公开(公告)号：CN117911836A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410097820.0

申请日：2024-01-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀敏 ,  林菀艳 ,  邵博 ,  卫丕甲 ,  陈秋娴

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征提取机制的图像识别方法，其包括将静态图片扩展为动态信息作为输入；通过SNN模型提取输入图像的特征，所述SNN模型包括预处理模型和基础模型；采用回声状态网络作为决策模型，回声状态网络通过识别SNN模型中V4神经网络层的放电率判定图像的类别。本图像分类方法不仅在小数据集上具有良好的图像分类性能，也显著降低了对大规模数据集的依赖；其对添加了高斯噪声图像和CGAN生成的对抗样本都能保持高精度的分类能力，证明了本发明方法在日常环境中使用的实用性及可靠性，本图像识别方法具有很好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN117767752A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311819619.0

申请日：2023-12-27

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀敏 ,  陈家伟 ,  江少鹏 ,  林菀艳 ,  邵博 ,  卫丕甲 ,  陈秋娴

IPC: H02M3/158 ,  H02J7/34 ,  H02J1/10

Abstract: 本发明公开了一种适用于脉冲负载供电系统的有源电容变换装置及其预测控制方法，有源电容变换装置包括储能电容、四开关Buck‑Boost变换器、参考电流生成单元、模型预测单元、目标函数优化单元和控制信号生成器；预测控制方法包括对母线电压、储能电容电压、变换器的电感电流值和脉冲电流按采样周期采样，模型预测单元生成下一周期的电感电流平均值和参考电流生成单元生成电感电流参考值后输入目标函数优化单元；控制信号生成器根据目标函数优化单元获得的占空比和工作模式生产控制信号对变换器进行控制。本发明与直流微电网的主电源并联混合供电，能迅速响应系统负载端的脉冲需求，并能避免中脉冲负载工作导致系统电压突变的问题。

公开(公告)号：CN118031934A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410141031.2

申请日：2024-02-01

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀敏 ,  邵博 ,  江少鹏 ,  林菀艳 ,  卫丕甲 ,  陈秋娴

IPC: G01C21/00 ,  G06T7/73 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的类脑SLAM方法，使用EKF融合IMU与编码器估计智能移动设备的平移量与角度变化量，并将其输入网格细胞模型激活特定区域的细胞完成二维空间信息编码，待网格细胞完成吸引子动力学活动以及路径积分后，对其解码获取网格细胞激活信息。此外，本发明还引入局部视觉细胞来检测回环，修正误差；局部视觉细胞的激活由深度神经网络识别的目标信息，特征点的词袋向量以及强度差异共同决定，成功激活的局部视觉细胞也参与网格细胞的编码。最后，利用处理好的多源信息编码经验节点，完成经验地图更新与矫正。本方法计算开销小，所构建地图精度高，可部署在智能移动设备上实时运行。

公开(公告)号：CN118097051A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410326446.7

申请日：2024-03-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀敏 ,  陈秋娴 ,  卫丕甲 ,  邵博

IPC: G06T17/05 ,  G06V10/46 ,  G06V10/74 ,  G06F16/583 ,  G06F16/535 ,  G06F16/538 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于关键帧模板匹配的脑启发SLAM方法，其包括视觉里程计处理来自单目视觉传感器的图像数据，获取智能移动设备的平移速度、偏航旋转速度和高度变化速度；将单目视觉传感器获取到的当前帧图像与关键帧模板数据库中被选择的关键帧模板采用词袋匹配方法进行ORB特征比对，根据比对结果确定是否创造关键帧，并获取与关键帧模板关联的局部视觉细胞的激活信息；将从视觉里程计获取的信息和局部视觉细胞激活信息输入到网格细胞中完成对空间位置的编码与解码，得到网格细胞解码的特异性坐标信息；用经验节点融合信息并构建拓扑形经验地图。本发明能有效能显著减少环路闭合检测时间，提高地图构建的精度。

公开(公告)号：CN116844234A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310838100.0

申请日：2023-07-10

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李秀敏 ,  余洁 ,  江少鹏 ,  林菀艳 ,  邵博 ,  卫丕甲

IPC: G06V40/20 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉脑网络背景建模的运动目标检测方法，其首先利用视觉脑网络机制，获取视觉皮层光流信息，并基于视觉皮层光流信息将视频帧划分为运动候选区域与背景区域，并利用背景区域构建背景模型。接着将待检测帧与背景模型进行差分，获取二值前景。最后利用二值前景制作掩膜，实现对运动目标的提取及背景模型的更新。与传统的背景建模算法相比，本发明运动目标检测方法可以有效克服“鬼影”、碎化等问题，且检测的目标比较完整。较深度学习的目标检测算法相比，本发明方法不需要数据进行训练。