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公开(公告)号：CN107340456A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710381487.6
申请日：2017-05-25
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开一种基于多特征分析的配电网工况智能识别方法，通过配电网在线录波系统对配电网馈线的异常运行工况进行数据采集，应用多种特征提取方法，包括时域、频域及小波变换的信号特征提取方法，提取大量信号特征，如电流暂态稳态特征等；通过训练具有自适应学习特性的人工神经网络(ANN)模型来进行每一类异常工况识别，并建立形如决策树的分类识别流程，实现配电网的多工况有效识别。
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公开(公告)号：CN104062641B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201410324725.6
申请日：2014-07-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种新方法用来计算OFDM雷达系统的距离像。该方法特点在于直接作用于调制符号，这样能克服传统基带信号相关处理方法的缺点。同时为了验证本方法的可行性用MATLAB对一个特定的OFDM雷达系统进行建模与仿真。用传统相关性算法和本发明提出的新方法计算出OFDM雷达的距离像，并分析这两种方法获得距离像的性能。本方法针对调制符号进行处理，能避免传统基带信号相关性处理方法带来的一系列不利影响，例如OFDM相关性不理想带来的不可消除旁瓣和相关运算计算量大的缺点。
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公开(公告)号：CN104977567A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510311842.3
申请日：2015-06-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: OFDM雷达是一种多载频雷达信号，由于目标对不同频率的散射系数是不一样的，从而导致某些频率的信号回波弱，不利于接收机对信号的接收。本发明针对OFDM雷达信号的特征，提出一种根据目标散射效应自适应调整子载波加权系数的优化方法。该方法通过自适应调整OFDM雷达信号的子载波加权系数，从而实现能量的合理分布，有利于雷达接收机对信号的接收。
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公开(公告)号：CN112528817B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011409502.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06T7/246 , G06T7/262
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的巡检机器人视觉检测及跟踪方法，其包括步骤：1)机器人在移动过程中采集动态背景的环境图像；2)将采集到的图像进行预处理；3)在机器人本体上完成图像中人体目标和特定行为的检测，并保存满足特定行为的人体目标的大小、位置信息和特征；4)运用目标跟踪算法并控制机器人云台朝向使得特定目标始终位于图像中心位置；5)控制机器人运动跟随跟踪对象。本发明基于神经网络的巡检机器人视觉检测及跟踪方法，具有很强的自适应能力，在动态背景的场景下，对目标有较好的检测与跟踪效果，具有较高可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114299438A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111665332.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 重庆大学 , 星际(重庆)智能装备技术研究院有限公司 , 迪比(重庆)智能科技研究院有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及融合传统停车检测与神经网络的隧道停车事件检测方法，从高速公路隧道不同场景下的摄像头采集行车视频，获取该视频的中的图片并进行标注得到VOC数据集；对VOC数据集中的图片进行聚类，得到每种车辆类别最适合的车辆目标边界框尺寸并将该尺寸作为SSD神经网络中Anchor尺寸；构建并训练基于SSD神经网络的车辆识别模型得到最优车辆识别模型；将一段待检测视频输入传统的停车检测算法后得到的存在固定前景目标图片的对应视频帧图片作为待预测图片将待预测图片作为输入最优车辆识别模型得到判定结果。本发明方法相对于传统的停车事件检测算法具有更高的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112454359A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011294308.3
申请日：2020-11-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自适应的机器人关节跟踪控制方法，其包括步骤：1)建立机器人关节系统的模型，2)建立机器人关节系统在同时考虑驱动故障和执行器饱和情况下的状态空间表达和误差定义，3)设计机器人关节系统PID控制器和更新算法：4)采用步骤3)所设计的机器人关节系统PID控制器和更新算法控制机器人关节的运动轨迹。本发明能够同时解决：系统中的驱动饱和和耦合效应，处理参数和非参数不确定性，系统运行时的执行故障处理和对非消失干扰进行补偿。且所得到的控制方案不仅对外部干扰具有鲁棒性，对非参数不确定性具有自适应能力，而且对不可预测的驱动故障具有容错能力。
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公开(公告)号：CN108629301A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810373614.2
申请日：2018-04-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于运动边界稠密采样和运动梯度直方图的人体动作识别方法，主要包括以下步骤：1)输入视频流。2)计算输入视频的光流场并进行特征点采样，提取稠密特征点。3)计算特征点的轨迹。4)沿该特征点轨迹计算稠密描述符。5)对相邻两帧视频图像在时间上求导得到时序上的运动图像，再计算运动图像的空间梯度，得到运动梯度描述符HMG。6)对各个描述符分别进行特征编码。7)对各个描述符作正则化处理后，将稠密描述符与运动梯度描述符以串联形式相连接形成特征向量。8)对特征向量进行训练和学习得到人体动作识别模型。9)利用所述人体动作识别模型对人体动作进行识别。本发明在提高动作识别精度的同时缩减了计算开销。
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公开(公告)号：CN104849697A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510248857.X
申请日：2015-05-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明是对去偏坐标转换卡尔曼滤波方法进行改进，提出了一种基于去偏坐标转换的α-β滤波方法，本发明采用α-β滤波方法代替去偏坐标转换卡尔曼滤波方法中的卡尔曼滤波方法，减少了对滤波增益的计算，简化了整个滤波方法的复杂性，提高了对目标实时跟踪效率。本发明适用于对目标运动趋势进行实时跟踪。
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公开(公告)号：CN115671345A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211247387.1
申请日：2022-10-12
Applicant: 重庆大学附属三峡医院
Abstract: 本发明公开了一种医用床垫全面消毒干燥装置，其结构包括手推杆、消毒干燥机、显示面板、移动底座、传导管，手推杆焊接在消毒干燥机背部顶端，通过传导管外侧端连接外部的消毒床罩，消毒床罩将整个医用床垫进行笼罩，喷雾机对过氧化氢消毒液进行雾化，消毒液雾气气压对导向板往上推动，导向板对消毒液雾气进行导向，加快消毒液雾气进入到传导管内部，提高对床垫的消毒效果可杀灭新冠病毒等，电磁片对滑动轴进行磁性吸附，伸缩软管进行弧形弹性延长，加热灯管工作产生热气，风机产生的风能将热气吹往伸缩软管上端内部，热气在伸缩软管内部密封传导，热风通过传导管传导到消毒床罩将笼罩的医用床垫表面进行干燥，全面对医用床垫实现消毒及干燥功能。
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公开(公告)号：CN112454359B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011294308.3
申请日：2020-11-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自适应的机器人关节跟踪控制方法，其包括步骤：1)建立机器人关节系统的模型，2)建立机器人关节系统在同时考虑驱动故障和执行器饱和情况下的状态空间表达和误差定义，3)设计机器人关节系统PID控制器和更新算法：4)采用步骤3)所设计的机器人关节系统PID控制器和更新算法控制机器人关节的运动轨迹。本发明能够同时解决：系统中的驱动饱和和耦合效应，处理参数和非参数不确定性，系统运行时的执行故障处理和对非消失干扰进行补偿。且所得到的控制方案不仅对外部干扰具有鲁棒性，对非参数不确定性具有自适应能力，而且对不可预测的驱动故障具有容错能力。
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