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公开(公告)号：CN114881086B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210558338.3
申请日：2022-05-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力LSTM的配对轴承智能质量识别方法，包括如下步骤：步骤一：采集配对轴承的预紧力信号P、位移信号S和摩擦扭矩信号M；步骤二：对采集得到的信号进行小波转换处理，得到可作为图卷积神经网络输入数据的二维数据；步骤三：将得到的二维数据输入图卷积神经网络以提取数据空间特征，在图卷积神经网络中设置残差块，并在残差块后设有SE注意力模块；步骤四：将经图卷积神经网络输出的数据输入到LSTM神经网络中，以提取所测配对轴承的型号特征；步骤五：利利用Softmax函数对全连接层输出的数据进行归一化处理，为每个输出分类的结果都赋予概率值以表示每个类别的可能性，以识别配对轴承的质量。
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公开(公告)号：CN118364374A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410451525.0
申请日：2024-04-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/2415 , A61B5/11 , A61B5/00 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU‑CNN的人体运动坡度识别方法，包括如下步骤：步骤一：采集人体运动中，腰、大腿、小腿三个部分的传感器信号数据，得到不同部位的三轴角变化量的数据；步骤二：通过所述三轴角度变化数据，得到神经网络的初始训练数据，通过处理转换为二维数据；步骤三：将二维数据进行填充和扩大，使用LeakyReLU激活；在图卷积神经网络中，通过残差块提取数据空间特征，组合多个卷积或池化操作为网络模块；将计算结果序列展开和扁平化；步骤四：将经图卷积神经网络输出的数据输入到GRU神经网络中，以提取所测配数据的坡度特征；步骤五：利用全连接层将LSTM神经网络输出的数据映射到负无穷至正无穷范围，而后利用Softmax函数对全连接层输出的数据进行归一化处理，为每个输出分类的结果都赋予概率值以表示每个类别的可能性，以识别不同步态下对应的坡度。
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公开(公告)号：CN119284754A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411290297.X
申请日：2024-09-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉及物联网的无人驾驶施工塔吊软硬件平台，包括布置在塔吊上的传感设备、摄像头、塔吊智能控制器，工作流程为：1)塔吊智能控制器根据货物的相对位置规划塔吊运行路径，并控制塔吊运行，使塔吊运动以致吊钩到达货物的相对位置，利用起重臂携带货物；2)塔吊智能控制器根据终点的相对位置规划塔吊运行路径，并控制塔吊运行，使塔吊运动以致吊钩到达终点的相对位置，然后将操控起重臂将携带的货物卸载至终点。本发明采用智能程序控制塔吊，增加了塔吊操作的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114881086A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210558338.3
申请日：2022-05-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力LSTM的配对轴承智能质量识别方法，包括如下步骤：步骤一：采集配对轴承的预紧力信号P、位移信号S和摩擦扭矩信号M；步骤二：对采集得到的信号进行小波转换处理，得到可作为图卷积神经网络输入数据的二维数据；步骤三：将得到的二维数据输入图卷积神经网络以提取数据空间特征，在图卷积神经网络中设置残差块，并在残差块后设有SE注意力模块；步骤四：将经图卷积神经网络输出的数据输入到LSTM神经网络中，以提取所测配对轴承的型号特征；步骤五：利利用Softmax函数对全连接层输出的数据进行归一化处理，为每个输出分类的结果都赋予概率值以表示每个类别的可能性，以识别配对轴承的质量。
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