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公开(公告)号：CN117952949A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410164743.6
申请日：2024-02-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种基于多频率注意网络的风机叶片损伤检测方法及系统，属于风机叶片损伤检测技术领域。本申请采用八度卷积提取将特征，然后分解为低频组和高频组两部分，之后采用通道注意力分别将两部分的特征进行重新校准。低频组特征代表着图片当中像素的平滑变化的部分，所以低频组特征能够帮助大体确定是否存在一个损伤，高频组特征代表着图像当中像素快速变化的部分，所以高频组特征能够帮助聚焦于损伤的边缘，这将有利于消除图片中自然背景的影响，以及发现细小的损伤。本申请体提供的方法能够减少自然背景所带来的影响，同时显著提升了判别的精度。
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公开(公告)号：CN113370268B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110746303.8
申请日：2021-07-01
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J19/00
Abstract: 基于视觉检测的机械臂运动控制延迟测量系统及其方法，该系统包括上位机、实时装置、图像采集装置和LED灯，上位机分别与实时装置、图像采集装置相连，实时装置分别与LED灯、机械臂的控制接口相连；上位机用于和用户交互，将用户命令下发至实时装置，以及通过图像采集装置采集的图像数据计算机械臂运动控制延迟；实时装置用于接收上位机发送的机械臂运动控制指令，并利用其实时性同步发送机械臂运动控制指令和LED灯点亮指令；图像采集装置用于采集机械臂的姿态与LED灯的状态图像。还包括基于视觉检测的机械臂运动控制延迟测量方法。本发明能提高测量结果的准确性，测量过程不干扰设备正常运行。
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公开(公告)号：CN113963291A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111149442.9
申请日：2021-09-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 基于视频图像质量的燃煤工况识别方法及其模型建模方法，该识别方法先是利用摄像机采集待测燃煤工况的设备的火焰视频，将火焰视频送入高清质量模型中进行处理，得到待测火焰视频的拟合参数均值及协方差矩阵；再根据待测火焰视频的拟合参数均值及协方差矩阵与高清质量模型中参考样本的拟合参数均值及协方差矩阵之间的巴式距离确定待测火焰视频的火焰图像质量，得到待测火焰视频的火焰图像质量序列；最后将得到的待测火焰视频的火焰图像质量序列送入燃煤工况识别模型中，得到本设备的燃煤工况。本发明通过分析火焰图像的质量与烧结工况的关系，采用火焰图像质量序列实现烧结工况的识别，使得火焰视频图像工况信息难以捕捉时仍能保持较高识别精度。
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公开(公告)号：CN113370268A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110746303.8
申请日：2021-07-01
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J19/00
Abstract: 基于视觉检测的机械臂运动控制延迟测量系统及其方法，该系统包括上位机、实时装置、图像采集装置和LED灯，上位机分别与实时装置、图像采集装置相连，实时装置分别与LED灯、机械臂的控制接口相连；上位机用于和用户交互，将用户命令下发至实时装置，以及通过图像采集装置采集的图像数据计算机械臂运动控制延迟；实时装置用于接收上位机发送的机械臂运动控制指令，并利用其实时性同步发送机械臂运动控制指令和LED灯点亮指令；图像采集装置用于采集机械臂的姿态与LED灯的状态图像。还包括基于视觉检测的机械臂运动控制延迟测量方法。本发明能提高测量结果的准确性，测量过程不干扰设备正常运行。
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公开(公告)号：CN114119698B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110676865.X
申请日：2021-06-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 基于注意力机制的无监督单目深度估计方法，包括以下步骤：步骤S1：将KITTI数据集调整至同一分辨率大小后，划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；步骤S2：对训练数据集和验证数据集中的数据进行数据增广；步骤S3：构建单目深度估计神经网络；步骤S4：利用训练数据集训练单目深度估计神经网络得到相应的权重与偏置，即网络模型参数，将得到的网络模型参数代入验证数据集，保存使得验证数据集损失函数最小的网络模型参数；步骤S5：使用损失函数最小的网络模型参数，对测试数据集进行测试，得到测试数据集的预测值。本发明能有效提高单目深度估计的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113465660B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110571269.5
申请日：2021-05-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于电导率的非接触式测温及物料成分检测装置与方法，实现非接触式测温和物料成分检测。基于电导率的非接触式测温及物料成分检测装置包括交流电源、电能质量分析仪、计算机、检测线圈、线圈磁芯。检测方法包括以下步骤：首先安装设备并设置电源参数，然后对物料电导率与温度、物料成分的关系进行实验标定，建立相关曲线并推导出相关拟合函数，最后采用计算机输出检测数据，实现对物料温度和成分的测定。另一种方法在于在实验标定后还利用深度学习的方法构建数据库和深度学习模型，然后进行数据输出。本发明提供的检测装置与方法能够在不受容器内部复杂环境的影响，不干扰物料本身特性的同时，实现非接触式测温和物料成分检测。
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公开(公告)号：CN114485978A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210134772.9
申请日：2022-02-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种基于材料电导率‑温度特性的非接触式测温方法与装置，涉及温度检测技术领域，该装置包括电源模块、高频信号发生电路、感温探头、检测线圈、检测电路和计算机，电源模块为高频信号发生电路和检测电路供电，高频信号发生电路产生高频信号，驱动检测线圈产生交变电磁场，在感温探头表面形成涡流场，反作用于检测线圈产生的原磁场，从而改变检测线圈的交流阻抗，检测电路再测量检测线圈的交流阻抗，计算机根据检测电路传送的数据计算出感温探头的电导率，并利用预先标定好的温度与电导率的变化关系反演推导出感温探头的实时温度。本发明所涉非接触式测温方法与装置不仅检测灵敏度高，测量准确，抗干扰能力强，且不易受被测设备内部环境的影响。
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公开(公告)号：CN113570516A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110778551.0
申请日：2021-07-09
Applicant: 湖南大学 , 浦湘生物能源股份有限公司
Abstract: 基于CNN‑Transformer混合自编码器的图像盲运动去模糊方法，所述方法包括两个阶段，分别为模型训练阶段和预测阶段，模型训练阶段包括以下步骤：步骤一：准备图像去模糊标准数据集；步骤二：实验数据预处理；步骤三：将图像去模糊标准数据集的训练集中的模糊图片输入混合自编码器部分进行恢复；步骤四：将混合自编码器生成的潜在清晰图像与其标准数据集中相对应的目标清晰图片一起输入判别器，判别器计算损失后返回梯度；步骤五：混合自编码器接收来自判别器的梯度进行参数更新；模型预测阶段包括一个步骤：将模糊图片输入训练好的混合自编码器，输出即是去模糊后的清晰图片。利用本发明，能得到更好的图像去模糊效果，对图像细节产生更清晰的恢复。
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公开(公告)号：CN112765830A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110122198.0
申请日：2021-01-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于学习者认知反应模型的认知诊断方法。所述方法通过认知反应模型对学习者的认知情况进行评估和/或预测；其中，所述认知反应模型包括学习者能力水平，学习者努力程度，学习者知识水平，知识特性矩阵，试题特性矩阵，知识弱项参数，考察矩阵及结果矩阵，其中，所述能力水平与所述努力程度之间存在互相补偿关系。相对于现有技术，本发明的认知诊断方法具有更高的精准度。
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公开(公告)号：CN117036355B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311300362.8
申请日：2023-10-10
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种图像编码器训练方法，属于图像数据处理技术领域，其中所述方法包括获取数据集利用编码器进行目标图像和背景图像的特征提取，利用预设损失函数获取所述特征的损失值和一个预设值调整第一、第二编码器，并返回特征提取步骤，当损失值下降到一定值时所述编码器训练完成。本发明还公开了一种U‑Net神经网络模型的训练方法、叶片故障图像检测方法、图像处理的装置、图像处理的终端和介质。本发明无anchor生成，无IOU损失计算，无置信度损失计算，无非极大值抑制过程，减少了计算量和
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