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公开(公告)号：CN110348538A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910652387.1
申请日：2019-07-18
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种多光谱光谱信息和1D-CNN的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱光谱信息获取；(2)煤和矸石光谱信息的样本划分；(3)一维卷积神经网络光谱特征提取；(4)概率神经网络煤矸识别模型构建。本发明采用1D CNN-PNN进行煤和矸石多光谱光谱信息的识别模型构建，提出一种新的一维卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的实时、精准识别。
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公开(公告)号：CN109902558A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910035483.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CNN-LSTM的人体健康深度学习预测方法，将先进的深度学习模型结合摄像头用于识别行人的病理步态，进而预测其健康状态。对行人步态的识别采用动态方式，用CNN提取视频图像中行人的步态特征，然后利用LSTM基于时序识别步态特征，进而判别其步态类型。为实现多人在线实时检测，在系统中加入一个视频行人检测模块，并构建一个轻量且特征映射能力强的复用型CNN模型，既用于视频检测中行人的识别，也用于行人步态的特征提取。本发明基于图像采用动态方式识别步态，硬件实现简单，但技术先进，对步态的识别准确率高，应用前景广阔，即可用于区域人体健康监测与分析，也可用于家庭，做到订制化服务。
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公开(公告)号：CN109882792A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910283856.7
申请日：2019-04-10
Applicant: 安徽理工大学
IPC: F21S9/03 , F21V23/00 , F21V33/00 , H05B33/08 , F21W131/103 , F21Y115/10
Abstract: 本发明涉及一种基于NB-IOT的物联网太阳能路灯系统，包括以下步骤：(1)基于NB-IOT的物联网太阳能路灯系统，主要包括路灯基础设施、路灯智能照明装置、路灯辅助功能装置和充放电控制模块；(2)太阳能路灯基础设施的组成；(3)太阳能路灯智能照明装置工作原理；(4)太阳能路灯辅助功能装置模块作用；(5)放电与防反冲保护模块与充放电控制模块的电源端连接，有效防止太阳能路灯系统损坏。本发明是基于NB-IOT的物联网太阳能路灯系统，解决了现有太阳能路灯系统无线技术的覆盖面积小、智能水平低、集中控制效率低和功能单一的问题，使太阳能路灯系统更加智能化、网络化和节能化。
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公开(公告)号：CN109270044A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811430914.6
申请日：2018-11-28
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种激光诱导荧光植物油掺杂浓茶水鉴定方法，包含以下步骤：(1)采用激光诱导荧光光谱仪获取油样的原始荧光光谱图；(2)采用滑动平均法对原始荧光光谱数据进行去噪处理；(3)采用Kennard-Stone划分方法将荧光光谱数据划分成训练集和测试集；(4)用DE-GWO算法对MSVC训练模型最佳惩罚系数c和核函数参数g进行优化；(5)将测试集上的光谱数据作为模型的输入，从而进行不同种类油样的识别。本发明采用DE-GWO结合MSVC用于激光诱导荧光植物油掺杂浓茶水分类鉴别，具有很高的分类正确率和实际应用价值，泛化能力强，非常适用于掺假植物油的实时精准检测与推广。
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公开(公告)号：CN105334083A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510685166.6
申请日：2015-10-16
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01N1/24
CPC classification number: G01N1/24
Abstract: 本发明公开了一种煤矿工作面痕量气体正压采集装置及其采集方法，涉及痕量气体监测技术领域，包括液压钻机钻采装置，液压钻机钻采装置连接有痕量气体和煤粉分离回收装置，痕量气体和煤粉分离回收装置连接有正负压采样封装装置，正负压采样封装装置连接有正压保持和隔离装置；本发明具有采样样本为痕量气体、工序简单，可以方便的测量钻采的深度，可以实现煤粉和样品气体的分离，可以通过自动和手动两种方式保证样品气体不受空气污染和可以回收煤粉的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103926209A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201310736248.X
申请日：2013-12-26
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01N21/3504
Abstract: 本发明公开了一种基于DOAS双采样技术的煤层瓦斯气体联测系统，包括：痕量瓦斯气体的双采样系统和DOAS双采样检测系统。痕量瓦斯气体的双采样系统包括连个样品气室、气泵和压力表；双采样系统对瓦斯抽放管道里的气体进行连续在线采集，采集的样品气体收集在两个样品气室中。两个样品气室是截面为椭圆形的柱体气室；压力表和气泵的使用使得双采样系统无论瓦斯抽放管道是正压还是负压都可实现对样品气体的正常采集。DOAS双采样检测系统包括光源发生器、分光器、接收器、光谱仪和CCD光电耦合器、数据采集卡和工控机。检测系统对两个样品气室中的气体利用DOAS技术进行检测分析，同时测量样品气体中的He、Ar、CH4的含量。
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公开(公告)号：CN103729826A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310719155.6
申请日：2013-12-23
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集约简的图像插值方法。步骤是：输入待处理图像；利用已知图像上的像素灰度值构造训练样本集；利用粗集约简算法约简训练样本集的特征；利用约简后的训练样本集训练支持向量机，得到预测模型；进行第一遍插值；进行第二遍插值；输出放大图像。本方法简单，能实现对图像的放大，解决放大图像边缘模糊的问题，获取高质量的插值图像。
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公开(公告)号：CN103470305A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310396085.5
申请日：2013-09-03
Applicant: 淮南矿业(集团)有限责任公司 , 安徽理工大学
Abstract: 本发明提供一种瓦斯抽采安全隐患防控系统与方法，其中系统包括：检测设备、安全隐患识别组件、控制器、执行器和通信设备；检测设备用于检测安全隐患参数；控制器分别与所述检测设备和安全隐患识别组件连接，用于接收安全隐患参数，并将安全隐患参数发送至安全隐患识别组件以进行安全隐患识别并生成识别结果；控制器还用于根据识别结果发出安全隐患控制信号；执行器与控制器的输出端连接，根据安全隐患控制信号执行安全隐患处理操作；通信设备分别与控制器和安全隐患识别组件连接，用于实现控制器与安全隐患识别组件之间进行数据通信。本发明提供的瓦斯抽采安全隐患防控系统与方法能够实现对瓦斯抽采过程中存在的安全隐患进行识别并提前处理。
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公开(公告)号：CN102507062B
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201110344945.1
申请日：2011-11-04
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络模型BP算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后ARM7处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用BP算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。
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公开(公告)号：CN103257114A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310167688.8
申请日：2013-05-08
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于光纤Bragg光栅传感网络的井下瓦斯检测方法，包括有光纤检测模块、数据采集中心、监控中心，光纤检测模块包括有光源、光纤Bragg光栅传感器，数据采集中心包括有依次连接的光电探测器、信号放大器、AD转换器，监控中心包括有依次连接的微处理器、计算机，光纤Bragg光栅传感器连接光电探测器，AD转换器连接微处理器；通过监测点的光信号被光纤Bragg光栅传感器的Bragg光栅滤波分成两束后被光电探测器分别接收，进行放大滤波后的数字信号量采用去极值数字滤波法进行数据处理转换后由微处理器分析处理并计算出瓦斯浓度。本发明很大程度上提升了系统的准确性和稳定性，确保监控系统的连续性、可靠性及有效性，最终实现“监控预防”的目的。
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