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公开(公告)号：CN110840525A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911213631.0
申请日：2019-12-02
Applicant: 重庆大学 , 重庆大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明公开了一种腹腔镜手术器械，包括连接杆，连接杆前端安装有执行构件，连接杆后端依次向后设置有座体和手柄，其特征在于，连接杆前部靠近执行构件位置还设置有弯曲控制段，弯曲控制段包括套设于外部的柔性外套，柔性外套内填充设置有磁流变液，还设置有电磁场发生装置，磁流变液位于电磁场发生装置的磁场作用范围内。本发明能够实现对执行构件所在前端的转动调节控制，并具有结构简单，控制方便，能够实现转动后锁死固定以提高手术精度等优点。
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公开(公告)号：CN114092862B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111421508.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉图像处理技术领域，具体涉及一种基于最优帧选取的动作评估方法，包括：获取测试者的待测视频；对待测视频的视频帧进行骨架分析和姿态分析，生成对应的人体关键点坐标图；基于人体关键点坐标图结合相应的动作评估标准选取对应的最优视频帧；基于最优视频帧从模板视频中选取对应的最优模板视频帧；计算最优视频帧和最优模板视频帧间的相似度，并基于相似度的计算结果生成对应的动作评估结果。本发明中的动作评估方法能够降低评估成本并提升评估效率，从而能够提升动作评估的效果。
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公开(公告)号：CN118212689A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410306519.6
申请日：2024-03-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于GCN和Transformer的特征融合3D人体姿态估计方法，包括：将带置信度的2D姿态关键点输入经过训练的姿态估计模型中，输出对应的预测3D人体姿态关键点；姿态估计模型的处理步骤如下：将2D姿态关键点映射到高维；通过多个层级的特征层依次对高维特征进行特征提取，得到对应的时空特征；通过依次连接的空间Transformer和时间Transformer提取全局姿态特征；通过依次连接的GCN块和多尺度Transformer提取局部姿态特征；通过层级特征融合层将各个层级特征层对应的时空特征进行特征融合，生成对应的总体特征；通过回归头对总体特征进行处理，生成对应的预测3D人体姿态关键点。本发明通过GCN来弥补Transformer在人体姿态的空间特征提取上表现不佳的问题，从而提高3D人体姿态估计的准确性。
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公开(公告)号：CN112308921B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202011241578.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义和几何的联合优化动态SLAM方法，包括：将原始图像进行语义分割及几何分割得到二进制掩模maskseg与二进制掩模maskmvg；计算特征点权重；基于特征点权重确定语义和几何均为静态的特征点；初始化位姿；基于特征点权重对位姿进行优化求解；利用位姿优化的结果检测关键帧，利用关键帧进行局部建图及回环检测。与现有技术相比，本发明重点研究动态环境下的SLAM系统，综合分析几何分割和语义分割的优势与不足，将语义分割结果紧耦合进几何分割，提高动态特征点识别的准确率。此外，本发明提出了特征点权重的概念，基于动态特征点分割的结果初始化权重后，联合优化特征点权重和位姿，在优化相机位姿估计值的同时进一步权衡特征点的动态率。
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公开(公告)号：CN116631064A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310775274.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明具体涉及基于关键点与网格顶点互补增强的3D人体姿态估计方法，包括：通过回归预测模型输出各个视频帧的SMPL模型参数；回归预测模型的处理步骤包括：通过骨干网提取关键点热度图以及浅层特征和最终层特征；依次将关键点热度图转换为2D关键点坐标和2D关键点特征，提取时空特征生成3D关键点坐标；通过多尺度特征处理生成部分3D顶点热度图并转换为3D顶点坐标；生成键点‑顶点坐嵌入特征，并通过SMPL参数回归模块输出SMPL模型参数；基于各个视频帧的SMPL模型参数构建SMPL模型。本发明能够实现在连续视频帧中对运动的人体进行连续、平滑的建模估计，并且能够改善SMPL参数回归网络在肢体旋转和体型的构建上存在的信息缺失和拟合难度大等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116630913A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310341699.7
申请日：2023-04-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于地图建模技术领域，具体涉及一种基于特征融合的野外环境建图方法、设备及存储介质。一种基于特征融合的野外环境建图方法，包括：采集多种图像信息；根据预设算法，解构所述图像信息，获得多种图像特征；建立模型，将所述多种图像特征进行融合，生成可行驶区域特征图。动态融合LiDAR和RGB图像信息，通过交叉学习关注，生成具有融合特征的可行驶区域特征图，以实现精确的越野自由空间检测。
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公开(公告)号：CN111262657B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010048930.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L1/00 , H04L1/18 , H04L69/322
Abstract: 本发明属于数据通信技术领域，尤其涉及通过GATT和数据分割重组来适配的通信系统，其中，包括发送方分割过程和接收方重组过程，本发明解决了当存在当一个CPA PDU不能被完整地置于一个GATT PDU的净荷中时，则需要分割为多个有序片段并通过多个GATT PDU连续有序地传输，然后由接收方完成CPA PDU的重组处理的问题，真正实现了GATT层与PHD层之间的通信适配。
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公开(公告)号：CN114093032A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111421516.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉图像处理技术领域，具体涉及一种基于动作状态信息的人体动作评估方法，包括：获取测试者的待测视频；对待测视频的视频帧进行骨架分析和姿态分析，生成对应的人体关键点坐标图；基于人体关键点坐标图结合相应的动作评估标准选取多帧最优视频帧；基于多帧最优视频帧计算待测视频的运动状态信息；将待测视频的运动状态信息与模板视频的运动标准信息进行对比，以生成对应的动作评估结果。本发明中的人体动作评估方法能够有效体现动作连续性和动作稳定性，从而能够提升动作评估的准确性。
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公开(公告)号：CN111314448B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010080880.3
申请日：2020-02-05
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L69/30 , H04L67/14 , H04L67/143
Abstract: 本发明属于数据通信技术领域，尤其涉及基于CPA的现场保护来适配的数据通信系统及方法，其包括CPA连接子流程、CPA运行子流程、CPA断开子流程，本发明解决了现有技术存在在基于ATT和读写指令进行议适配的通信过程中，如何不受ATT和底层传输频繁断开和重连的影响的问题，具有使得PHD层的数据传输不会受到ATT层传输频繁断开和重连的影响，支持应用层的同步交互，屏蔽了底层传输可能发生的不可靠情况，保证了通信数据在底层传输的可靠性的有益技术效果。
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公开(公告)号：CN113705490A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111016334.4
申请日：2021-08-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及视频及图像处理技术领域，具体涉及基于重构和预测的异常检测方法，包括：获取待检测的测试视频序列；将所述测试视频序列输入经过预先训练的异常检测模型中；所述异常检测模型首先分别提取测试视频序列的空间外观特征和时间运动特征，然后对所述空间外观特征和所述时间运动特征进行融合得到对应的时空特征，再基于所述时空特征获取对应的重构帧，最后根据所述重构帧计算对应的异常分数；将所述测试视频序列的异常分数作为其异常检测结果。本发明的异常检测方法能够兼顾异常检测性能和准确性，从而能够提升异常检测的效果和效率。
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