一种融合全局及局部特征的轻量化火焰识别深度学习模型

    公开(公告)号:CN116797867A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310593113.6

    申请日:2023-05-24

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明公开了一种融合全局及局部特征的轻量化火焰识别深度学习模型,属于图像识别处理技术领域。针对目前火焰识别网络模型存在网络参量多、延迟高等问题,本发明提供了一种融合全局及局部特征的轻量化火焰识别深度学习模型,首先采集、收集火焰图像数据,构建火焰识别数据集;其次,构造轻量级Transformer模块E‑TB;再构建基于轻量级Transformer模块E‑TB和卷积神经网络的CTB模块;然后通过ShuffleNetV2模块和CTB模块的串联堆叠实现了从浅到深的逐级特征提取,并最终构建全局和局部特征提取的网络框架SConvTrans;最后将构建的火焰识别数据集划分为训练集和测试集,并利用该数据对构建的网络框架SConvTrans进行训练和测试,得到轻量化火焰识别深度学习模型。

    一种计算机网络走线支撑装置

    公开(公告)号:CN221126798U

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202322761840.7

    申请日:2023-10-16

    Applicant: 中北大学

    Inventor: 杨霖 乔钢柱

    Abstract: 本实用新型涉及走线支撑技术领域,且公开了一种计算机网络走线支撑装置,包括:安装箱,用于对升降结构提供安装空间;升降柱,设置于安装箱的内腔中,所述升降柱的表面开设有插接槽;倾斜板,设置于插接槽的内腔中,所述倾斜板的左侧贯穿安装箱的表面安装有第一限位杆,所述倾斜板的右侧贯穿安装箱的表面安装有第二限位杆;齿轮,设置于安装箱的左侧,所述第一限位杆的上表面安装有齿条,所述齿轮与齿条的表面啮合。通过倾斜板能够带动升降柱的高度进行稳定的控制,使得升降柱能够对向下移动的走线架进行直接的加固处理,方便工作人员使用着支撑装置对走线架的支撑,能够有效的对走线架进行加固处理。

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