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公开(公告)号：CN115346063A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210641150.5
申请日：2022-06-08
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种类注意力机制构建方法及目标检测方法。所述类注意力机制构建方法：对小特征图上采样并运算得到上采样权值，将上采样权值作用于大特征图得到过渡特征图，对过渡特征图下采样并运算得到下采样权值，将下采样权值作用于小特征图，该方法构建的类注意力机制增强了小特征图的几何信息；所述目标检测方法，将类注意力机制设计成算法模块，嵌入YOLOv3算法中，得到基于类注意力机制的YOLOv3算法，用于目标检测。本发明的有益效果可包括：改变传统注意力机制算法权值单一问题，提高了注意力效果；利用类注意力机制改进YOLOv3，在浮点运算量和网络复杂度增加不到1%的条件下，检测精度mPA高于同类算法Faster‑RCNN、SSD512，同时高于其它基于YOLOv3的改进算法，如Attention‑YOLO‑A和Attention‑YOLO‑B等。
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公开(公告)号：CN110956700B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201911222767.8
申请日：2019-12-03
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于运动恢复结构生成点云的密度调控方法，所述方法包括：将序列图像生成点云，比较生成点云与所需目标点云的密度以确定点云密度调控方向为减小点云密度或增大点云密度，序列图像包括第一图像和第二图像并利用第一图像和第二图像对目标点的位置进行约束；提取第一图像特征点，根据第一图像特征点与第一图像生成点云的空间映射关系设定单元格大小，并以设定的单元格大小对第一图像特征点区域进行网格划分；对点云密度进行调控以实现点云密度减小或增大。本发明的方法基于运动恢复结构法对两幅图像生成点云进行密度调控，能够实现减小点云密度，精简点云数据；能够增大点云密度，使细节信息得到补充，能够取得较好的调控效果。
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公开(公告)号：CN114973106A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210720942.1
申请日：2022-06-24
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明提供了一种C3D改进方法及机加车间人体行为识别方法。所述C3D改进方法：借鉴ACTION‑Net算法中通道激励模块CE，并对CE进行改进，得到改进后的通道激励模块ICE，利用ICE激励和感知C3D卷积网络提取特征的通道信息；将ICE嵌入C3D卷积网络，得到改进C3D后的卷积网络IC3D，将IC3D用于机加车间人体行为识别；所述机加车间人体行为识别方法：利用IC3D提取机加车间人体视频段数据的时间特征和空间特征，改变提取特征的维数，并输入到全连接层，根据全连接层的输出实现行为识别。本发明的有益效果为：在保持C3D行为识别精度条件下，降低IC3D网络训练迭代次数。
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公开(公告)号：CN110851673B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201911100712.X
申请日：2019-11-12
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06F16/9032 , G06F16/903
摘要： 本发明提供了一种改进的集束搜索策略，在seq2seq模型中，包括以下过程，S1、根据上一时刻t‑1的最优解序列,得到序列中的每个单词对应的似然概率；S2、选取似然概率最大的i个单词分别作为解码器初始输入，对于i个初始输入，每个输出序列中单词的选取仅考虑序列最末时刻在给定输入条件下的概率，分别得到i个输出序列，根据择优标准保留i个输出序列中最优的序列作为下一时刻t的最优解序列；S3、重复步骤S1‑S2得到末时刻的最优解序列，即为最终答案。本发明提供的集束搜索策略不仅保证了解的质量，在过拟合的解空间中提高了模型的鲁棒性，而且还增加了解的多样性，使得采用该策略的问答系统具有良好的鲁棒性，系统本身也具有更高的自适应性。
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公开(公告)号：CN109800814B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910070720.8
申请日：2019-01-25
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种叶片曲线测量定位的不变特征量提取方法，所述包括：对于叶片CAD模型，在该模型中截取叶片截面轮廓线；从叶片截面轮廓线上选取9个特征点；基于Frenet公式建立的曲率和挠率表达式，通过估算切向量，并利用紧致差分计算得到叶片截面轮廓线上各个特征点的曲率和挠率。通过本发明计算得到的曲率和挠率，均在可容许的误差范围内，由此，本发明可以应用于如叶片测量等技术领域。
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公开(公告)号：CN109871608A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910118432.5
申请日：2019-02-16
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明提供了一种曲面测量定位误差的不确定性分析方法。所述方法包括步骤：对零件的表面进行测量，采集n个测量点；根据n个测量点构建零件表面实际曲面，通过三次B样条曲面拟合构建零件表面确定性曲面；根据确定性曲面从实际曲面上分离出各个测量点随机误差；建立空间六个微变量与随机误差的关系，建立六元正态联合概率密度函数和包络面方程，在此基础上，通过微变向量的空间体积变化来构造控制其变化范围的可预测指标。本发明的有益效果包括：方法简便，可作为规划和指导大批量零件测量定位中测量点误差分析方法。
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公开(公告)号：CN102151844A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110043761.1
申请日：2011-02-24
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： B23B1/00 , B23B5/00 , B23Q15/013
摘要： 本发明公开了一种同心不等径对称分布圆弧的数控车削方法及车削装置，包括机床主体、PMAC控制器、电动刀架、X轴伺服电机及滚珠丝杠、Z轴伺服电机及滚珠丝杠，在机床主轴箱中设置有主轴，所述主轴的动力输出端设置有卡盘，在所述主轴的尾端设置有编码器，所述X轴和Z轴滚珠丝杠分别与对应的X轴伺服电机和Z轴伺服电机驱动连接。本发明通过安装在主轴上的编码器将主轴旋转的实时频率反馈到PMAC控制器，PMAC控制器捕获该反馈脉冲信号后，更新电动刀架（X轴）的目标位置信息，使电动刀架上的刀具在X轴方向上作高频高精度往复运动，即X轴进时车削R72圆弧，X轴退时车削R74圆弧，同时，Z轴实现车削过程中电动刀架在Z方向上的进给运动。
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公开(公告)号：CN110956700A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911222767.8
申请日：2019-12-03
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于运动恢复结构生成点云的密度调控方法，所述方法包括：将序列图像生成点云，比较生成点云与所需目标点云的密度以确定点云密度调控方向为减小点云密度或增大点云密度，序列图像包括第一图像和第二图像并利用第一图像和第二图像对目标点的位置进行约束；提取第一图像特征点，根据第一图像特征点与第一图像生成点云的空间映射关系设定单元格大小，并以设定的单元格大小对第一图像特征点区域进行网格划分；对点云密度进行调控以实现点云密度减小或增大。本发明的方法基于运动恢复结构法对两幅图像生成点云进行密度调控，能够实现减小点云密度，精简点云数据；能够增大点云密度，使细节信息得到补充，能够取得较好的调控效果。
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公开(公告)号：CN109598761A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910118411.3
申请日：2019-02-16
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明提供了一种曲线测量定位方法，所述定位方法包括：确定测量曲线起点和终点，并根据起点和终点位置关系确定测量曲线离散点之间的顺序关系；计算测量曲线起点和终点的曲率、挠率以及标架；将理论曲线离散化，确定采样点，计算各采样点的曲率、挠率以及标架；确定理论曲线上采样点与测量曲线起点和终点相匹配的特征点或组；对测量曲线进行初定位；对测量曲线进行精定位。本发明的定位方法基于空间曲线曲率和挠率以及Frenet标架，解决了空间任意测量曲线定位问题；定位方法用时短，误差小，精准度高。
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