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公开(公告)号：CN117788402A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311794749.3
申请日：2023-12-25
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于LIDD‑Net高实时轻量化网络的工业产品缺陷检测方法，涉及工业产品缺陷检测技术领域，本发明设计了SimDo模块，SimDo模块有效解决了网络通道冗余问题，降低模型复杂度的同时增强了网络对复杂缺陷的特征提取能力。通过设计多尺度特征融合模块MCFFM来有效的捕获平衡的非局部上下文特征和局部目标特征。之后通过将结构重参数化思想与Ghost卷积相结合设计出RepModule，由RepModule组成的特征融合网络可以增强对缺陷目标的检测能力。最后使用更先进的SIoU Loss作为边界框回归的损失函数。整个网络采用端到端的方式进行训练，直至模型收敛。本发明在提高工业缺陷检测精度的同时，降低了模型的参数量和复杂度，满足工业检测实时性的要求。
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公开(公告)号：CN109827568A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910086482.X
申请日：2019-01-29
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了基于MEMS传感器的多层建筑中行人高度位置估计方法，包括：将MEMS集成传感装置固定于行人下肢上；MEMS集成传感装置采集行人行走楼梯过程中的加速度数据、角速度数据及行人高度数据；采用多阈值检测方法确定出行人步态运动的姿态相和摆动相；对所述姿态相和摆动相的竖直方向加速度分别进行修正，且将姿态相的速度更新为零，对修正后的竖直方向加速度分别进行二次积分，得到行人姿态相和摆动相的估计高度；判断姿态相得到的估计高度数据和微气压计测量的目标高度数据之间是否存在偏差？如果是，则对摆动相得到的估计高度进行误差线性补偿，最终得到更新后的行人定位数据。本发明实现了基于一个传感器节点进行行人高度位置的精确估计。
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公开(公告)号：CN108680248A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810481139.0
申请日：2018-05-18
Applicant: 中铁山桥集团有限公司 , 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种铁轨振动监测装置，该装置包括电压转换模块、单片机系统、数据采集模块、SD卡存储模块、振动唤醒模块以及串口显示模块；所述数据采集模块、SD卡存储模块、振动唤醒模块以及串口显示模块分别与所述电压转换模块及所述单片机系统相连，所述电压转换模块与所述单片机系统相连。本申请提供的铁轨振动监测装置，为以加速度传感器、单片机为核心部件的铁轨振动检测装置，电路结构简单，测试精度高，操作方便，适用于铁轨在火车车轮激励下的振动量实时检测。用于在火车经过铁轨的过程中，对铁轨在火车车轮激励下的振动情况进行实时检测，实现长时间、实时地监测铁轨运行状态和安全状况。
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公开(公告)号：CN119006714A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411095971.9
申请日：2024-08-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T17/00 , G06T7/55 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于特征增强的多视图三维重建方法，该方法包括：获取待重建物体的多张不同视角的图像和相机位姿，通过特征图提取网络提取多尺度特征图，使用单应性变换和基于方差的代价度量获得三维代价体；三维代价体经过权重网络得到自适应代价体，通过轻量级3DCNN进行初始深度图预测；利用二维卷积层连接自适应代价体和深度图，与上下文特征连接形成动态代价体，输入到门控循环单元GRU中，得到更新后的深度图；通过基于可见性的融合算法，将不同视角的深度图融合并投影到3D空间中，得到三维点云数据。本发明可降低网络的参数和计算量，在使用较少GPU显存的情况下有效提高了重建精度和完整性。
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公开(公告)号：CN118886550A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410933381.2
申请日：2024-07-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本申请提出一种炼钢‑连铸炉次批量计划优化方法及装置，属于工业过程生产计划技术领域，所述方法包括：构建ε约束框架下的多目标炉次批量计划模型；求解ε约束框架下的多目标炉次批量计划模型，在无委材重量目标的取值范围内划分Q个距离相等的端点，每个端点提供一个需要解决的子问题，每个子问题产生一个非支配解，采用二分法启发式选择最佳端的数量，采用优化后的ε约束框架下的多目标炉次批量计划模型对炼钢‑连铸炉次批量计划进行优化，得到批量计划优化结果。本申请通过基于二分法的启发式规则能够快速检测有效的子问题数量，避免传统ε约束框架中冗余子问题的计算负担，同时为批量计划问题各阶段的协同优化提供了更多的炉次方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117506363A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311576927.5
申请日：2023-11-24
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: B23P19/00 , B23P19/027
Abstract: 本发明公开了一种汽车摆臂衬套自动双向压接机，包括底板、第一轴架、第二轴架、第一上料机构、第二上料机构、循环上料系统、第一压接机构和第二压接机构，所述第一轴架与底板一侧紧固连接，所述第二轴架与底板另一侧紧固连接，所述第一上料机构与第一轴架和第二轴架一侧紧固连接，所述第二上料机构与第一轴架和第二轴架另一侧紧固连接，所述循环上料系统与第一轴架和第二轴架分别转动连接，所述第一压接机构与第一轴架顶端紧固连接，所述第二压接机构与第二轴架顶端紧固连接，不仅实现了自动化上下料，而且实现了自动压接操作。相比传统的人工穿接和单向压接工装压接，解放了劳动力，省时省力，自动化程度高，效率高。
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公开(公告)号：CN116957164A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311011225.2
申请日：2023-08-11
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于LightGBM‑XGBoost集成学习的农药残留量测量方法，涉及农业药物残留技术领域，本发明基于作物生长时的实际农药残留数据，整合了多种机器学习算法的数据驱动方法来分析作物农药残留量与作物生长时的各种外界因素之间的关系。猎人猎物优化算法的使用可以自动得出模型中超参数的最优值，使模型的精度大大提升、泛化性更强。并可以代替人工进行调参，节省工作人员的时间与精力，提升工作效率，对种植户使用农药有特殊指导意义，而且还可以为国家制定农药残留相关法则提供参考依据。
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公开(公告)号：CN110032097A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910204408.3
申请日：2019-03-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校 , 中铁山桥集团有限公司
IPC: G05B19/042 , G01D21/02 , G01S19/33 , G08C17/02
Abstract: 本发明公开了一种铁轨多参数实时监测装置及方法，所述装置包括：电源管理模块(1)、控制模块(2)、数据采集模块(3)、数据存储模块(4)和GPS模块(5)，所述的GPS模块(5)包括GPS使能模块(6)和GPS定位模块(7)，所述的电源管理模块(1)分别与控制模块(2)、数据采集模块(3)、数据存储模块(4)、GPS使能模块(6)和GPS定位模块(7)连接，控制模块(2)分别与数据采集模块(3)、数据存储模块(4)、GPS使能模块(6)和GPS定位模块(7)连接，GPS使能模块(6)与GPS定位模块(7)连接。本发明可以实现统一管控各个铁路监测装置；而且根据所采集的铁轨状态信息对铁轨进行针对性的维护。
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公开(公告)号：CN118989270A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411101337.1
申请日：2024-08-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: B22D11/16 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种基于MILP模型的炼钢‑连铸主辅设备调度方法，涉及一种工业生产管理优化技术领域。定义炼钢‑连铸生产数据的参数表示；构造描述调度过程的析取图模型；根据炼钢‑连铸生产数据的参数表示，建立基于析取图模型的混合整数规划模型；求解基于析取图模型的混合整数规划模型，得到炼钢‑连铸主辅设备调度的解决方案。本发明对炼钢‑连铸过程的主体设备与天车进行科学合理的协同调度，能够直接确定每个炉次在各个阶段选择的主体设备与天车，以及每个阶段主体设备与天车上的炉次排序和开始时间，可以充分提高大型钢厂设备的生产效率，调控生产节奏，缩短工序等待时间，降低物耗、能耗，从而提高产品竞争力。
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公开(公告)号：CN117765566A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311660760.0
申请日：2023-12-06
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/46 , G06V10/56 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于多任务网络的舌象端到端辨识方法，涉及计算机视觉技术领域，本发明采集人舌体图像，构建舌象分割和分类标准数据集用以网络训练。使用一种多任务网络模型通过共用的特征提取网络共享不同任务之间的潜在特征信息，联合舌体分割和舌象分类两个任务。考虑舌象不同属性之间的相关性，将舌象的多种特征分类任务定义为多标签分类任务，实现对舌质颜色、舌苔颜色、苔质厚薄、舌面有无裂纹、舌体有无齿痕的分类。本发明提供的方法可以同时完成舌体分割和舌象多标签分类，实现舌象多标签特征的端到端辨识。
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