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公开(公告)号：CN117369437B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202311251209.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开了一种支持多机器人最小时间任务分配的分布式方法，包括以下步骤：步骤1：初始化数据。步骤2：所有机器人寻找各自到所有目标点中的最小时间。步骤3:寻找全部最小时间中的最大时间，同时取代矩阵C*中的元素。步骤4:对矩阵C*进行试分配。步骤5:取代矩阵C中的元素。步骤6:与步骤2一致，再找出所有机器人到所有目标点中的最小时间。步骤7:寻找所有最小时间中的最小时间，替代矩阵C*元素。步骤8:再次对矩阵C*进行试分配。本发明试分配过程中采用CBAA，在多机器人任务分配时间最小的前提下，CBAA使机器人总的任务分配时间最大，一定程度上减小了机器人的运行速度，降低了机器人能源消耗。
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公开(公告)号：CN116228685A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310075484.5
申请日：2023-02-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肺结节检测与剔除方法，该方法在网络生成结果之前进行融合，对每一个模型的预测结果保留相同权重，使用加权框融合的后处理方法的到最终结果。提出了一种根据连续图片交并比值来判断结节连续性的方法，能够快速实现结节从二维转为三维，并且能够有效的减少误判。本发明基于二维目标检测模型检测肺结节，更加节省算力，且在检测完毕后结合了三维重构技术，实现了更快速，更精确的肺结节检测，除此之外，提出了Sa‑Yolo模型，通过引入分割注意力机制，从而加强了模型对于小结节的检测效果，并且在与Yolov7融合之后，能够获得更精准的结节边界框，能够更精准、快速地检测肺结节。
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公开(公告)号：CN116012355A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310075453.X
申请日：2023-02-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自适应假阳性肺结节剔除方法，该方法的实现主体是一种基于3DCNN的自适应假阳性剔除网络，能够对不同大小的肺结节候选快进行分类，剔除假阳性肺结节；此外，根据肺结节的直径自动调整自适应率。本发明将待检测结节采样至22*22*20和32*32*24两种尺寸，之后分别放入两个独立的三维残差卷积神经网络中进行训练分类，借助自适应率对两个独立三维残差卷积神经网络的输出进行融合，能够对不同大小的结节候选快进行分类，剔除假阳性结节；本方法充分考虑了结节的直径，解决了其它系统泛化能力差的问题，从实际应用的过程中最大程度的利用了多尺寸肺结节的特征进行预测，保持了非常高的准确率。
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公开(公告)号：CN117193363B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311251324.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位验证平台的多智能体有限时间编队控制方法，使用单目相机以太网通讯，将图像信息传输给Ubuntu中枢器；利用Ubuntu中枢器含有的算法工具包进行识别tag36h11二维码；进行WIFI网络配置，对Ubuntu中枢器和每个Turtlebot3‑Burger机器人配置不同的子网环境，确保在平台场地范围内Ubuntu中枢器和Turtlebot3‑Burger机器人能够完成信息交互完成协同控制；通过Ubuntu中枢器远程启动每一辆机器人，并可以接收每一辆机器人发布的ROS话题信息，确保Ubuntu中枢器可以通过ROS话题控制机器人；实现所提出的具有饱和输入的多智能体有限时间编队控制。本发明考虑实际环境中多智能体存在饱和输入的情况，提高收敛速度，利用有限时间稳定性理论和齐次理论，保证多智能体系统在有限时间内完成编队任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117369437A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311251209.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开了一种支持多机器人最小时间任务分配的分布式方法，包括以下步骤：步骤1：初始化数据。步骤2：所有机器人寻找各自到所有目标点中的最小时间。步骤3:寻找全部最小时间中的最大时间，同时取代矩阵C*中的元素。步骤4:对矩阵C*进行试分配。步骤5:取代矩阵C中的元素。步骤6:与步骤2一致，再找出所有机器人到所有目标点中的最小时间。步骤7:寻找所有最小时间中的最小时间，替代矩阵C*元素。步骤8:再次对矩阵C*进行试分配。本发明试分配过程中采用CBAA，在多机器人任务分配时间最小的前提下，CBAA使机器人总的任务分配时间最大，一定程度上减小了机器人的运行速度，降低了机器人能源消耗。
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公开(公告)号：CN117193363A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311251324.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位验证平台的多智能体有限时间编队控制方法，使用单目相机以太网通讯，将图像信息传输给Ubuntu中枢器；利用Ubuntu中枢器含有的算法工具包进行识别tag36h11二维码；进行WIFI网络配置，对Ubuntu中枢器和每个Turtlebot3‑Burger机器人配置不同的子网环境，确保在平台场地范围内Ubuntu中枢器和Turtlebot3‑Burger机器人能够完成信息交互完成协同控制；通过Ubuntu中枢器远程启动每一辆机器人，并可以接收每一辆机器人发布的ROS话题信息，确保Ubuntu中枢器可以通过ROS话题控制机器人；实现所提出的具有饱和输入的多智能体有限时间编队控制。本发明考虑实际环境中多智能体存在饱和输入的情况，提高收敛速度，利用有限时间稳定性理论和齐次理论，保证多智能体系统在有限时间内完成编队任务。
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公开(公告)号：CN116228685B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310075484.5
申请日：2023-02-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肺结节检测与剔除方法，该方法在网络生成结果之前进行融合，对每一个模型的预测结果保留相同权重，使用加权框融合的后处理方法的到最终结果。提出了一种根据连续图片交并比值来判断结节连续性的方法，能够快速实现结节从二维转为三维，并且能够有效的减少误判。本发明基于二维目标检测模型检测肺结节，更加节省算力，且在检测完毕后结合了三维重构技术，实现了更快速，更精确的肺结节检测，除此之外，提出了Sa‑Yolo模型，通过引入分割注意力机制，从而加强了模型对于小结节的检测效果，并且在与Yolov7融合之后，能够获得更精准的结节边界框，能够更精准、快速地检测肺结节。
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公开(公告)号：CN202403314U
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN201220005617.9
申请日：2012-01-09
Applicant: 重庆大学
IPC: F24C15/12
Abstract: 本实用新型公开了一种燃气灶节能罩，包括罩体，所述罩体为由碳素钢板制成的上部直径大于下部直径的圆台形罩子，所述罩体的上部分布有至少四个脚支架，所述罩体的内壁上镀有一层高反射率的金属层。采用上述技术方案，罩体的下部直接坐于灶具之上，炊具则放置在脚支架上。燃烧产生的能量一部分直接对炊具底部进行加热，剩余部分则通过罩体的环形侧壁反射到达炊具的底部，从而将原来散失到环境中的能量回收利用起来，在罩体的内壁上镀一层高反射率的金属层，增强罩体的反射能量的能力。
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