冲计数器组成,分类引擎的输入端与第二特征提取器的输出端连接;所述控制器用于负责控制输入权重,该控制器分别与第一特征提取器、第二特征提取器和分类引擎连接。本发明能够提高网络的仿生性,提高了计算效率,节省了资源消耗。

    自动调音器及调音方法
    28.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109192184A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201811152522.8

    申请日:2018-09-29

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种自动调音器及调音方法,包括核心处理模块、音频采集模块和电机控制模块;音频采集模块用于采集声音信号;核心处理模块接收音频采集模块所采集的声音信号并进行端点检测,将有琴弦音信号的声音信号作为有效信号;并对该有效信号进行基频检测,并将检测到的基频与预设频率进行对比;若自动调音器处于调弦模式,则基于对比所得到的频率差值发出对应的控制指令,控制步进电机运动;若自动调音器处于评分模式,则基于对比所得到的频率差值计算出当前琴弦音高评分;电机控制模块基于核心处理模块所发送出的控制指令驱动步进电机转动,步进电机转动的同时带动琴弦旋钮转动。本发明能够实现对多种弦乐器的自动调弦,且调音准确,耗时少。

Patent Agency Ranking