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公开(公告)号：CN107168449A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710448539.7
申请日：2017-06-14
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G05F1/67
CPC classification number: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的用于汽车的太阳能电池MPPT系统及控制方法。包括车体、固定在车体上的三角立体折叠太阳能电池板，可滑动的太阳能电池板以及在八个光传感器控制下的四根液压杆结构，为保证光电转化效率最大，还加入了改进的最大功率点跟踪算法。车辆静止时，太阳能电池板完全展开，充分接受光照；车辆行驶过程中，基于三角立体折叠的特殊结构，车顶平面仍能继续接受光照给蓄电池充电，太阳能电池板收拢在车顶，经过对四个光传感器转化出的数据比对调整液压杆长度以确定最佳受光倾角，使电池板最大程度接受光照，能够保证行车过程中不增加阻力，保持平稳，不影响车体外形，静止过程中扩大电池板接收面积，有效为蓄电池充电。
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公开(公告)号：CN108416790B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810098532.1
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种检测方法，尤其是涉及一种用于工件破损率的检测方法。本发明通过区域距离变换计算破损区域每个像素点到区域边缘的距离，有效的避开了铜渣、毛刺等缺陷的影响。提高了计算精度；本发明根据采集到的图片，在考虑线路毛刺、铜渣等基础上，自动进行区域分割，自动逐像素计算距离，自动计算破损率；在线检测时，根据骨架上点到边缘的距离与标准线宽比较计算破损率。该检测过程具备计算简单、计算时间短，精度高等特点。
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公开(公告)号：CN111935106A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010716558.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种利用改进验证码收集带标签的数据集的方法，首先收集并标注大量的现有开源数据集未收录的对象或者是一些物体的不常见多样化的特征，并对这些图像进行位移、旋转、亮度和缩放的图像增强处理以及合并出一个多特征的数据集，其次提出一种基于上述数据集中利用矩形标注这些对象或者特征标签的新型验证码的方法，该方法判定用户输入的标签是否在可接受范围内，若正确，则保存图像和用户输入的标签作为数据集的一部分，反之验证失败，则重新测试直到成功。本发明收集的数据集的效率极高，成本低，且得到的数据集质量高。
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公开(公告)号：CN110738628A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910978835.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，首先首先将彩色源图像A和B均转换为灰度图像；根据步骤1中获得的灰度图像，选择检测范围；获得焦点图像；由焦点图像得到三级比较图C3；由三级比较图C3获得两级比较图C2；消除两级比较图C2中的孤立噪声；结合两级比较图C2，将彩色源图像A和B融合。本发明提供的方法可将源图像的更多原始信息合并到单张图像中并有效提高融合图像质量，可作为边缘检测、特征提取等预处理步骤，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN109272060A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811036910.X
申请日：2018-09-06
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出的一种基于改进的darknet神经网络进行目标检测的方法和系统，包括：采用固定相机连续获取训练样本图像，并对训练样本中的检测目标进行边框和类别的标注；通过旋转角度、调整饱和度、调整曝光量、调整色调来生成更多训练样本；基于改进的darknet神经网络构造图像检测模型；利用上述检测模型训练样本图像，并设置检测模型训练时的学习率及迭代次数，输出指定通道数的像素特征图片；每迭代一定次数保存相应的检测模型，直到指定迭代次数终止，并利用最终的检测模型进行相关图像目标检测。本发明对更加细微的物体有更好的识别度，提高图像保真度并改善了群体目标检测时的遮挡漏检情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108596917A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810354995.X
申请日：2018-04-19
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及计算机领域，尤其是涉及一种目标主骨架线提取方法。现有骨架线提取算法缺点：细化算法计算复杂度比较高，而距离变换难以保证骨架的连通性和精确性，基于Voronoi图的方法获取的骨架还需要根据具体情况裁剪分支。本发明在最大圆的基础上进行改进，该方法先将目标均匀分割成若干条形区域，然后求取条形区域重心，将所有重心连接成一个区域，然后采取最大圆方法求取骨架线，该方法有效的解决了因分支裁剪对骨架形状产生的影响，减少了计算量，节省时间，在一定程度上提高了抓取精度。
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公开(公告)号：CN108537277A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810316101.8
申请日：2018-04-10
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种图像分类识别的方法，首先读取本地图片；然后生成批次，并打乱样本数据；接着构造图像分类识别模型；训练参数，直到图像分类识别模型到达稳定；最后保存图像分类识别模型，用来做相关图像识别。本发明通过结合LeNet、AlexNet、GoogleNet等传统算法有效的解决了识别准确率低，过拟合等问题。在图像识别，分类上有明显的改善，而且相对于层数较多、模型复杂的算法GoogleNet、R-CNN等更加容易实现，在实际应用中更实用，稍加改变可以实现各种图像的分类识别。
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公开(公告)号：CN108416790A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810098532.1
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种检测方法，尤其是涉及一种用于工件破损率的检测方法。本发明通过区域距离变换计算破损区域每个像素点到区域边缘的距离，有效的避开了铜渣、毛刺等缺陷的影响。提高了计算精度；本发明根据采集到的图片，在考虑线路毛刺、铜渣等基础上，自动进行区域分割，自动逐像素计算距离，自动计算破损率；在线检测时，根据骨架上点到边缘的距离与标准线宽比较计算破损率。该检测过程具备计算简单、计算时间短，精度高等特点。
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公开(公告)号：CN119809138B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510264758.4
申请日：2025-03-07
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明提供一种短期风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取基于历史风电功率数据和相关气象数据构建的初始数据集；对初始数据集进行预处理，生成风电功率预测所需的数据集；基于捕鱼优化算法优化后的BiGRU模型对数据集进行初步预测，得到初步预测结果及误差序列；结合注意力机制对环境变量加权，将加权后的环境变量和误差序列输入至捕鱼优化算法优化后的BiGRU模型中，得到误差修正结果；基于初步预测结果和误差修正结果，得到风电功率预测值。本发明采用两阶段预测框架和注意力机制，及通过捕鱼优化算法对BiGRU模型进行优化，解决现有的短期风电功率预测方法难以全面捕捉其复杂的动态变化，导致预测精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN112421455B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202011152278.2
申请日：2020-10-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于电力维修设备技术领域，尤其是一种变电配电维修装置，针对维修梯的踏板较为狭窄，会对工人脚部造成负担的问题，现提出以下方案，包括底座，所述底座的顶端转动连接有两个第一固定杆，两个第一固定杆之间转动连接有踏板，踏板的一侧转动连接有两个第四固定杆，所述第一固定杆和所述第四固定杆的顶端分别设有若干第一伸缩组和第二伸缩组。本发明通过液压杆带动第一伸缩组拉伸，第一定位板使顶端的踏板升高，踏板因为第一定位板呈水平状，所以踏板呈水平状，同时又因为第一伸缩组和第二伸缩组相互平行，使所有的踏板始终呈水平状，因为踏板通过第一固定杆和第四固定杆固定，所以较为宽大，不会对工人的脚部造成损伤。
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