公开(公告)号：CN105891217A

公开(公告)日：2016-08-24

申请号：CN201610269971.5

申请日：2016-04-27

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘嘉敏 ,  彭玲 ,  罗甫林 ,  刘军委 ,  袁佳成

IPC: G01N21/88

CPC classification number: G01N21/8851 ,  G01N2021/8887

Abstract: 本发明公开了一种基于智能小车的钢轨表面缺陷检测系统，包括智能小车和上位机，智能小车包括获取图像装置、通信模块、电机驱动装置和控制装置，所述获取图像装置、通信模块、电机驱动装置分别与控制装置连接，智能小车和上位机通过通信模块进行通信。改变了传统人工对钢轨缺陷的巡检，采用智能小车和上位机的结合，完成对钢轨缺陷数据的准确获取，有效避免了人为因素带来的误差，准确度高，提高了检测速度，降低了工人劳动强度，在保证铁路线路安全的同时，可以节省检测成本，提高线路维护效率。

公开(公告)号：CN105738109B

公开(公告)日：2017-11-21

申请号：CN201610096063.0

申请日：2016-02-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘嘉敏 ,  彭玲 ,  罗甫林 ,  袁佳成 ,  刘军委 ,  邓勇

IPC: G01M13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示与集成学习的轴承故障分类诊断方法，通过加速度传感器采集每种工况下滚动轴承在不同转速工作的振动加速度信号作为训练样本；选取m个训练样本构成m组训练数据，建立弱分类器—图正则化稀疏表示模型；对图正则化稀疏表示进行T次迭代运算；弱分类器得到分类函数序列，然后对每个分类函数分别赋予一个权重，最终强分类函数F由弱分类函数通过加权得到；通过加速度传感器采集待测滚动轴承在转动工作时的振动加速度信号数据作为测试样本；将测试样本作为强分类函数的输入量带入强分类函数进行运算，即可得到待测滚动轴承的故障分类结果。本方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和有效性。

公开(公告)号：CN105738109A

公开(公告)日：2016-07-06

申请号：CN201610096063.0

申请日：2016-02-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘嘉敏 ,  彭玲 ,  罗甫林 ,  袁佳成 ,  刘军委 ,  邓勇

IPC: G01M13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示与集成学习的轴承故障分类诊断方法，通过加速度传感器采集每种工况下滚动轴承在不同转速工作的振动加速度信号作为训练样本；选取m个训练样本构成m组训练数据，建立弱分类器—图正则化稀疏表示模型；对图正则化稀疏表示进行T次迭代运算；弱分类器得到分类函数序列，然后对每个分类函数分别赋予一个权重，最终强分类函数F由弱分类函数通过加权得到；通过加速度传感器采集待测滚动轴承在转动工作时的振动加速度信号数据作为测试样本；将测试样本作为强分类函数的输入量带入强分类函数进行运算，即可得到待测滚动轴承的故障分类结果。本方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和有效性。

公开(公告)号：CN105760839A

公开(公告)日：2016-07-13

申请号：CN201610096077.2

申请日：2016-02-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘嘉敏 ,  彭玲 ,  罗甫林 ,  袁佳成 ,  刘军委 ,  邓勇

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6269 ,  G06K9/00523 ,  G06K9/629

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征流形学习与支持向量机的轴承故障诊断方法，1)通过加速度传感器采集每种工况下滚动轴承在不同转速的振动加速度信号作为训练样本；2)对训练样本分别提取时域、频域和时频域特征参数；3)进行流行学习得到低维流形结构；4)通过传感器采集待测滚动轴承在转动时的振动加速度信号作为测试样本；5)提取测试样本的时域、频域和时频域特征参数；6)对测试样本进行流形学习得到低维流行结构；7)采用支持向量机分类方法对测试样本与训练样本进行匹配，将与测试样本最为匹配的训练样本所属的工况类别判定为测试样本的工况类别。本方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和有效性。

公开(公告)号：CN107358207A

公开(公告)日：2017-11-17

申请号：CN201710575263.9

申请日：2017-07-14

Applicant: 重庆大学

Inventor： 黄鸿 ,  石光耀 ,  刘嘉敏 ,  袁佳成 ,  丁高兴 ,  李宗辉

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/00228 ,  G06K9/00268 ,  G06K9/00288

Abstract: 本技术方案提供了一种矫正人脸图像的方法，所述方法包括接收发送端发送的原始图像，检测原始图像，截取得到人脸图像，定位人脸图像上的特征点，生成至少两个人脸特征点位置坐标，基于至少两个人脸特征点位置坐标计算人脸偏转角度，基于人脸偏转角度反向旋转人脸图像，检测反向旋转后的人脸图像，截取得到人脸矫正图像。进行人脸识别之前先将图像中偏转的人脸图像进行矫正，即将人脸图像沿其偏转方向的反方向旋转其偏转角度，再对旋转后的图像进行检测，截取人脸矫正图像。因人脸矫正图像不存在偏转，可提高人脸识别时的准确率，且截取人脸矫正图像时去除了大量非人脸的区域，因此，可减少后续图像处理时的工作量。