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公开(公告)号：CN111950597A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010681101.5
申请日：2020-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06T7/90 , G06K9/00 , G06F40/242 , G06F40/216
Abstract: 本发明请求保护一种机器人基于原图光照不变图词袋模型改进的闭环检测方法。具体步骤为：首先，根据将摄像头采集到的原始图像转化为只与光源有关光照不变图；然后，对二者提取特征点，利用k-means聚类方法生成视觉词典，对每帧图像计算两个直方图和相似性得分；接着，采用直方图交叉核的方法来测量两个矩阵的相似性得分；最后，选择分数大于阈值且不包含相邻帧的帧作为检测正确的闭环对。在光照变化较大的环境中的实验结果表明：相较于其他方法，本方法在闭环检测部分能显著提高准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN111006808A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911083325.X
申请日：2019-11-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01L5/16
Abstract: 本发明涉及一种基于柔性阵列式触觉传感器的三维力解耦方法，属于触觉传感器力解耦技术领域，包括以下步骤：S1：利用阵列式触觉传感器采集沿不同方向的受力的数据；S2：将采集到的不同方向的压力数据作为触觉传感器的受力数据，根据力的角度对力值进行分解，再将分解到的沿X，Y，Z三个方向的分力数据输入到基于天牛须的优化的神经网络中进行训练构建三维力解耦模型；S3：将实时采集到的触觉传感器受力数据输入到三维力解耦模型中进行三维力的解耦，得出触觉传感器在X,Y,Z三个方向上的受力情况。本发明避免了BP神经网络的局部最优等缺陷。使得触觉传感器在三维力解耦在实时性和准确率上有了良好的改善。
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公开(公告)号：CN118279667A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410468552.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06V10/28 , G06N3/096 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/44
Abstract: 本发明涉及一种面向皮肤镜图像的深度学习白癜风识别方法，属于图像识别技术领域，包括以下步骤：S1：使用皮肤镜下的白癜风图像建立数据集，并进行预处理；S2：分别通过线性变换、局部自适应对比度增强算法皮肤镜数据集进行对比度增强；S3：基于Swin‑Transformer网络构建分类模型，调整学习率，结合皮肤镜数据集进行训练；S4：基于改进的YOLOv8网络构建检测模型，结合皮肤镜数据集进行训练；S5：基于改进的UNet网络构建分割模型，调整学习率，结合皮肤镜数据集进行训练；S6：对训练完成的分类模型、检测模型和语义分割模型进行验证和测试。
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公开(公告)号：CN111950599B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010698713.5
申请日：2020-07-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种动态环境下融合边缘信息的稠密视觉里程计方法，具体步骤为：首先，根据深度信息进行场景聚类，再基于光度信息与边缘信息的聚类构建出残差模型，并引入平均背景深度，加大前景残差。然后，将残差模型与非参数统计模型相结合，分离动态物体并得到聚类权重。最后，将加权聚类残差加入到位姿估计的非线性优化函数中，以降低动态物体的影响，提高位姿估计的精度。在TUM数据集上进行实验，结果表明本文算法在动态环境下比现有算法有更高的精度与鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111203875A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010019824.9
申请日：2020-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种机械臂碰撞安全等级检测系统，属于人机交互安全领域，包括传感器模块，包括若干阵列电路连接的混合填料的传感单元，所述传感单元依靠电阻变化将压力值转换为电压信号；数据采集模块，包括电源模块、微控制器MCU模块、运算放大器模块和输出模块；通过单片机程序和数据接收程序采集数据，所述单片机程序控制I/O口输出高低电平变化来进行选通；数据处理与决策模块，包括通过K最近邻KNN算法识别软硬度，通过概率神经网络PNN算法决策安全等级；本发明一是可以探测到大范围、高精度的碰撞力和宽量程的碰撞面积；二是使用KNN算法识别软硬度，PNN算法决策安全等级组成，大幅提高了可靠性。
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公开(公告)号：CN111950597B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010681101.5
申请日：2020-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06T7/90 , G06F40/242 , G06F40/216
Abstract: 本发明请求保护一种机器人基于原图光照不变图词袋模型改进的闭环检测方法。具体步骤为：首先，根据将摄像头采集到的原始图像转化为只与光源有关光照不变图；然后，对二者提取特征点，利用k‑means聚类方法生成视觉词典，对每帧图像计算两个直方图和相似性得分；接着，采用直方图交叉核的方法来测量两个矩阵的相似性得分；最后，选择分数大于阈值且不包含相邻帧的帧作为检测正确的闭环对。在光照变化较大的环境中的实验结果表明：相较于其他方法，本方法在闭环检测部分能显著提高准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN111203875B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010019824.9
申请日：2020-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种机械臂碰撞安全等级检测系统，属于人机交互安全领域，包括传感器模块，包括若干阵列电路连接的混合填料的传感单元，所述传感单元依靠电阻变化将压力值转换为电压信号；数据采集模块，包括电源模块、微控制器MCU模块、运算放大器模块和输出模块；通过单片机程序和数据接收程序采集数据，所述单片机程序控制I/O口输出高低电平变化来进行选通；数据处理与决策模块，包括通过K最近邻KNN算法识别软硬度，通过概率神经网络PNN算法决策安全等级；本发明一是可以探测到大范围、高精度的碰撞力和宽量程的碰撞面积；二是使用KNN算法识别软硬度，PNN算法决策安全等级组成，大幅提高了可靠性。
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公开(公告)号：CN111950599A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010698713.5
申请日：2020-07-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种动态环境下融合边缘信息的稠密视觉里程计方法，具体步骤为：首先，根据深度信息进行场景聚类，再基于光度信息与边缘信息的聚类构建出残差模型，并引入平均背景深度，加大前景残差。然后，将残差模型与非参数统计模型相结合，分离动态物体并得到聚类权重。最后，将加权聚类残差加入到位姿估计的非线性优化函数中，以降低动态物体的影响，提高位姿估计的精度。在TUM数据集上进行实验，结果表明本文算法在动态环境下比现有算法有更高的精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN222151990U
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202420861324.3
申请日：2024-04-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本实用新型属于催化反应设备领域，涉及光催化固氮发生和收集装置，包括固定座，前卡位与后卡位以及面板，固定座内还设置有水桶与产品收集桶；面板底部分别与前卡位、后卡位接触，面板包括左侧的反应发生部分和右侧的太阳能光板部分，该反应发生部分内嵌有S形透明玻璃试管，S形透明玻璃试管通过第一橡胶连接管、第二橡胶连接管与第三橡胶连接管分别与水桶、产品收集桶以及纳米气泡发生器连通；左侧的反应发生部分两端还设置有半圆弧状的聚光罩，反应发生部分沿S形透明玻璃试管的S形曲线以及聚光罩上还固定设置有若干个LED紫光灯。本实用新型在天气不好时，采用聚光结构对反应进行补光，并能更好的利用太阳能，用于提升系统的固氮性能。
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