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公开(公告)号：CN119919279A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411994617.X
申请日：2024-12-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T3/04 , G06T13/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于物理真实的动作风格迁移方法，包括动态融合模块：获取动作内容数据以及动作风格数据，分别进行特征提取，获取动作内容的特征向量和动作风格的特征向量；构建共享查询向量，将内容和风格的特征向量分别与共享查询向量相乘，并相互拼接后得到注意力矩阵；根据注意力矩阵计算动作内容数据和动作风格数据各自分布的注意力加权平均值，得到最终的特征图；以解码得到风格迁移后的动作序列；还提出配套的鉴别器，通过鉴别器判断为真实动作还是生成的虚假动作，从而根据判断结果监督动态融合模块的训练过程。与现有技术相比，本发明能实现物理真实的动作风格迁移。
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公开(公告)号：CN119773491A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411994616.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 复旦大学
IPC: B60K17/348 , B60K17/34 , B62D5/04 , B60L15/38
Abstract: 本发明涉及一种全向移动多差速轮组AGV小车及其控制方法，包括底盘、差速轮组和垂直旋转轴，垂直旋转轴安装于底盘上，垂直旋转轴上设有齿轮，垂直旋转轴与差速轮组的数量相同，各垂直旋转轴分别连接对应的一个差速轮组，差速轮组包括一对独立控制的动力轮和横向摆放的驱动电机，驱动电机分别驱动连接两侧的动力轮；各个垂直旋转轴分别连接对应偏置编码器，用于记录垂直旋转轴转动。与现有技术相比，本发明具有自动化程度高、能减少人力搬运需求、运动控制稳定等优点。
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公开(公告)号：CN114156790B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111496804.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种电缆剥皮装置，包括底座、支撑机构、移动机构、旋转机构和滚刀支架；移动机构包括移动驱动电机和与移动驱动电机相连接的滚珠丝杠，滚刀支架底部与滚珠丝杠相连接，滚刀支架内侧固定有电缆半径检测传感器；旋转机构固定于滚刀支架的外侧，旋转机构包括转轮、旋转驱动电机、刀架和滚刀，滚刀设置于刀架内的卡槽，刀架与转轮固定连接，转轮与伸缩夹紧单元固定连接，转轮通过若干支撑导轮与传动导轮设置于滚刀支架的外侧，传动导轮与旋转驱动电机相连接，同时本发明同时公开了一种基于上述装置的剥皮方法。采用上述电缆剥皮装置以及剥皮方法，自动化程度高，提高剥皮效率。滚刀为可更换式，提高了设备的通用性。
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公开(公告)号：CN114188102A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111497357.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种电缆中间接头的绕包装置，包括底座、支撑机构、移动机构、缠绕机构以及移动支架；移动机构包括行走轨道、移动驱动电机和滚珠丝杠；移动支架包括第一移动座、固定板、回位弹簧、第二移动座以及控制夹爪，控制夹爪固定于第二移动座上，第二移动座通过回位弹簧与第一移动座固定连接，第一移动座底部与滚珠丝杠相连接，第一移动座上部固定有固定板，固定板内侧固定有，并固定有电缆半径检测传感器；缠绕机构包括盘式导电滑环、旋转驱动电机、胶带盘以及带盘伺服电机，同时本发明同时公开了一种基于上述装置的力控绕包方法。采用上述电缆中间接头的绕包装置以及绕包方法，自动化程度高，提高绕包质量。
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公开(公告)号：CN111881979A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010739336.5
申请日：2020-07-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于患者行为的多模态数据标注装置，包括数据采集设备、标注存储器及处理器，还包括预处理服务器、数据库服务器、AI协作服务器和多图半监督学习算法，该算法由预处理模块、审查模块、管理模块以及AI协作模块四个程序模块组成，旨在利用数据采集设备采集的多模态信息进行信息融合，之后通过融合数据的特征构建成图，然后通过融合图上进行半监督学习，在学习过程中实现患者行为多模态数据的自动标注。本发明克服了训练数据不足和数据冗余较大的问题，实现患者行为多模态数据的自动标注，极大地提高了标注精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111304770A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010097194.7
申请日：2020-02-17
Applicant: 复旦大学
IPC: D01F6/70 , D01D5/088 , D01D5/08 , D03D1/00 , D03D13/00 , D03D15/00 , D03D15/08 , D06M11/83 , D06M11/51 , D06M15/564 , D06M101/34
Abstract: 本发明属于智能电子器件技术领域，具体为一种透明导电纤维及其制备方法和在织物显示器中的应用。本发明方法包括：通过将聚合物与离子液体导电组分进行复合，制备得到性质均匀，稳定，并且可纺的透明导电原料，通过纺丝工艺纺制为纤维。透明导体在发光器件中是不可或缺的一部分，透明导电纤维在可穿戴显示设备中起到关键的作用，通过将透明导电纤维与涂有发光活性层的导电纤维进行编织，在纤维搭接点处形成发光像素点，构成织物显示器，该显示器与日常织物有相同的透气性、柔性。
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公开(公告)号：CN115457368A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211159308.1
申请日：2022-09-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种太空目标6D位姿估计系统，包括特征提取单元、因果推理单元，关键点检测单元，位姿估计单元及神经网络量化单元，通过DarkNet‑53模型提取图像特征，并引入特征金字塔网络完成特征增强；因果推理单元基于反事实分析技术获得图像的无偏特征；关键点检测单元基于无偏特征预测出2D关键点坐标和置信度；位姿估计单元基于2D关键点等信息求解出卫星的6D姿态；神经网络量化单元大幅度减少系统能耗的同时可以保留极少的精度损失。与现有技术相比，本系统能够在恶劣的成像条件和复杂的太空背景下精确地完成卫星的6D位姿估计，同时节省资源，拥有更低的时延和相当可观的精度，为卫星在太空中的自动化任务部署和未来的发展提供有力基础保障。
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公开(公告)号：CN111883247B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010742790.6
申请日：2020-07-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种行为数据与医疗结局相关性的分析系统，包括运算处理器，以及与运算处理器相连的数据采集单元、数据获取单元、数据分析模块、数据库和结果输出模块构成，数据采集单元对医护人员的操作行为以及病人的外在体征信息进行采集，从而获取行为数据；数据获取单元获取病人的诊断数据；数据分析模块对采集获取的数据进行分析；数据库则储存采集获取以及分析出的数据；结果输出模块则将分析结果输出。本发明中，通过对医护人员的行为数据以及病患的体征和行为数据进行采集分析，来判断其对医疗结果产生的影响，从而有利于规范化针对性进行医疗行为确立，加快患者的康复时间，提升医疗服务品质。
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公开(公告)号：CN111914925A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010740442.5
申请日：2020-07-28
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/00 , G06K9/46 , A61B5/11 , A61B5/00 , A61B5/0488 , A61B5/0402 , A61B5/0496 , A61B5/0205 , A61B5/055 , A61B5/053 , A61B6/00 , A61B6/03 , A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的患者行为多模态感知与分析系统，包括数据采集单元、患者人体姿态识别单元、患者生理信号识别单元、患者图像信息识别单元、患者语音信息识别单元以及深度融合单元；通过对采集到的患者姿态、生理、图像和语音等多模态数据实现预处理和感兴趣区提取和诊断，深度融合单元采用多模态二维特征和三维特征融合网络结构，由2D深度学习网络获取初步分割结果，并通过3D深度学习网络在初步分割结果的基础上，获取患者行为检测结果。与现有技术相比，本发明实现了更加精准的评估患者行为，准确定位病灶，显著提高了患者病理走向预测准确度，为患者行为科学干预与医疗流程智能优化手段的实施提高有力的基础保障。
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公开(公告)号：CN119962565A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510449875.8
申请日：2025-04-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人类反馈和任务目标的智能体运行轨迹优化方法，包括：根据任务目标，设计任务目标数学表达式；根据任务搭建强化学习环境；从同一状态出发，随机采样不同的两段轨迹片段，根据人类偏好对轨迹片段进行标注以更新奖励模型；从同一状态出发，根据任务目标数学表达式，判断智能体当前轨迹是否满足任务需求，并将满足任务需求的轨迹存入优势容器中，不满足需求的轨迹存入非优势容器中；随机从优势容器和非优势容器中提取轨迹片段，用于优化奖励模型；根据优化后的奖励模型进行强化学习训练智能体，输出得到智能体的最优运行轨迹。与现有技术相比，本发明能够减轻人类反馈负担、提高强化学习训练效率，提升智能体运行轨迹的精准性。
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