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公开(公告)号：CN110688982B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910973432.3
申请日：2019-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于目标检测技术和ACO‑BP算法的智能轨道交通时间控制方法。首先，利用目标检测技术统计重庆轨道交通三号线每个站点每天的人流量大小，统计得到等待人数与实际上车人数；其次，以等待人数与实际上车人数为输入，基于BP神经网络得出人流量与到站时间间隔对列车承运能力影响的关系权值；进一步，以当前各站点内人流量为输入量，关系权值作为影响参数传入到蚁群算法建立数学模型，通过不断改变发车间隔来得到最大承运量。同时以期望与实际承运量之间的误差为输入，基于BP(Backpropagation)神经网络学习功能，实现权值的更新，优化结果。本发明通过对轻轨站环境信息的实时收集和算法的持续更新，以获取最大运载量的列车时间间隔。
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公开(公告)号：CN119623573A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411662093.4
申请日：2024-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/042 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于对比重建的时空车辆轨迹表征学习方法，能够实现车辆轨迹的表征学习以服务于不同智能交通的应用场景。本发明以公开车辆轨迹数据集为输入数据。首先，该方法通过生成式自监督学习方法分别构建生成式教师模型和局部学生模型通过重构目标函数，完成生成式教师和学生编码器的训练。接着，引入交叉注意力机制，完成生成式局部学生编码器和全局学生解码器特征的交互；最后，基于全局学生解码器和对比学习教师编码器的全局特征，利用对比学习，完成轨迹编码器的学习。还提出了一种编码器‑解码器风格的RECON模块，通过交叉注意力和停止梯度来传递知识，从而避免预训练过拟合和模式差异问题，进而能够获得鲁棒且泛化性强的车辆轨迹表征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119648852A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411662094.9
申请日：2024-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T11/60 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06Q10/30
Abstract: 本发明公开了一种建筑废弃材料资源艺术化再利用和再设计的方法，该方法基于视觉与语言相结合的建筑废弃物多模态数据集，构建了一个用于艺术化再设计的扩散生成模型。该模型主要包括图像文本编码模块、扩散生成模块，以及请求编码模块。通过将建筑废弃材料作为元素输入，将多模态数据与艺术设计风格及设计要求相结合，利用扩散生成模型提供一种全新的建筑废弃物艺术作品生成方式。仿真实验结果表明，生成式人工智能技术能够灵活运用不同类型的建筑废弃材料，并结合多样的艺术设计风格与设计需求，生成对应的艺术作品。这一创新方法不仅为艺术创作提供了新的思路与工具，还为建筑废弃材料的回收管理和可持续利用提供了有效的技术支持，有助于进一步推动资源的循环利用与生态可持续发展。
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公开(公告)号：CN110688982A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910973432.3
申请日：2019-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于目标检测技术和ACO-BP算法的智能轨道交通时间控制方法。首先，利用目标检测技术统计重庆轨道交通三号线每个站点每天的人流量大小，已统计得到等待人数与实际上车人数；其次，以等待人数与实际上次人数为输入，基于BP神经网络得出人流量与到站时间间隔对列车承运能力影响的关系权值；进一步，以当前各站点内人流量为输入量，关系权值作为影响参数传入到蚁群算法建立数学模型，通过不断改变发车间隔来得到最大承运量。同时以期望与实际承运量之间的误差为输入，基于BP(Backpropagation)神经网络学习功能，实现权值的更新，优化结果。本发明通过对轻轨站环境信息的实时收集和算法的持续更新，以获取最大运载量的列车时间间隔。
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公开(公告)号：CN109611222A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811313347.6
申请日：2018-11-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于脉冲神经网络的电子节气门控制方法。首先，鉴于脉冲神经网络脉冲输入脉冲输出的特性，利用相位编码技术对电子节气门期望输出信号进行编码以得到期望脉冲输入信息。基于此，以期望脉冲输入信息与节气门实际输出信号差为输入，利用脉冲神经网络对节气门进行控制。最后，基于Backpropagation(BP)的脉冲时间依赖可塑性(Spike Timing Dependent Plasticity,STDP)学习算法实现脉冲神经网络权值的更新以确保实时精确的控制电子节气门。本发明考虑到脉冲神经网络包含时间维度的信息并且是特征稀疏表达，因此不仅能够实现电子节气门伺服系统的精确控制，并且能够保证节气门控制的实时性能，从而确保了电子节气门跟踪控制的精度同时实现节气门控制的快速反应。
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公开(公告)号：CN109611222B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201811313347.6
申请日：2018-11-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于脉冲神经网络的电子节气门控制方法。首先，鉴于脉冲神经网络脉冲输入脉冲输出的特性，利用相位编码技术对电子节气门期望输出信号进行编码以得到期望脉冲输入信息。基于此，以期望脉冲输入信息与节气门实际输出信号差为输入，利用脉冲神经网络对节气门进行控制。最后，基于Backpropagation(BP)的脉冲时间依赖可塑性(Spike Timing Dependent Plasticity,STDP)学习算法实现脉冲神经网络权值的更新以确保实时精确的控制电子节气门。本发明考虑到脉冲神经网络包含时间维度的信息并且是特征稀疏表达，因此不仅能够实现电子节气门伺服系统的精确控制，并且能够保证节气门控制的实时性能，从而确保了电子节气门跟踪控制的精度同时实现节气门控制的快速反应。
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公开(公告)号：CN207855299U
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201721731570.3
申请日：2017-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本实用新型涉及日常生活用品领域，是一种自带牙膏的旅行牙刷，内中包括相互连接在一起的牙刷柄、筒套身、牙刷头和套在牙刷头上笔帽式的刷头盖，牙刷头上均匀分布有若干根用于刷牙的牙刷毛，牙刷头内部为中空的牙膏挤压腔，牙刷头上设有环绕在牙刷毛外围的牙膏溶液挤压孔，牙膏挤压腔通过牙膏溶液挤压孔与外界相通，中空牙刷柄远离牙刷头的端部转动安装螺旋助推器，螺旋助推器的中部固定安装旋转杆，旋转杆的下部螺纹连接与牙刷柄内壁相切的旋转盘，旋转杆上套设穿过旋转盘且与螺旋助推器相抵的筒套身，筒套身与牙刷柄内壁之间的空间为牙膏填充腔，牙膏填充腔与牙膏挤压腔相通，解决了旅行时，牙刷和牙膏分开携带不方便，难以合为一体的问题。
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