-
公开(公告)号：CN117934957A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410136375.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊网络的垃圾分类与识别的方法，步骤如下：获取垃圾图像数据集并进行预处理；构建胶囊网络模型；引入多尺度模块构建改进的胶囊网络；对胶囊网络的性能进行测试和评估。本发明通过训练胶囊网络模型，能够同时捕捉图像在不同尺度上的特征，提高分类准确率，还具有较高的鲁棒性和泛化能力，实现对不同类型垃圾图像的高效、准确识别与分类，进而提升垃圾分类的自动化水平，减少人工干预，促进资源回收和环境保护；本发明强化了网络对多尺度特征的适应性，能够获取更丰富的生活垃圾图像特征信息。
-
公开(公告)号：CN117310766A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311356610.0
申请日：2023-10-19
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子滤波算法的对储油罐泄露位置进行定位的方法、系统和存储介质；包括建立罐流系统的状态空间方程，采集储油罐泄露信号，利用压缩感知对泄露信号进行压缩，获取重构后的流量测量值；根据相邻重构后的流量测量值判断储油罐是否发生泄露，若发生泄露则利用粒子滤波算法对状态空间方程进行泄露位置估计，获得初步泄漏位置；再通过增加预设节点数量建立新的罐流系统的状态空间方程，再次利用粒子滤波算法对新的罐流系统的状态空间方程进行第二次泄露位置估计，获得最终泄露位置。本发明解决了现有技术中储油罐泄漏检测与定位方法存在的依赖检测仪器的精度或基于软件检测建立的模型的预测能力较差，无法实现精确定位的问题。
-
公开(公告)号：CN120013864A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411944327.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 一种蜂鸣器绕线支架自动上料设备的视觉检测方法，包括步骤：搭建图像采集环境，采集待测的蜂鸣器绕线支架图像，并对图像进行预处理；对预处理完的图像依次进行边缘检测和圆检测，标记出圆的圆周和圆心，记录圆心坐标和半径；使用轮廓面积算法对检测到的圆进行面积计算，排除重叠或粘连在一起的绕线支架；利用蜂鸣器绕线支架的正反面图像不一致的特点筛选出正面朝上的绕线支架；对正面朝上的圆进行孔洞填充和形态学操作；通过遍历圆周像素点来识别出绕线支架圆周上的缺口，得到缺口坐标，并根据缺口坐标计算出缺口角度；根据得到的缺口坐标和缺口角度对识别到缺口的绕线支架进行抓取，实现自动上料。本发明提高了上料设备在上料时的准确度和效率。
-
公开(公告)号：CN119131588A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411198672.8
申请日：2024-08-29
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种应用于无人车的垃圾识别方法；属于视觉识别、图像处理以及无人车技术领域，其操作步骤：垃圾数据集的采集、预处理及其标注；构建YOLOv8神经网络基础模型，并引入动态蛇形卷积替代普通的卷积的模块；利用标注好的垃圾数据集对优化改进后的YOLOv8模型进行训练，同时建立垃圾识别模型；基于训练好的垃圾识别算法pt模型，转换成TensorRT可用的engine模型；采用TensorRT框架下的engine模型加速垃圾识别推理，大幅节省GPU预热时间；将整个垃圾识别模型部署到无人车，测试实战效果；本发明既解决了普通模型训练效果差、收敛速度慢等问题，同时也解决了无人车中使用卷积神经网络对生活中的垃圾进行识别分类时，准确率低、推理速度慢、实际效果差等问题。
-
公开(公告)号：CN118499175A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410529833.0
申请日：2024-04-29
Applicant: 淮阴工学院
IPC: F03B13/14 , F03B15/00 , F03D9/25 , G06N3/006 , G06F17/16 , F16F15/06 , F16F15/08 , F16F15/03 , H02K7/18 , H02K7/06 , H02J7/14
Abstract: 本发明公开了一种风能与波浪能发电系统，包括风力发电模块、波浪能隔振发电模块、控制模块；所述风力发电模块与波浪能隔振发电模块产生电能；所述波浪能隔振发电模块将整体振幅传输至控制模块；所述控制模块内部集成振幅传感器，采用优化后的河马算法对PID参数进行优化调节，对接收到的振幅数据进行处理并转化为相应的控制指令，并将控制指令回送至波浪能隔振发电模块，实现振幅控制。本发明通过将波浪能发电机与隔振装置进行巧妙结合，根据获取的振幅数据的变化，采用模糊河马PID控制器计算需要输入隔振装置的电力，隔振装置接受电力后，产生反作用力减小振幅，简化了设备结构，还大幅降低了发电成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118188325A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410402607.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种联合风力与波浪能隔振发电装置及其控制方法，包括：风力发电机、四个相同的隔振波浪能发电机、控制模块、振幅传感器，隔振波浪能发电装置内部设有发电模块和隔振模块，通过机械运动扰流器连接，所述控制方法包括以下步骤：获取波浪能隔振发电装置振幅；通过PID模糊控制，根据振幅对隔振模块输入电力，产生抵消波浪振幅的机械力；借助鹅优化算法调整电力输出，改变发电机外电阻达到机械运动整流器最佳阻尼，提高装置耐用性和发电效率。本发明将风能与波浪能发电机和隔振模块结合，使发电装置对能源的利用率提升的同时，改善面对大风浪情况下可能发生的侧翻风险，本装置的风力与波浪发电装置使用同一套电力系统，降低了发电成本。
-
公开(公告)号：CN118444318B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410485194.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01S13/937 , G01S7/02 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，使用高频毫米波雷达，在船只行驶过程中对航道中水下障碍物进行检测，获取雷达采集的时频图像数据；将时频图像随机反转、剪裁以扩充用于训练的数据集；使用改进后的火鹰算法对Resnet网络模型进行优化，搭建识别模型；采用SPM混沌映射的方式，使火鹰算法跳出局部最优，加快收敛速度；利用收集的时频图像数据集对改进后的Resnet网络模型进行训练；将模型投入使用，在船只行驶过程中，识别可能造成潜在危害的礁石障碍物并发出警报。本发明在现有技术基础上，加快了Resnet网络模型收敛速度，进一步提高雷达识别系统的准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN118499175B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410529833.0
申请日：2024-04-29
Applicant: 淮阴工学院
IPC: F03B13/14 , F03B15/00 , F03D9/25 , G06N3/006 , G06F17/16 , F16F15/06 , F16F15/08 , F16F15/03 , H02K7/18 , H02K7/06 , H02J7/14
Abstract: 本发明公开了一种风能与波浪能发电系统，包括风力发电模块、波浪能隔振发电模块、控制模块；所述风力发电模块与波浪能隔振发电模块产生电能；所述波浪能隔振发电模块将整体振幅传输至控制模块；所述控制模块内部集成振幅传感器，采用优化后的河马算法对PID参数进行优化调节，对接收到的振幅数据进行处理并转化为相应的控制指令，并将控制指令回送至波浪能隔振发电模块，实现振幅控制。本发明通过将波浪能发电机与隔振装置进行巧妙结合，根据获取的振幅数据的变化，采用模糊河马PID控制器计算需要输入隔振装置的电力，隔振装置接受电力后，产生反作用力减小振幅，简化了设备结构，还大幅降低了发电成本。
-
公开(公告)号：CN118942071A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411057491.3
申请日：2024-08-02
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及目标检测领域，具体涉及一种基于改进SSPDO‑YOLO的交通标志小目标检测方法，利用车载监控收集各种交通标志图片并对图片进行预处理，得到一份数据集；基于YOLOv8模型改进网络框架，得到改进后的SSPDO‑YOLO模型；1）利用C2f‑SMPCGLU模块代替原有YOLOv8模型的C2f模块；2）添加P2检测层，P2检测层先经过SPDConv模块，再与P3检测层进行融合后使用CSPOmniKernel模块来进行特征整合；利用SSPDO‑YOLO模型对处理后的数据集进行交通标志的目标检测。本发明能够在保证精度与现有算法相当的同时模型更加简单，计算量显著降低，能够更加有效地学习从全局到局部的特征表征，最终提高交通标志这类小目标的检测性能。
-
公开(公告)号：CN118444318A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410485194.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01S13/937 , G01S7/02 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，使用高频毫米波雷达，在船只行驶过程中对航道中水下障碍物进行检测，获取雷达采集的时频图像数据；将时频图像随机反转、剪裁以扩充用于训练的数据集；使用改进后的火鹰算法对Resnet网络模型进行优化，搭建识别模型；采用SPM混沌映射的方式，使火鹰算法跳出局部最优，加快收敛速度；利用收集的时频图像数据集对改进后的Resnet网络模型进行训练；将模型投入使用，在船只行驶过程中，识别可能造成潜在危害的礁石障碍物并发出警报。本发明在现有技术基础上，加快了Resnet网络模型收敛速度，进一步提高雷达识别系统的准确性和鲁棒性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
35
records
(took 0.02 seconds)
