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公开(公告)号：CN113635906A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111005909.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明提供了一种基于局部时间序列提取算法的驾驶风格识别方法和装置，其方法包括：确定驾驶风格不同的至少两个驾驶风格样本集；采用预设的时间序列分割方法将所述至少两个驾驶风格样本集中的每一个驾驶风格样本集分割为多个初始时间子序列；采用预设的局部时间序列提取算法从所述多个初始时间子序列中提取出多个目标时间子序列；根据所述多个目标时间子序列构建相似度识别模型，并根据所述相似度识别模型对待识别驾驶数据的驾驶风格进行识别。本发明提高了驾驶风格识别方法的时效性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104867121B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201510309333.7
申请日：2015-06-08
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于暗原色先验和Retinex理论的快速图像去雾法，首先获取简化的大气散射模型；然后获取介质传输率初始估计值和粗略估计值，进行像素级融合得到介质传输率的最终估计值；最后将介质传输率的最终估计值代入简化大气散射模型进行图像复原获得去雾图像。本发明提出的方法具有很快的运算速度，且能有效提高复原图像的清新度和对比度，同时获得较好的图像颜色，在城市交通、视频监控和智能车辆等领域具有广泛的前景和应用价值。
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公开(公告)号：CN104332161B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201410508985.9
申请日：2014-09-28
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G10L21/0272
Abstract: 本发明公开了一种基于接收先验和单源点检测的欠定盲辨识方法，综合了信号混合过程的先验信息进行单源时频点检测，更贴近实际对象，具有更高的检测精度；实际的计算过程中，只需要利用第一和第二个阵元的混合信号进行一次聚类运算，估计出混合矩阵中的第二行元素，即可根据先验信息实现对整个混合矩阵的重构，在提高估计精度的同时提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN106478127A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610860172.5
申请日：2016-09-28
Applicant: 武汉理工大学
IPC: C04B38/02 , C04B28/14 , C04B18/14 , C04B111/40 , C04B111/52
CPC classification number: Y02W30/94 , C04B28/143 , C04B2111/40 , C04B2111/52 , C04B2201/20 , C04B2201/50 , C04B18/141 , C04B18/142 , C04B2103/302 , C04B22/068 , C04B38/02 , C04B38/0067
Abstract: 本发明属于建筑材料技术领域，具体涉及一种磷石膏发泡制品及其制备方法。该发泡制品的原料包括固体废弃物、外加剂和水；其中，所述的固体废弃物包括磷石膏、钢渣和矿渣，所述的外加剂包括双氧水发泡剂和聚羧酸减水剂。本发明的有益效果是：该发泡制品组分中没有水泥或水泥熟料，磷石膏等固体废弃物使用量大，成本低，有利于大量消耗工业副产品磷石膏，可变废为宝。
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公开(公告)号：CN106052920A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610338251.X
申请日：2016-05-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G01L5/00
CPC classification number: G01L5/0033
Abstract: 本发明涉及交通运输技术领域，特指一种智能升降定位索力检测装置，包括索径适应机构、制动机构、运动稳定机构、拾振器安装杆、激光测距传感器与骨架，索径适应机构、制动机构、运动稳定机构、拾振器安装杆、激光测距传感器分别设于骨架上。本发明采用这样的结构设置，从实际情况出发，针对不同直径、不同倾角的斜拉索设计了可调节式检测装置，该装置能完成自动爬升与检测，大幅度减少修护时间，节省人力物力，保障检测人员安全，保证桥面交通通行效率，并且，相对于现有技术，检测没有更多的复杂步骤，适用于市场推广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115219906A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210742084.0
申请日：2022-06-27
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑PSO优化的多模型融合电池荷电状态预测方法及系统，包括：采集锂电池的外部参数获得按时间排序的数据集；数据清洗和归一化处理，并划分为训练集、验证集和测试集；构建三个基模型GA‑PSO‑LSTM、GA‑PSO‑SVM、A‑PSO‑GRU，集成为强学习模型；对强学习模型进行训练，得到新的训练集的特征和新的测试集的特征；采用真实SOC值作为输出进行第二轮训练，采用新测试集预测，最后将单个预测值加权平均得到最终的SOC预测值。本发明解决了单个遗传算法后期效率低，单个粒子群算法陷入局部最优解的问题，提高了优化的效率和效果，具有长期的数据记忆的优点，提高了预测的准确度。
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公开(公告)号：CN113589189B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111007674.0
申请日：2021-08-30
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置，其包括：建立初始长短期记忆网络模型；获取锂电池健康指标数据集；根据所述锂电池健康指标数据集对所述初始长短期记忆网络模型进行训练、验证和测试，得到目标长短期记忆网络模型；将锂电池健康指标数据输入至所述目标长短期记忆网络模型，对所述锂电池健康状况进行预测。本发明采集实时的锂电池数据，利用改进的遗传算法，对长短期记忆网络模型参数寻优，并引入了注意力机制与增量学习的方法，实现了对锂电池健康状况的在线预测，并且避免了调参的盲目性，提升了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113780385A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111001093.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的驾驶风险监测方法，该方法包括：获取包含标注信息的多种驾驶行为样本图像，形成驾驶图片数据集，其中，所述标注信息为对应的实际驾驶行为分类；将所述驾驶图片数据集输入至神经网络的特征提取器进行特征提取后，依次输入至所述神经网络的通道注意力层和空间注意力层，形成特征矩阵后输入至所述神经网络的顶层分类器，输出预测驾驶行为分类；根据所述实际驾驶行为分类和所述预测驾驶行为分类，对所述神经网络进行训练至收敛，确定训练完备的神经网络。本发明能够大大提高识别误判率准确、实时识别分心驾驶行为，只需要少量样本，即可泛化到不同场景，更重要的是实时性得到了充分保证。
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公开(公告)号：CN106052920B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610338251.X
申请日：2016-05-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G01L5/00
Abstract: 本发明涉及交通运输技术领域，特指一种智能升降定位索力检测装置，包括索径适应机构、制动机构、运动稳定机构、拾振器安装杆、激光测距传感器与骨架，索径适应机构、制动机构、运动稳定机构、拾振器安装杆、激光测距传感器分别设于骨架上。本发明采用这样的结构设置，从实际情况出发，针对不同直径、不同倾角的斜拉索设计了可调节式检测装置，该装置能完成自动爬升与检测，大幅度减少修护时间，节省人力物力，保障检测人员安全，保证桥面交通通行效率，并且，相对于现有技术，检测没有更多的复杂步骤，适用于市场推广。
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公开(公告)号：CN103308000B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310243857.1
申请日：2013-06-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉的曲线物体测量方法，包括：获得待测曲线物体的左、右图像；标定所述左、右摄像机；计算图像匹配所需的极性约束条件；将所述右图像中待测曲线物体的边缘点在左图像中进行匹配，得到边缘匹配点对；将边缘匹配点对进行三角重构，获得待测曲线物体边缘点在所述左摄像机坐标系中的三维坐标集；根据所述三维坐标集计算所述右图像中待测曲线物体边缘点的平面方程解析式的最优解以及边缘点到待测曲线所在平面的距离，如果该距离大于阈值，进行非线性最优化，计算边缘解析式，得到待侧曲线物体的尺寸参数。本发明方法测量过程中不需要使用标定板，操作简单，且测量精度高，能够满足实际应用要求。
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