公开(公告)号：CN117233081A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311120153.5

申请日：2023-08-31

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张卫冬 ,  马志凯 ,  艾轶博

IPC: G01N17/02 ,  G01N17/00 ,  G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G16C20/80 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06T17/00 ,  G06F18/2413 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于混合数字孪生模型的金属腐蚀监测方法和系统，包括：建立电化学腐蚀二次电流分布的物理场，并建立深度学习模型训练预测数据库；以湿度时间序列数据作为模型输入，并以腐蚀深度作为模型输出构建并训练时序神经网络模型；通过传感器实时采集多组湿度数据，并创建湿度时间序列CSV文件；将湿度时间序列CSV文件作为时序神经网络模型的输入，获取模型的输出结果腐蚀深度，获取经KNN最近邻算法处理的模型各不重复点的腐蚀深度数据；将模型中各点的腐蚀深度值可视化，以输出待监测金属的表面腐蚀示意图。本发明解决了金属腐蚀的不确定性和随机性导致的环境序列参数无法与腐蚀数据对应的问题，可以实现金属腐蚀的三维可视化实时观测。

公开(公告)号：CN113596439B

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202110808463.0

申请日：2021-07-16

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张卫冬 ,  王璠 ,  陈佳 ,  艾轶博 ,  张英杰

IPC: H04N17/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图像模糊评价的摄像头模组局部解析力失效检测方法，包括：使用待检测摄像头模组拍摄预设的测试图卡，并将拍摄的图片分割为多个矩形测试区域；对每个矩形测试区域的图像进行清晰度评价，得到所述摄像头模组的局部清晰度指标；根据所述局部清晰度指标绘制可视化热图，直观展示所述摄像头模组清晰度从中心位置到边缘位置的变化过程。本发明方法能够对任意摄像头模组区域的解析力进行检测，并能直观判断解析力局部失效的位置和程度。

公开(公告)号：CN114898031A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210367877.9

申请日：2022-04-08

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张卫冬 ,  翟昊阳 ,  艾轶博

IPC: G06T15/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗式网络的图像着色方法及装置，该方法包括：获取待着色图像；通过图像分类网络对待着色图像进行分类；根据分类结果，将待着色图像输入对应类别的生成对抗式网络中，对待着色图像中的每个像素值进行预测，输出每个像素的RGB值，最终生成一副彩色图像；判断生成的彩色图像是否满足要求；若满足要求，则将其作为最终的着色效果；否则，从网络上下载与待着色图像的结构和内容相似的图像组成新的数据集，利用新的数据集重新训练生成对抗式网络，利用重新训练后的生成对抗式网络重新生成待着色图像对应的彩色图像。本发明有效改善了颜色错误，数据不足等问题。

公开(公告)号：CN114676630A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210296823.8

申请日：2022-03-24

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 艾轶博 ,  张卫冬 ,  谢正荣 ,  崔鹏 ,  张媛媛 ,  张琬滢 ,  马宁 ,  王校源

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种氟离子环境中钛合金剩余寿命的神经网络预测方法及装置，涉及金属材料剩余寿命预测技术领域。包括：获取待预测的时间长度，将时间长度离散；将离散后的时间长度输入到构建好的时间—腐蚀电流密度平方值模型，得到待预测时间长度的腐蚀电流密度平方值序列；对腐蚀电流密度平方值序列进行复化梯形数值积分，得到腐蚀电流密度平方积分值序列；将腐蚀电流密度平方积分值序列输入到构建好的腐蚀电流密度平方积分—屈服强度退化量模型，得到屈服强度退化量序列；进而得到待预测时间长度钛合金的剩余寿命。本发明性能好且拟合效果优异，可作为氟离子腐蚀条件下钛合金材料服役安全的监测方法，补充了现有钛合金材料剩余寿命的预测方法。

公开(公告)号：CN113222902A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110422726.4

申请日：2021-04-16

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张卫冬 ,  王璠 ,  陈佳 ,  艾轶博 ,  张英杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无参考图像质量评价方法及系统，所述方法包括：将图像裁剪为预设尺寸的图像块，得到图像块在其尺度空间的四个尺度的图像，相邻尺度的图像相减得到多尺度边缘特征，将不同尺度的图像块输入到第一CNN网络中进行训练，学习图像的多尺度边缘特征；在第一CNN网络结构的基础上，增加上采样和全连接层，融合不同网络层的输出，得到第二CNN网络，根据第一CNN网络学习的参数，将图像块输入到第二CNN网络中进行训练，学习图像的质量分数；测试时，将预测得到的图像块的质量分数取平均，作为整图的质量分数。本发明无需使用参考图像，即可客观地对失真图像进行质量评价。

公开(公告)号：CN109409150B

公开(公告)日：2020-09-25

申请号：CN201811078998.1

申请日：2018-09-17

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 白天睿 ,  张卫冬 ,  杨斌 ,  艾轶博

IPC: G06K7/10

Abstract: 本发明公开了一种标签读取的方法、装置、存储介质和处理器。其中，该方法包括：通过求解期望值空间向量与观测值空间向量的最小距离得到未读标签数量，其中，期望值空间向量是每帧中的空闲时隙、非碰撞时隙以及碰撞时隙的数学期望值组成的空间向量，观测值空间向量是在每帧中实际采集到的空闲时隙、非碰撞时隙和碰撞时隙的观测值所组成的空间向量；根据每帧的帧长与未读标签数量的关系确定每一帧中的时隙数量；将总的未读标签按照时隙数量分配到每个时隙中进行识别判断未读标签数量是否超过阈值；如果超过阈值则采用时隙随机(SR)算法读取未读标签。本发明解决了现有技术在射频识别过程中产生的碰撞标签和空标签导致的识别效率低的技术问题。

公开(公告)号：CN109392055B

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN201811379081.5

申请日：2018-11-19

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张卫冬 ,  艾轶博 ,  张涛 ,  黄尚宇 ,  陈佳 ,  王璠

IPC: H04W40/02 ,  H04W40/10 ,  H04L12/733 ,  H04L12/721 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明提供一种传感器网络跨层能量控制方法及装置，能够减少能量消耗，提高网络寿命。所述方法包括：确定收发节点间链路d参数，其中，d参数基于收发节点间的实际距离，将传输过程中非视距条件下动态阻挡和静态阻挡造成的路径损耗等效为视距条件下距离上的增量；根据确定的d参数值，确定收发节点之间链路可靠性约束下的可靠传输距离，并根据确定的可靠传输距离，确定发射信号强度；判断所述可靠传输距离是否处于收发节点之间链路可靠性约束下的最大传输距离内；若处于，则由内向外逐层确定节点距离基站的最小跳数，节点根据确定的自身距离基站的最小跳数确定自身所属的区域并进行组网。本发明涉及能量控制领域。

公开(公告)号：CN104634879A

公开(公告)日：2015-05-20

申请号：CN201510059474.8

申请日：2015-02-04

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张卫冬 ,  艾轶博 ,  孙畅 ,  吕涛 ,  张习文

IPC: G01N29/14

Abstract: 一种金属材料疲劳加载试验与疲劳损伤无损检测分析方法，同时属于声发射技术领域和材料智能表征领域，该方法包括搭载声发射仪的疲劳试验与疲劳损伤无损检测分析两部分，搭载声发射仪的疲劳试验包括材料试样疲劳加载、搭载声发射系统和声发射信号采集，疲劳损伤无损检测分析包括对疲劳过程声发射信号进行特征提取、损伤识别和安全预警。该方法将声发射技术与传统疲劳试验相结合，利用模式识别、统计分析等方法，确定金属材料疲劳过程中声发射信号的特征并做出损伤识别与安全预警，为金属材料疲劳损伤的无损检测分析提供研究方法，具有广泛推广应用价值。

公开(公告)号：CN119952024A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202411193409.X

申请日：2024-08-28

Applicant: 北京科技大学 ,  河钢集团有限公司

Inventor： 张卫冬 ,  吴浩 ,  刘双力 ,  耿梦影 ,  艾轶博 ,  李正一 ,  李杰 ,  张军国 ,  周卓锁 ,  王彬 ,  林玉文 ,  毛文文

IPC: B22D11/18

Abstract: 本发明公开了一种板坯连铸机结晶器液位控制方法及自动开浇方法，属于冶金技术领域，该控制方法在液位控制阶段一将结晶器液位由液位初始值升至第一液位设定值，在液位控制阶段二将结晶器液位由所述第一液位设定值升至第二液位设定值，第二液位设定值为铸坯开始拉出时的液位，本控制方法通过参数采集和参数分析，判定参数是否异常，根据判定结果调整塞棒开度进行结晶器液位控制，通过单变量分析和多变量分析，分别进行单变量统计过程控制和多变量统计过程控制，进而调整控制塞棒开度值，实现自动开浇操作中结晶器液位控制，避免不必要的停工和调整时间，最大限度地提高连铸生产线的效率，充分利用生产设备的产能，极大地提高了生产线的利用率。

公开(公告)号：CN119646685A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411665664.X

申请日：2024-11-20

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 艾轶博 ,  张卫冬 ,  崔喜伟 ,  赵丹阳 ,  司旭

IPC: G06F18/2431 ,  A61B5/369 ,  A61B5/374 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N20/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及脑电波技术领域，提供了一种基于脑电波映射值的情绪识别数据集构建方法、系统及应用。所述方法包括：S1、通过多个采样点采集脑电波映射值；S2、根据采集到的脑电波映射值，分离出脑电波的α波、β波、γ波，并根据各采样区间的α波、β波、γ波的数值，按设定准则判断该采样区间为第一情绪状态、第二情绪状态或第三情绪状态；S3、按照不同的情绪状态分别归集脑电波映射值，分别对每种情绪状态的归集数据进行异常数据去除，得到脑电波情绪识别数据集。本发明提供的方法为去除不同情绪脑电波中的异常值提供了解决方案，解决了脑电波情绪识别数据构建难、异常值多的问题。