-
公开(公告)号：CN119147529A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411624934.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N21/84 , G01N15/0227 , G06N3/0464 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及沥青混合技术领域，尤其涉及一种沥青混合料骨料级配在线监测方法。一种沥青混合料骨料级配在线监测方法，包括S1、骨料预处理；S2、实时分析；S3、生产数据获取；S4、样本获取；S5、输入前馈神经网络模型；S6、预测混合结果。本发明首先运用labelme软件及Mask RCNN实例分割网络对骨料进行等级划分，从而可以在线识别出生产线上的骨料级配，同时对骨料级配、配合比及其生产出的沥青混合料进行跟踪，建立前馈神经网络模型，得到生产数据与沥青混合料坍落度之间的映射模型，将该模型输入至电脑端，即可对生产线上正在生产的沥青混合料坍落度性能进行预测，从而科学指导生产人员对生产配方及数据进行调整。
-
公开(公告)号：CN118883215B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411379702.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N1/28 , G06T7/00 , G06N20/00 , G06T7/194 , G01N1/38 , G01N33/38 , G01N21/84 , G01N22/04 , G01N15/08
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的混凝土配方实时控制方法及其装置，其中方法包括材料特性检测方法，搅拌质量检测方法，生产质量调整配方方法。本发明通过上述结构，通过材料特性检测方法，搅拌质量检测方法，生产质量调整配方方法的配合下，能够实时有效的预测混凝土搅拌过程工作性能以及检测骨料级配、颗粒形状参数，减少生产过程中必要的性能检测时间，提高生产效率，当本批次混凝土的性能不满足要求时，通过当前的骨料级配、颗粒形状参数计算出所要补充的骨料用量，并实时进行调整，以保证混凝土出料时性能能够满足要求，减少资源浪费，提高调整配方效率。
-
公开(公告)号：CN117390586B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311705113.7
申请日：2023-12-13
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的坍落度监测方法、装置及可读介质，涉及混凝土坍落度监测领域，包括：获取混凝土搅拌过程中的视频数据和非视频数据并进行预处理，得到预处理后的视频数据和预处理后的非视频数据；构建多模态坍落度预测模型并训练，得到经训练的多模态坍落度预测模型，将预处理后的视频数据和预处理后的非视频数据输入经训练的多模态坍落度预测模型，其中，预处理后的视频数据输入第一特征提取网络分支，提取得到视频特征，预处理后的非视频数据输入第二特征提取网络分支，提取得到非视频特征，视频特征和非视频特征依次经过融合模块和输出模块，得到坍落度的预测值，解决单一模态的数据对坍落度预测的准确度低、稳定性差等问题。
-
公开(公告)号：CN117422709B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311709417.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB图像和深度图像的坍落度预测方法及装置，涉及坍落度预测领域，该方法包括：获取混凝土搅拌阶段采集到的混凝土表面的原始RGB图像序列和原始深度图像序列，对原始RGB图像序列和原始深度图像序列进行预处理，得到RGB图像序列和深度图像序列；构建基于双模态特征融合的坍落度预测模型并训练，得到经训练的坍落度预测模型；将RGB图像序列中的RGB图像及其对应的深度图像序列中的深度图像输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，以解决在混凝土搅拌过程中实时检测坍落度的问题。
-
公开(公告)号：CN117390586A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311705113.7
申请日：2023-12-13
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的坍落度监测方法、装置及可读介质，涉及混凝土坍落度监测领域，包括：获取混凝土搅拌过程中的视频数据和非视频数据并进行预处理，得到预处理后的视频数据和预处理后的非视频数据；构建多模态坍落度预测模型并训练，得到经训练的多模态坍落度预测模型，将预处理后的视频数据和预处理后的非视频数据输入经训练的多模态坍落度预测模型，其中，预处理后的视频数据输入第一特征提取网络分支，提取得到视频特征，预处理后的非视频数据输入第二特征提取网络分支，提取得到非视频特征，视频特征和非视频特征依次经过融合模块和输出模块，得到坍落度的预测值，解决单一模态的数据对坍落度预测的准确度低、稳定性差等问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117195163A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311478000.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/27 , G16C20/30 , G16C20/70 , G16C60/00 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种基于混凝土配方的坍落度预测方法、装置及可读介质，涉及混凝土搅拌检测技术领域，该方法包括：获取原料配方数据，并提取原料特征；构建坍落度预测模型，根据历史生产过程中不同抗压强度的混凝土的原料配方数据中的单位方量水质量或水灰比分布范围制作坍落度标签，将不同抗压强度的混凝土的原料配方数据中的每立方混凝土所使用的每种原料质量作为原料特征，构成训练数据，采用训练数据对坍落度预测模型进行训练，得到经训练的坍落度预测模型；将原料特征输入经训练的坍落度预测模型，预测得到对应的坍落度的预测值，解决现有技术中混凝土坍落度需要大量人工实验标注、生产后离线测量的问题，提高混凝土搅拌站的生产效率。
-
公开(公告)号：CN113731836B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110891690.4
申请日：2021-08-04
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，包括：输送带、图像采集系统、工控机、分选执行机构；所述输送带用于散布并输送城市固体废弃物物料，由进料口向图像采集系统及分选执行机构方向输送；所述图像采集系统位于输送带上方，于分选执行机构间隔一定距离；所述分选执行机构位于输送带末端；上述的基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，相对于国内普遍使用的城市固体废弃物人工分选方法，本分选系统效率高、持续工作时间长、可显著改善工人工作环境，实现分选自动化。
-
公开(公告)号：CN115601546A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211324514.3
申请日：2022-10-27
Applicant: 华侨大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种实例分割模型训练方法、装置及可读介质，通过采用第一训练集分别训练主体模型和辅助模型，得到经训练的主体模型和经训练的辅助模型，其中，主体模型为实例分割模型，辅助模型为逐像素分类模型；将待测图像分别输入经训练的主体模型和经训练的辅助模型，得到第一预测结果和第二预测结果，分别获取第一预测结果和第二预测结果的第一掩膜图和第二掩膜图；根据第一掩膜图和第二掩膜图确定难例样本，难例样本为因置信度低而未被经训练的主体模型识别出目标的待测图像，将难例样本与其第二预测结果对应的标签保存为第二训练集；采用第二训练集对经训练的主体模型继续进行训练，得到训练好的主体模型，能够有效提高模型泛化性和准确率。
-
公开(公告)号：CN119086603B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411569718.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N22/04 , G01B11/00 , G01B11/06 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T7/60 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及混凝土生产技术领域，具体涉及基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率检测方法及装置，结合RGB‑D成像技术与微波传感技术获取细骨料的料厚曲线数据和微波频谱曲线；将料厚曲线数据和微波频谱曲线输入经训练的多模态含水率预测模型，经训练的多模态含水率预测模型包括料厚特征提取网络、微波频谱特征提取网络和特征融合网络，料厚曲线数据经过料厚特征提取网络，提取得到料厚特征，微波频谱曲线经过微波频谱特征提取网络，提取得到微波频谱特征，料厚特征和微波频谱特征输入特征融合网络，预测得到含水率的预测值。本发明解决了现有技术中细骨料含水率检测不准确、延迟性较高的问题，有效滤除料厚波动，提高含水率测量的精度和稳定性。
-
公开(公告)号：CN119147529B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411624934.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N21/84 , G01N15/0227 , G06N3/0464 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及沥青混合技术领域，尤其涉及一种沥青混合料骨料级配在线监测方法。一种沥青混合料骨料级配在线监测方法，包括S1、骨料预处理；S2、实时分析；S3、生产数据获取；S4、样本获取；S5、输入前馈神经网络模型；S6、预测混合结果。本发明首先运用labelme软件及Mask RCNN实例分割网络对骨料进行等级划分，从而可以在线识别出生产线上的骨料级配，同时对骨料级配、配合比及其生产出的沥青混合料进行跟踪，建立前馈神经网络模型，得到生产数据与沥青混合料坍落度之间的映射模型，将该模型输入至电脑端，即可对生产线上正在生产的沥青混合料坍落度性能进行预测，从而科学指导生产人员对生产配方及数据进行调整。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.01 seconds)
