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[发明专利]一种基于卷积感知哈希算法的回环检测方法-CN202010675615.X有效
发明人： 宋永端;方磊;赖俊峰;谭力珲;张杰;谯佩雯;张聪毅;包晗;杨魁龙;杨雅婷;陈颖睿 -专利权人：星际（重庆）智能装备技术研究院有限公司
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积感知哈希算法的回环检测方法，其包括构建建立地图所需场景的图像数据集，构建并训练卷积神经网络，将训练好的卷积神经网络模型应用于SLAM系统进行回环检测。本发明基于卷积感知哈希算法的回环检测方法通过贪婪算法解决卷积神经网络的输出与哈希值之间的耦合问题，使用孪生网络输出的交叉熵作为损失函数训练卷积神经网络获得训练好的卷积神经网络。本发明具有较高的准确率和召回率，根据不同场景训练的网络，在应对不同场景时具备优秀的适应能力，能够很好的完成回环检测的功能，辅助SLAM构建正确的高精度地图。
一种基于卷积感知算法回环检测方法

[发明专利]一种局部覆盖式吸盘阵列的自动配药机及其控制方法-CN201910615510.2有效
发明人： 宋永端;沈志熙;潘小虎;陈立;陈潇;汪知林 -专利权人：重庆大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B65G47/91 文献下载
摘要：本发明公开了一种局部覆盖式吸盘阵列的自动配药机及其控制方法，自动配药机包括机架，机架上设置有取药装置和称排药装置；取药装置包括导轨、滑座、第一直线驱动器、局部覆盖式真空吸药机械手、以及第二直线驱动器；称排药装置包括称重传感器、接药槽和排药机构；控制方法包括：1)在接收到抓药出药指令后，单片机先根据取药工位循环顺序选择当前取药工位，再控制第一直线驱动器推动滑座前移至取药工位；2)单片机向第五继电器发出控制信号，控制第二直线驱动器驱动真空吸药机械手下移……等步骤。本发明能从药柜的药箱中自动取出药包，并将计量准确的与处方规定相等的药包排出药柜，从而代替人工取药，能提高药房出药效率，节约人力成本。
一种局部覆盖吸盘阵列自动配药及其控制方法

[发明专利]一种基于双向搜索决策改进RRT的移动机器人路径规划方法-CN202310300092.4在审
发明人： 宋永端;王帅;杨凡;冯柄茱;姚栋;李俊北;廖昕怡;李坤然;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-03-26 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向搜索决策改进RRT的移动机器人路径规划方法，该方法主要针对InformedRRT*算法在得到最优路径之前执行时间比较长的缺点，且规划出来的是路径由于存在“突变”无法直接给到移动机器人执行跟踪，提出了对RRTConnect算法以及其InformedRRT*采样策略进行改进后B样条曲线优化的B‑IRC算法。产生新节点之后利用合适半径圆搜索周边顶点时，将祖节点和父节点同时纳入计算。根据三角形性质，两边之和大于第三边，只要祖节点和新节点之间的碰撞检测通过，就认定祖节点与新节点之间的路径更优，从而最终得到更低成本的更优路径。本方法能够显著加快后续椭圆区域的缩小，从而在整体上更快收敛到最优路径。
一种基于双向搜索决策改进 rrt 移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于Bert模型和双通道模型的对话文本情感分析方法-CN202310537056.X在审
发明人： 宋永端;杨环宇;杨凡;罗倩;向清;冯柄茱;陈宇通;盖瑞雪;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-13 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Bert模型和双通道模型的对话文本情感分析方法，使用Bert模型对输入文本进行字级别的向量化操作，通过预训练学习到的先验知识来增强文本向量的语义表达，使用遮掩策略强化对文本中词的理解。对话文本为短文本，提取短文本的语义信息存在一定难度，特征提取层结合BiGRU和CNN网络的优点，使用BiGRU网络捕获上下文的语义信息，从全局上来衡量文本的情感信息，并借助CNN网络对文本中多层次的特征信息进行局部提取，以便捕获更有利于文本情感分析的特征信息。将BiGRU和CNN网络提取的特征进行拼接输入至情感分类层中，通过全连接层和Softmax操作后实现情感分类。
一种基于 bert 模型双通道对话文本情感分析方法

[发明专利]一种基于深度学习的肺结节检测与剔除方法-CN202310075484.5有效
发明人：王玉娟;熊一鑫;邓磊;宋永端;金其坚;潘妍睿;陈清;代云飞;王超 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：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。
一种基于深度学习结节检测剔除方法

[发明专利]一种药包检测计数方法-CN202310540175.0在审
发明人： 宋永端;沈志熙;王小清;李涛 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进的YOLOv5的药包检测计数方法，它包括S1获取原始图像数据集，对原始图像数据集中的图像做弱化非目标区域WNA数据增强处理，构建增强后的数据集；S2构建改进的YOLOv5s模型，利用增强后的数据集训练改进的YOLOv5s模型得到训练好的YOLOv5s模型；S3网络剪枝将训练好的YOLOv5s模型进行轻量化处理得到最优模型；S4将一张待预测原始图片输入最优模型，输出为一张有多个检测框的图片，每个检测框对应一个置信度，将图片中低于置信度阈值的检测框被删掉后，再将图片输入NMS方法处理后，输出最终检测图，该检测图中检测框的数量即为药包的数量。
一种药包检测计数方法

[发明专利]结合CNN和Transformer的多特征融合对联生成方法-CN202310499796.9在审
发明人： 宋永端;罗倩;杨凡;杨环宇;向清;潘璇;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了结合CNN和Transformer的多特征融合对联生成方法，包括以下步骤，在数据预处理阶段，分别构建带词性特征和平仄特征的对联语料库；根据对联上联构建结合词性特征和平仄特征的多特征融合词向量。将对联上联的多特征融合词向量分别输入到CNN编码器和Transformer模型的编码器中进行对联特征提取和对联语义编码，分别得到特征编码向量和语义编码向量。将特征编码向量和语义编码向量结合起来输入到Transformer模型的解码器中。本方法将对联的词性特征和平仄特征加入到词向量中，得到多特征融合的词向量。多特征融合的词向量能提高生成对联的对仗性；将CNN模型和Transformer模型结合起来，强化对联的重点信息，提高生成对联的语义连贯性。
结合 cnn transformer 特征融合对联生成方法

[发明专利]一种基于BERT-BiLSTM-CRF的医药实体识别方法-CN202310337357.8在审
发明人： 宋永端;杨凡;王帅;杨环宇;罗倩;黄智锋;徐殊欣;何东鸿;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BERT‑BiLSTM‑CRF的医药实体识别方法，构建知识图谱的主要目标是将具有复杂关系网络的非结构化数据转换为易于存储和查询的结构化三元组数据，而知识抽取是这一过程中最重要的任务之一，它包括实体识别和关系抽取。本发明基于在命名实体识别中的成功应用的BiLSTM‑CRF模型，并结合BERT预训练模型，进一步提高模型的语义解析能力，能更好地抓取词语特征、增加句子的语义化，从而提高医药实体的准确性和语义丰富度。本发明改善了原模型在embedding层仅依靠简单方式训练的词向量的表现。借助BERT模型的强大的特征抽取能力，在医药信息处理任务中，由于医药信息结构复杂且相关性强，通过引入BERT能够更准确、丰富地表达医药信息的相关特征。
一种基于 bert bilstm crf 医药实体识别方法

[发明专利]基于细节增强的水下目标检测方法-CN202310337305.0在审
发明人： 宋永端;吴将娱;龙鸿;胡芳;张景;宋承铭;黄锦程;杜志豪;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明公开了基于细节增强的水下目标检测方法，首先获取水下目标数据，对数据进行存储、预处理和数据集划分，形成道路提取样本数据集。基于YOLO目标检测框架，构建水下目标检测网络提取网络。该算法基于细节增强的策略，在特征提取层面通过更丰富的梯度流和注意力机制加强特征提取；在特征聚合网络此外引入了感受野增强模块，增大了网络感受野，增强了模型对于纹理等特征的提取，此外设计了一个细节增强分支，增强底层细节特征特别是边缘特征，并以通道加权的形式聚合到网络，细节特征作为先验知识，能有效监督网络的学习；改进了水下检测头，其具有更多的检测层。
基于细节增强水下目标检测方法

[发明专利]一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法-CN202310336967.6在审
发明人： 宋永端;冯柄茱;王帅;向清;姚栋;杨环宇;罗倩;徐殊欣;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法，包含两阶段的优化：优化算法的评价函数，限制机器人导航过程中存在的角加速度跳变的问题，避免对机器人电机产生突变大负载；引入模糊控制模块，基于机器人搭载的传感器采集到的空间数据对环境障碍物分布进行分析，利用障碍物分布特性以及机器人姿态作为控制器输入对评价函数结构进行实时优化，最终能得到一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法。
一种用于复杂环境机器人自适应局部动态方法

[发明专利]基于图像梯度阈值计算的改进移动机器人EDLines线段检测方法-CN202310300093.9在审
发明人： 宋永端;向清;杨凡;姚栋;冯柄茱;杨环宇;罗倩;关欣;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-03-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像梯度阈值计算的改进移动机器人EDLines线段检测方法，为了剔除图像中梯度值较低的像素点，需要结合梯度值计算出图像梯度的阈值，以提取出更加有效的线段；采用PROSAC方法剔除噪声点，最后线段筛选与合并策略；基于该改进的方法，能够解决线段断裂、短小的问题，并具有线段检测速度快、符合真实场景结构的优势。本发明采用的融合图像畸变矫正、图像梯度阈值计算、线段筛选合并等模块的EDLines方法的线段检测速度提高了66.7％，检测到的线段质量高，少有断裂、短小的线段，且抑制了一部分误检的直线，在保证线段检测速度的同时提取到贴合真实场景结构的直线段。
基于图像梯度阈值计算改进移动机器人 edlines 线段检测方法

[发明专利]基于HRNet的遥感影像地物提取多尺度强融合语义分割方法-CN202310337060.1在审
发明人： 宋永端;龙鸿;吴将娱;姚栋;胡芳;张景;刘伯威;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了基于HRNet的遥感影像地物提取多尺度强融合语义分割方法，首先获取遥感数据，对数据进行数据集划分，形成地物要素提取样本数据集。基于地物要素提取样本数据集，构建融合三重注意力机制的多尺度强融合语义分割网络MT‑HRNet，基于构建的MT‑HRNet语义分割模型，在训练集上进行训练，优化模型参数，获得初步地物要素提取结果。基于初步地物要素提取结果和遥感图像真实标签，计算分割损失。该分割损失会指导MT‑HRNet特征提取网络进行充分的特征提取，提高分割精度。直至MTC‑HRNet模型收敛。该方法将HRNet网络用于遥感影像语义分割，提高对遥感影像的特征提取提取能力，使地物要素提取结果更准确。
基于 hrnet 遥感影像地物提取尺度融合语义分割方法

[发明专利]基于CLA-BLSA模型的短时交通流预测方法-CN202310337303.1在审
发明人： 宋永端;姚栋;向清;冯柄茱;龙鸿;胡芳;黄清月;徐殊欣;王玉娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了基于CLA‑BLSA模型的短时交通流预测方法，本方法提出了一种融合了Conv‑LSTM、Bi‑LSTM和注意力机制的CLA‑BLSA模型，充分挖掘交通流的时空特性和复杂非线性特征，提升交通流预测的精度。该模型包含时空特征提取模块、交通流量日期性特征提取模块和交通流量周期性特征提取模块三个模块。CLA模块是带有注意力机制的Conv‑LSTM模块，该模块用于提取交通流的时空特征。设计两个BLSA模块用于捕获交通流每日和每周的周期变化特性，BLSA模块由基于自注意力机制的Bi‑LSTM模块构成。最后采用Lookahead优化算法通过指定内部循环优化器，更新快速权重、慢速权重的方式对模型进行优化。本发明通过引入注意力机制的Conv‑LSTM模块捕获交通流的时空特性，与其他现有的预测方法对比，本发明具有更优越的预测性能。
基于 cla blsa 模型短时交通流预测方法

[发明专利]一种用于智能扫雪机器人的障碍物检测与识别方法-CN202011363678.8有效
发明人： 宋永端;蒋自强;谈世磊;赖俊峰;刘欢;黄力;张杰;陈欢;龙鸿;胡芳;吴将娱;胡琴;李文琪 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01S13/86 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能扫雪机器人的障碍物检测与识别方法，其包括：1)在扫雪机器人前端设置超声波传感器检测距离前方障碍物的距离信息，在扫雪机器人前部和后部设置雷达传感器检测是否有生物突然靠近；2)对各个超声波传感器和各个雷达传感器检测到的信号进行处理，计算扫雪机器人的前进距离；3)利用一定时间内超声波测距的变化比和扫雪机器人前进距离的变化的乘积、雷达传感器信号的变化及积雪程度描述量三个条件来共同判断作业道路积雪程度，检测障碍物的距离变化，并识别其为一般障碍物或生物障碍物。本发明能在扫雪机器人自主作业中判断作业道路积雪程度，快速有效检测障碍物，并识别其为一般障碍物或生物障碍物。
一种用于智能扫雪机器人障碍物检测识别方法

[发明专利]一种任务驱动的机器人操作技能学习方法、介质及设备-CN202310302473.6有效
发明人：阚震;王浩;张昊;李琳;宋永端 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及机器人自主学习技术领域，公开了一种任务驱动的机器人操作技能学习方法、介质及设备，方法包括以下步骤：采用线性时序逻辑将机器人的操作技能编码为LTL公式，在抽象层面上分解机器人当前训练任务，并通过LTL进展检测机器人训练任务进展；将机器人训练任务进展和机器人状态作为分层学习模块的输入，输出在环境中采用的动作基元以及基元参数，并执行动作，收集机器人状态‑动作轨迹和获取的奖励；对收集的机器人状态‑动作轨迹和获取的奖励进行采样，通过代价函数计算出的代价更新分层学习模块中的策略网络，直至训练完成。本发明通过将形式化方法和参数化动作空间用于扩展标准的强化学习方法，从而克服探索负担和任务约束。
一种任务驱动机器人操作技能学习方法介质设备

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