-
公开(公告)号：CN117934363A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311271760.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06F18/23213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv5s‑CM的边缘端钢材表面缺陷检测方法，属于钢材表面缺陷检测技术领域，包括以下步骤：S1：获取钢材表面缺陷检测图片数据集；S2：采用MobileNetv3‑Small网络替换YOLOv5s主干提取网络；S3：在YOLOv5s网络中引入卷积注意力机制CBAM加强特征提取；S4：使用K‑means++算法聚类先验框，得到更优的先验框尺寸，从而完成YOLOv5s‑CM模型的搭建；S5：使用所述钢材表面缺陷检测图片数据集对所述YOLOv5s‑CM模型进行训练；S6：使用训练好的YOLOv5s‑CM模型对钢材表面缺陷检测图片进行预测和评估。
-
公开(公告)号：CN109579832B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201811418048.9
申请日：2018-11-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种人员高度自主定位算法，该算法包括：1.检测X，Z轴加速度计峰值特征，对人员的上下楼或者行走状态进行判定；2.检测人员步态，通过加速度计瞬时零位捕获和陀螺仪三维动态融合算法计算上下楼时的步高，然后进行高度解算；3.通过姿态角检测上下楼过程中的转弯点，在转弯点将解算高度修正到半层楼高的整数倍，减少高度误差；该高度算法不依靠气压计以及其他辅助设备，自主性高且不易受外界环境影响，适用于各种室内环境复杂的领域。
-
公开(公告)号：CN109579832A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811418048.9
申请日：2018-11-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种人员高度自主定位算法，该算法包括：1.检测X，Z轴加速度计峰值特征，对人员的上下楼或者行走状态进行判定；2.检测人员步态，通过加速度计瞬时零位捕获和陀螺仪三维动态融合算法计算上下楼时的步高，然后进行高度解算；3.通过姿态角检测上下楼过程中的转弯点，在转弯点将解算高度修正到半层楼高的整数倍，减少高度误差；该高度算法不依靠气压计以及其他辅助设备，自主性高且不易受外界环境影响，适用于各种室内环境复杂的领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109631889B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910012448.8
申请日：2019-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于LMS自适应滤波与梯度下降的MEMS加速度计误差补偿方法，该方法建立以测量值为输入、真实值为输出的微机电系统(MEMS)加速度计误差补偿模型，利用Allan方差和最小均方(LMS)自适应滤波算法对MEMS加速度计在六个位置下实际测量数据中的随机噪声进行分析和处理，处理后的全部测量数据作为样本用于训练模型参数，利用最小二乘求参数先验作为批量梯度下降的初值，训练获得样本对真实模型参数的最优拟合，并利用该模型对MEMS加速度计进行误差补偿。实验表明，误差补偿后加速度计输出值的均值误差降低了2个数量级，标准差降低了1个数量级，可被应用于微惯性测量单元(MIMU)中MEMS加速度计的高精度标定，提高加速度计的测量精度和输出稳定性。
-
公开(公告)号：CN111076748A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010010342.7
申请日：2020-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于MEMS加速度计的水平倾角仪误差补偿方法及系统，包括以下步骤：(1)完成水平倾角仪的硬件平台设计；(2)基于设计的十二位置静态翻滚方案，采集每一位置下MEMS加速度计三轴输出值并做均值化处理，建立基于十二位置法的MEMS加速度计误差补偿模型，对加速度计预处理，将预处理后的MEMS加速度计三轴输出值作为RBF神经网络的输入，而真实值作为网络的输出，经训练后建立基于RBF神经网络的MEMS加速度计误差补偿模型，进一步提高MEMS加速度计的输出精度；(3)利用补偿后的MEMS加速度计三轴测量值与重力加速度之间的三角函数关系解算出水平倾角；(4)提出采用最小二乘法建立水平倾角仪测量误差与温度之间的函数关系式，用于水平倾角仪的温度补偿，本发明精确度高。
-
公开(公告)号：CN109682372A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811541966.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种结合建筑物结构信息与RFID标定的改进型PDR方法，该方法在传统PDR算法的基础上，融合通过RFID系统得到的标定数据，从而补偿传统PDR算法的累积误差。该方法的核心在于：①根据定位环境中建筑物结构信息和人员行走习惯，确定标定点的位置、种类和写入数据。②将标定数据按照不同的标定算法融合到PDR解算过程中。其中，标定点按PDR算法中的关键参数航向、步长、位置、高度分为四类：航向标定点、步长估算系数标定点、位置标定点、高度标定点，分别写入对应的标定数据： (xk',yk')、hk'、LKcorection。一个RFID标签可同时写入多种标定数据。本发明可通过RFID的“身份识别”功能为传统PDR算法提供精准的标定数据，能够补偿传统PDR算法的累积误差，增加PDR算法的实用性。
-
公开(公告)号：CN109682372B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201811541966.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种结合建筑物结构信息与RFID标定的改进型PDR方法，该方法在传统PDR算法的基础上，融合通过RFID系统得到的标定数据，从而补偿传统PDR算法的累积误差。该方法的核心在于：①根据定位环境中建筑物结构信息和人员行走习惯，确定标定点的位置、种类和写入数据。②将标定数据按照不同的标定算法融合到PDR解算过程中。其中，标定点按PDR算法中的关键参数航向、步长、位置、高度分为四类：航向标定点、步长估算系数标定点、位置标定点、高度标定点，分别写入对应的标定数据：(xk',yk')、hk'、LKcorection。一个RFID标签可同时写入多种标定数据。本发明可通过RFID的“身份识别”功能为传统PDR算法提供精准的标定数据，能够补偿传统PDR算法的累积误差，增加PDR算法的实用性。
-
公开(公告)号：CN109631889A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910012448.8
申请日：2019-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于LMS自适应滤波与梯度下降的MEMS加速度计误差补偿方法，该方法建立以测量值为输入、真实值为输出的微机电系统(MEMS)加速度计误差补偿模型，利用Allan方差和最小均方(LMS)自适应滤波算法对MEMS加速度计在六个位置下实际测量数据中的随机噪声进行分析和处理，处理后的全部测量数据作为样本用于训练模型参数，利用最小二乘求参数先验作为批量梯度下降的初值，训练获得样本对真实模型参数的最优拟合，并利用该模型对MEMS加速度计进行误差补偿。实验表明，误差补偿后加速度计输出值的均值误差降低了2个数量级，标准差降低了1个数量级，可被应用于微惯性测量单元(MIMU)中MEMS加速度计的高精度标定，提高加速度计的测量精度和输出稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.029 seconds)
