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公开(公告)号：CN114215912A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111499056.2
申请日：2021-12-09
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及密闭压力罐开关设备技术领域，公开了一种配备安全联锁装置的自动化启闭式蒸压釜，包括釜体，釜体端部通过连接件转动连接有釜盖，釜盖上沿其圆周方向设置有釜齿，釜齿穿过设置在釜体端部的卡接口后位于釜体端部的容纳槽内，所述的釜体端部内侧沿其圆周方向设置有调节槽，调节槽内设置有对釜齿进行限位的调节件，调节槽内在调节件移动的路径上设置有容纳腔，容纳腔内设置有位置开关；釜盖一侧设置有对釜盖进行锁紧的锁紧调节装置；其中连接件、位置开关及锁紧调节装置均与PLC控制箱连接；本发明，能够对釜盖进行自动锁合，防止工作过程或者泄压未完全的情况下釜盖产生转动，同时省去人工插销的繁琐过程，确保工作过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN114061588A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111352541.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G01C21/20 , H04B10/114
Abstract: 本发明提出了一种基于光通信的路线确定方法及系统，涉及定位导航领域。一种基于光通信的路线确定方法包括：通过目标区域光源的光信号得到目标在目标区域中位置对应的定位信息；确定目标在目标区域中位置对应的行进方向及目标在行进方向上的行进距离；根据目标的行进方向、行进距离以及目的地位置信息，确定路线信息。其能够解决现有技术中无法真实反映目标行进路线的问题。此外本发明还提出了一种基于光通信的路线确定系统，包括：采集模块、确认方向距离模块及确定路线模块。
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公开(公告)号：CN111126195A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911260652.8
申请日：2019-12-10
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了基于场景属性驱动和时空域显著性的异常行为分析方法，包括构建主客体静态动势响应模型；构建主体表观显著性模型；构建面向全局场景的动态特征提取模型进行提取全局场景动态特征；构建主体运动显著性模型；对主体目标进行持续性的检查和跟踪；对行为状态进行判别；采用条件后验概率预测方法对异常行为的强弱程度进行判别；本发明通过从静态态势和动态态势两个角度考虑主客体之间的依存关系，对场景静态态势信息的描述分为面向主客体自身的显著表现特征和主客体之间的类别属性特征，形成了以场景属性关联为驱动目标潜在状态描述，解决了无法对静态主体目标进行异常判断的问题。
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公开(公告)号：CN118942677A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410995674.3
申请日：2024-07-24
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/094 , A61B5/346
Abstract: 本发明公开了一种基于辅助分类器生成对抗网络的心电数据生成方法，依次包括以下步骤：A：获取不同类型的心电数据样本；B：将对应类型心电数据的先验知识引入基于自注意力机制的生成器和基于时空特征的判别器的构建中，得到基于辅助分类器的生成对抗网络模型；C：设计判别器损失函数和生成器损失函数，结合不同类型的心电数据样本对基于辅助分类器生成对抗网络模型进行训练，得到训练后的基于辅助分类器生成对抗网络模型；D：利用训练后的基于辅助分类器生成对抗网络模型，对不同类型的心电数据样本进行扩充处理。本发明能够有效提高心电数据生成质量，提高心电数据集的多样性和数量，从而提升心电智能辅助诊断模型的性能。
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公开(公告)号：CN115171249B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210779406.9
申请日：2022-07-04
Applicant: 郑州轻大产业技术研究院有限公司 , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种无匙电子锁、系统及存储介质，用于车辆防盗，包括控制模块、供电模块、自学习模块、开关模块、报警模块、识别模块；控制模块控制供电模块、自学习模块、开关模块、报警模块的工作状态；供电模块为电子锁系统进行供电；识别模块，用于对开/关锁指令进行识别，并将识别结果发送至控制模块；开关模块携带有压力传感器，控制锁具的开关状态，实现恒压锁紧；自学习模块基于预设学习协议，自学习车辆遥控器的功能，发送锁具和车辆电源同步控制信号至控制模块；报警模块基于控制模块发送的报警指令进行报警。本发明通过机械结构与电结构相结合防止锁具被断电导致报警功能失效；自主学习车辆遥控器的控制功能，实现锁具与车辆同步开关。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117610588A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311481984.5
申请日：2023-11-08
Applicant: 郑州轻大产业技术研究院有限公司 , 郑州轻工业大学
IPC: G06F40/58 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉特征与语义信息融合的机器翻译方法，包括，采集数据样本并进行特征提取，获得目标数据信息；构建机器翻译模型，将所述目标数据信息输入所述机器翻译模型进行训练，获得目标翻译模型；将待翻译输入所述目标翻译模型进行翻译，获得翻译结果。本发明利用视觉特征与语义信息的融合信息来进行机器翻译，能够帮助模型更好的理解上下文，达到快速精准翻译的目的。同时还能弥补单一信息翻译及人工同传的不足，提升机器翻译的效率和准确率，降低成本。
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公开(公告)号：CN117386761A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311565245.4
申请日：2023-11-22
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: F16H1/08 , F16H57/00 , F16M11/04 , F16M11/18 , F16M11/42 , G01M13/021 , G01M13/025
Abstract: 一种混合传动的齿轮副多状态检测升降实验装置，包括移动支架，移动支架的上部固定安装有机架组件，机架组件的顶部设有主动轮测量调节装置和从动轮测量调节装置，主动轮测量调节装置包括第一电机驱动式横移机构、第一气缸驱动式横移机构、第一气缸驱动式升降机构和主动齿轮固定平台，从动轮测量调节装置包括第二电机驱动式横移机构、第二气缸驱动式横移机构、第二气缸驱动式升降机构和从动齿轮固定平台，主动齿轮固定平台上安装有主动齿轮，从动齿轮固定平台上安装有从动齿轮。本发明将测试装置与齿轮副传动系统进行耦合，模拟多种复杂的工作和姿态，实现对齿轮副传动系统的测量和数据采集，快速准确地判断齿轮副传动系统的工作状态和存在的问题。
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公开(公告)号：CN116984281A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210436133.8
申请日：2022-04-25
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 一种基于自行驱动的太阳能电池板清洗装置，该清洗装置在太阳能电池板的两侧均设有导轨，两导轨之间连接有能够沿着导轨滑行且能压在太阳能电池板表面自由转动的滚刷，并在滚刷一端的支撑壳体上连接有与滚刷的横轴连接的横轴链轮，横轴链轮的两侧设有两张紧链轮，通过链条驱动横轴链轮转动，张紧链轮为链条提供张紧力以保证链驱动效果，横轴链轮驱动滚刷在电池板表面转动实现清扫；另外，链条的下部与支撑壳体的下部固定连接，因此滚刷转动的同时链条还能够拉着滚刷在两导轨之间滑行，实现滚刷在太阳能电池板表面往复移动清扫，只需一个驱动组件即可实现滚刷的两个复合动作，清洁效率高、清洁效果好，并且整体结构简单、运行稳定，利于在市场全面推广。
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公开(公告)号：CN116374753A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310019202.X
申请日：2023-01-06
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的电梯智能停靠管理方法、系统及存储介质，用于电梯管理，包括基础电梯系统，还包括：采集模块、特征提取模块、处理模块以及控制模块；采集模块，用于采集电梯平层匹配图像、轿厢内图像、轿厢运动图像；特征提取模块，用于对采集模块所采集的图像信息进行动态特征提取，并与预存储的位置信息、非法信息以及危险信息相匹配，获得特征优化集合；处理模块，基于预设数据整合算法对特征优化集合进行信息处理，得到处理结果；控制模块，用于基于处理结果发布对应控制指令控制基础电梯系统运行。本发明基于机器视觉技术对轿厢的图像进行采集，通过对图像的特征采集识别电梯所处场景，进行危险预告。
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公开(公告)号：CN115983368A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310001865.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种人工智能框架的深度学习模型适配方法、装置及电子设备，应用于深度学习技术领域，包括：构建并训练人工智能框架的深度学习模型，结合目标硬件的信息，查询转换路径表，得到深度学习模型匹配的目标转换路径；根据目标转换路径，对深度学习模型进行转换，并进行优化与压缩，得到适配目标硬件的目标深度学习模型。本发明通过综合深度学习模型以及需适配的目标硬件的信息，查询转换路径表，得到目标转换路径，并根据每次转换的转换前模型与转换后模型的映射关系生成转换任务，进行连续多次转换，随后进行优化与压缩，得到适配目标硬件的目标深度学习模型，实现了将各种人工智能框架下的深度学习模型与任意人工智能芯片适配。
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