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公开(公告)号：CN118155012A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311806698.1
申请日：2023-12-26
Applicant: 重庆理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5s的轻量化车载模型训练方法，涉及轻量化车载模型技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：获取原始图像数据集并进行预处理得到目标图像数据集，所述原始图像数据集是指通过汽车摄像头获取到的大量包含待检测目标的图像集合，所述预处理包括数据标注和数据增强；S2：使用目标图像数据集对YOLOv5s网络模型进行训练，得到第一网络模型；S3：基于轻量级MobileOne网络和Slim‑Neck结构，对YOLOv5s网络进行改进得到轻量化YOLOv5s网络模型。本发明通过对原始图像集合进行数据标注和数据增强等预处理得到目标图像数据集，提升了数据集的数据广度和分布空间，进而有效保障了轻量化YOLOv5s网络模型的检测精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN115580661A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211206899.3
申请日：2022-09-30
Applicant: 重庆理工大学
IPC: H04L69/04 , G06F16/174 , G06F16/182 , H04L67/06
Abstract: 本发明涉及IPFS数据传输技术领域，尤其涉及一种基于数据压缩的IPFS数据传输优化方法。步骤包括：用户在IPFS网络中上传或下载的文件时，选择其偏好；根据传输的文件特征和用户的偏好，采用文件代价最小策略从多个待选压缩算法中选取出最优压缩算法；通过选取出的最优压缩算法压缩用户文件，并进行输出传输操作。本发明在数据传输时提前进行了压缩处理，在上传端，上传的时间缩短了，节约了磁盘空间；在下载端，文件变小以后，下载时间也缩短了并且节约了网络带宽；本发明还支持用户压缩偏好选择，进而在进行压缩处理时更加人性化，可有效满足用户的不同侧重点的压缩需求。
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公开(公告)号：CN103235932B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310121003.6
申请日：2013-04-09
Applicant: 重庆理工大学
Abstract: 本发明公开了一种出入口人数统计方法和装置，在出入口设置鞋印采集板，当有人通过出入口时，鞋印采集板上即留下该人的鞋印；将该鞋印与预先设定的时间窗口内的鞋印进行比较，如果该时间窗口内没有该鞋印，对应方向的人流统计数加1，同时将该鞋印保存下来并进入下一步；否则对应方向的人流统计数不变；再将该鞋印与人数统计时间段中保存的鞋印进行比较，如果人数统计时间段中没有该鞋印，则人数统计数加1；否则人数统计数不变。本发明适用于开放场景中出入口人数计数，能解决出入人群相互遮挡、同一人员识别的问题，且能同时统计出入人员的数量，对环境适应性好。
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公开(公告)号：CN113869522A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110966814.0
申请日：2021-08-23
Applicant: 重庆理工大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请涉及基于AI技术的不围棋落子预测方法、系统及介质，本申请可以根据当前的落子坐标信息，以及未落子的坐标信息对下一步的落子进行预测，根据不围棋规则，过滤掉当前局面上的禁着点，剩下的空点位即为可模拟点，然后进行终局判断，在可模拟点中判断是否存在优先模拟点，即这些点位之前是暴力搜索过的点，对可模拟点位进行暴力搜索，确定优先模拟点；以确定的优先模拟点进行模拟，得出最佳预测点位，可解决现有技术存在的搜索方法慢，耗时长的问题，从而节约计算机资源。
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公开(公告)号：CN103235932A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310121003.6
申请日：2013-04-09
Applicant: 重庆理工大学
Abstract: 本发明公开了一种出入口人数统计方法和装置，在出入口设置鞋印采集板，当有人通过出入口时，鞋印采集板上即留下该人的鞋印；将该鞋印与预先设定的时间窗口内的鞋印进行比较，如果该时间窗口内没有该鞋印，对应方向的人流统计数加1，同时将该鞋印保存下来并进入下一步；否则对应方向的人流统计数不变；再将该鞋印与人数统计时间段中保存的鞋印进行比较，如果人数统计时间段中没有该鞋印，则人数统计数加1；否则人数统计数不变。本发明适用于开放场景中出入口人数计数，能解决出入人群相互遮挡、同一人员识别的问题，且能同时统计出入人员的数量，对环境适应性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109584008A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811427561.4
申请日：2018-11-27
Applicant: 重庆理工大学 , 重庆理岑达科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督系统及方法，通过在监测到下单乘客上车后采集车内的语音信息，并根据该语音信息判断接单司机和下单乘客的行为是否异常，如是，则获取该用户终端当前所处位置的位置信息，并获取该网约车的车辆标识信息，并将获取的位置信息、车辆标识信息和采集的语音信息发送给网约车管理平台，以便于网约车管理平台的管理人员及时掌握到该网约车内发生的情况，从而及时采取相应的措施进行管理，更好的保障了乘客和司机的生命财产安全。
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公开(公告)号：CN115580661B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202211206899.3
申请日：2022-09-30
Applicant: 重庆理工大学
IPC: H04L69/04 , G06F16/174 , G06F16/182 , H04L67/06
Abstract: 本发明涉及IPFS数据传输技术领域，尤其涉及一种基于数据压缩的IPFS数据传输优化方法。步骤包括：用户在IPFS网络中上传或下载的文件时，选择其偏好；根据传输的文件特征和用户的偏好，采用文件代价最小策略从多个待选压缩算法中选取出最优压缩算法；通过选取出的最优压缩算法压缩用户文件，并进行输出传输操作。本发明在数据传输时提前进行了压缩处理，在上传端，上传的时间缩短了，节约了磁盘空间；在下载端，文件变小以后，下载时间也缩短了并且节约了网络带宽；本发明还支持用户压缩偏好选择，进而在进行压缩处理时更加人性化，可有效满足用户的不同侧重点的压缩需求。
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公开(公告)号：CN118138594A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410035597.7
申请日：2024-01-10
Applicant: 重庆理工大学
IPC: H04L67/1074 , H04L67/5651
Abstract: 本发明公开了一种关于IPFS+GPU压缩的数据传输优化方法，涉及IPFS数据传输技术领域。本发明在数据传输时极大地利用了网络带宽资源，在上传端，上传文件分块后会启动压缩算法，对划分后的数据切块做压缩，并不会改变数据切块所拥有的CID信息，使需要存储的每个数据块的数据量减少，缩短上传所需的时间；在下载过程中，发送压缩后的数据块，在接收端，接收到压缩数据块后，会提取数据块的关键字信息，判断是否是GPU压缩算法压缩的数据，然后启动压缩算法解压数据写出到文件，并优先缓存压缩数据在GPU设备内存中，之后取出存储压缩数据块到节点内，使网络传输过程中的数据量减少，并减少存储的数据量，来提升传输速度。
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公开(公告)号：CN117944703A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311806692.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 重庆理工大学
IPC: B60W50/08 , B60W50/00 , B60R16/037
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化大模型的辅助人车交互的控制方法，涉及人车交互技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：轻量化学生模型的构建和应用；S2：模型的双阶段预训练；S3：持续优化和更新机制；S4：云端和车载系统间的交互。本发明通过针对驾驶场景优化的模型，能更准确地识别驾驶者的情感状态和意图，从而提升人车交互的智能化水平，且通过不断收集驾驶场景下的数据进行优化，使得模型能更好地适应具体驾驶环境和用户需求，实现场景适应性，且利用云端的高能力模型对轻量级学生模型进行对比和优化，使车载模型在保持轻量化的同时，提高了响应的准确性和个性化。
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公开(公告)号：CN117944703B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202311806692.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 重庆理工大学
IPC: B60W50/08 , B60W50/00 , B60R16/037
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化大模型的辅助人车交互的控制方法，涉及人车交互技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：轻量化学生模型的构建和应用；S2：模型的双阶段预训练；S3：持续优化和更新机制；S4：云端和车载系统间的交互。本发明通过针对驾驶场景优化的模型，能更准确地识别驾驶者的情感状态和意图，从而提升人车交互的智能化水平，且通过不断收集驾驶场景下的数据进行优化，使得模型能更好地适应具体驾驶环境和用户需求，实现场景适应性，且利用云端的高能力模型对轻量级学生模型进行对比和优化，使车载模型在保持轻量化的同时，提高了响应的准确性和个性化。
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