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公开(公告)号：CN118545209A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410875104.0
申请日：2024-07-02
Applicant: 重庆大学
IPC: B63B17/00
Abstract: 本发明公开了一种无人艇对接机构，涉及装置对接技术领域，主要包括公头和母头，公头包括支撑架和连接件，连接件能够通过支撑架安装于一无人艇上；母头包括卡位件、底座和复位机构，底座用于安装于另一无人艇上，且底座上设置有限位空间，连接件的长度大于限位空间在连接件长度方向的跨度，卡位件活动安装于限位空间的开口处，当两个无人艇对接时，连接件能够推动卡位件移动，并进入限位空间内，且卡位件与复位机构连接，复位机构能够带动卡位件复位以封闭限位空间，实现公头和母头的锁紧。本发明连接件的长度较长，大于限位空间在连接件长度方向上的跨度，使得连接件卡入限位空间精度要求不高，使无人艇对接能够更加简单快速。
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公开(公告)号：CN118523655A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410454403.7
申请日：2024-04-16
Applicant: 重庆大学
IPC: H02N1/04 , G10K11/162
Abstract: 一种基于声学超构材料和摩擦纳米发电机的声能收集器，包括声学超构材料体、摩擦纳米发电机；本发明通过声学超构材料和摩擦纳米发电机的结合，实现了低频宽带高效吸声。本发明中低频宽带的吸声要求主要是由声学超构材料来满足，通过对声学超构材料的通道参数进行修改优化，使其达到低频宽带吸声效果；本发明中的高效吸声要求主要是由摩擦纳米发电机来满足，摩擦纳米发电机的PCB板上有微孔，使摩擦纳米发电机在摩擦过程中有更大的有效摩擦面积，具有更优良的输出性能和稳定性。本发明依靠其优异的低频宽带高效吸声性能，在很多工程领域具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN118097212A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311559706.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于层内‑层间融合的小目标检测方法及相关产品，属于图像处理技术领域。其方法包括，多种小目标的自然图像，对所述自然图像中的小目标进行类别和位置标记，构建小目标数据集；构建目标检测网络模型对小目标数据进行特征提取，获取多组多尺度特征图；采用基于层内‑层间融合的特征融合方法，对提取出的多尺度特征图进行融合，得到层内‑层间融合特征图；利用增强后的层内‑层间融合特征图进行预测并对预存结构进行评估得到训练好的目标检测网络模型并对待检测图像进行目标预测。本发明不仅能解决传统层间融合方法无法学习小目标精细的局部表示的问题，还能改善基于IoU的度量方法所出现的检测小目标位置不稳定的情况。
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公开(公告)号：CN115118139B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210627905.6
申请日：2022-06-06
Abstract: 本发明涉及一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法及系统，首先获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；对种群中的所述个体进行初始化；根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；对所述种群进行迭代计算选出最优的适应度和对应的开关角个体。本发明在进化多任务框架下求解SHE‑PWM问题的非线性方程组并提出了新型的具有改进约束条件的双目标优化模型，提高了优化精度。
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公开(公告)号：CN114750941B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210552615.X
申请日：2022-05-19
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应消隙倾转机构及倾转旋翼机，倾转机构包括撑板、转动箱和间隙消除装置，所述转动箱上安装旋翼，倾转旋翼机的主减速器传递的动力由所述转动箱传递给所述旋翼；所述转动箱的两侧分别设置有一撑板，所述转动箱外侧与所述撑板转动连接，所述转动箱内侧通过所述间隙消除装置与撑板连接；倾转旋翼机，包括机身、机翼、上述自适应消隙倾转机构和旋翼，所述机身两侧设置所述机翼，所述机翼的末端安装所述倾转机构，所述旋翼安装在所述倾转机构上；本发明中的自适应消隙倾转机构及倾转旋翼机，利用传动最稳定的齿轮结构，并且设置有间隙消除装置，再次提高了传动精度，保证了工作的安全性，实现了高精度倾转的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117830434A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410020952.3
申请日：2024-01-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种单目相机内参及外参标定方法及系统，涉及无人驾驶汽车领域，该方法包括：分别采集标定板位于车辆车前的第一、第二和第三位置时的标定板数据；三个标定板数据均包括点云数据与相机图像数据；标定板包括正方形主板和与主板连接的长方形板面，各长方形板面均与正方形主板呈设定角度；得到每帧点云数据对应的激光雷达坐标系下圆心的三维坐标；将标定板上对称圆点标定图案作为单目相机内参标定图案对单目相机进行内参标定；得到每帧相机数据对应的单目相机坐标系下圆孔圆心的三维坐标；将每帧点云数据对应的激光雷达坐标系下及单目相机坐标系下圆心的三维坐标构建最小二乘问题，求解得到外参标定结果。本发明提高了标定的准确性。
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公开(公告)号：CN117763964A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311800367.7
申请日：2023-12-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开一种电磁负刚度机构的多目标拓扑优化方法及系统，涉及振动抑制技术领域，方法包括：基于预设电磁负刚度机构模型建立电磁力‑位移曲线；对电磁力‑位移曲线进行三次多项式拟合确定电磁负刚度机构优化参数；基于深度神经网络和参数化水平集方法建立拓扑优化设计域；将拓扑优化设计域作为电磁负刚度机构中线圈绕组的截面矩形区域，以负刚度量级最大化和非线性度最小化为优化目标建立多目标拓扑优化模型；采用快速非支配排序遗传算法对多目标拓扑优化模型进行优化求解，以得到电磁负刚度机构优化设计结果；电磁负刚度机构优化设计结果表征电磁负刚度机构中线圈绕组的最优截面区域设置。本发明保证了电磁负刚度机构的隔振精度。
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公开(公告)号：CN115138588B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210740778.0
申请日：2022-06-27
Applicant: 重庆大学
IPC: B07C5/34 , B07C5/36 , B24B19/22 , B24B41/04 , B24B41/06 , B24B49/12 , B24B55/04 , B24B55/06 , B29B17/00
Abstract: 本发明公开了一种高精度、高效塑料瓶自动分拣集成系统与装置，其中包括：八工位环形导轨1，压紧定位装置2，压紧工位3，打磨工位4，自动识别工位5，解锁分离工位6，自动分拣工位7。塑料瓶随着压紧定位装置2分别经过压紧工位3，打磨工位4，自动识别工位5，解锁分离工位6和自动分拣工位7完成一个自动分拣流程，整个过程识别准确且识别效率高。该发明可以对不同容量范围的塑料瓶(不局限于塑料瓶)进行极高精度和高效率的识别与分拣，有效解决了塑料瓶手动识别工作环境恶劣、工作效率低、自动识别精度不高和识别效率不高的问题。同时，该发明在自然环境的保护以及资源回收再利用方面发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN117541815A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311572993.5
申请日：2023-11-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯注意力的伪装目标检测方法，涉及图像处理技术领域，首先将待预测图像的数据集通过多尺度的基于高斯注意力的特征提取网络，提取更具有伪装目标局部结构信息的多尺度特征；其次采用基于图卷积神经网络的特征增强方法，对提取出的特征进行特征增强，以此更有效的建模伪装目标的局部结构；接着，将增强的特征输入层级特征金字塔模块，得到进一步融合的特征，以此在预测模块进行伪装目标检测，并使用一种改进后的优化全局结构的损失函数，对预测模块的训练进行损失监督。该方法可以解决传统方法无法有效区分背景与伪装目标的问题，提高伪装目标检测精度。
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公开(公告)号：CN117455789A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311470699.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种红外图像与可见光图像融合方法，其利用小波变换高效获得待融合图像的多尺度表达，并与可逆神经网络的准确特征描述能力相结合，获了质量更好的融合图像；相较于早期基于手工设计的传统图像融合方法(例如基于小波变换、基于曲面模型、基于稀疏表示)，本发明可逆神经网络参数通过端到端学习自动获得图像表示，避免了繁琐的特征选择工程设计，具有更强的适应性；相较基于普通卷积神经网络的深度学习方法，本发明可逆神经网络的可逆结构可准确表示图像的内在结构信息，即本发明可获得细节丰富的红外与可见光融合图像，提高了图像细节与全局语义的一致性，获了质量更好的融合图像。
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