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公开(公告)号：CN114897850B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210558665.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种检测带钢表面缺陷的有监督Dropout方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤10。本发明有效的解决了深度学习网络应用于带钢表面质量缺陷检测时，由于不均衡小样本训练数据集导致的过拟合问题，降低了人工智能应用该领域的成本和门槛，完全依据网络预测分类的结果，指导深度神经网络的训练，使得网络模型对于训练的带钢缺陷数据有更好的利用率，且能够在相同预测时间下显著提高测试正确率。
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公开(公告)号：CN111667466B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010453190.8
申请日：2020-05-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种带钢表面质量缺陷多分类的多目标优化特征选择方法。本发明构建带钢表面质量缺陷数据集，将样本特征值向量进行归一化；将归一化之后的数据集中与类别对应的样本子集先互斥拆分，再按自助采样法采样生成多个亚子集；计算均衡分布的样本子集中的各特征权重均值，得到筛选之后的特征子集；构建带钢表面质量缺陷多分类问题的特征选择多目标优化模型；应用NSGA‑III算法求解，通过特征权重降序基因填充构造法生成初始种群；经过多轮的迭代优化，最后得到优化结果作为带钢表面质量缺陷多分类的最优特征选择子集。本发明实现在高维特征空间中快速提取有效的特征子集，消除大量低关联度和冗余特征，同时使分类器达到最佳分类性能。
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公开(公告)号：CN115034991A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210668444.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 公开了一种用于盾尾间隙智能监测的图像对比度增强方法、系统，该方法包括：获取现场采集到的盾尾间隙图像；利用单尺度SSR模型计算盾尾间隙图像的感知反射分量Rp；利用Retinex思想计算盾尾间隙图像的感知光照分量Lp；通过伽马矫正均衡化盾尾间隙图像的感知光照分量Lp，得到校准后的感知光照分量Lm；依据曝光率与感知光照分量的负相关性，计算盾尾间隙图像的曝光率矩阵K；将曝光率矩阵K带入多曝光融合模型中计算对比度增强后的图像Ie。本发明解决了从隧道盾构环境中采集的图像过曝光、欠曝光的问题，提升图像整体对比度。
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公开(公告)号：CN114821575A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210572988.3
申请日：2022-05-19
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制和集成学习的冰箱食材检测方法及装置。其方法包括：获得训练完备后的冰箱食材检测集成模型，所述冰箱食材检测集成模型包括模型结构不相同的第一冰箱食材检测模型和第二冰箱食材检测模型，所述第一冰箱食材检测模型包括联合注意力机制模块；获取待检测冰箱食材图像，并基于所述冰箱食材检测集成模型对所述待检测冰箱食材图像进行检测，获得所述待检测冰箱食材图像的检测结果。本发明通过设置冰箱食材检测集成模型包括模型结构不相同的第一冰箱食材检测模型和第二冰箱食材检测模型，且第一冰箱食材检测模型包括联合注意力机制模块，可增强特征的表达能力，提高冰箱食材检测集成模型的检测精度和准确性。
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公开(公告)号：CN112345849B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011123074.6
申请日：2020-10-20
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供一种废热温差发电性能测试平台及其测试方法，包括温差发电及性能检测单元和监控单元；温差发电及性能检测单元提供温度、流量和压力可调的废热气体给热交换器构建热电器件组的热端温度；监控单元采集各个传感器信号和执行部件的工作状态，并利用上位机进行信息显示，通过操作上位机界面给主控制器发送操作命令控制温差发电及性能检测单元的运行状况，测试在不同条件下热电器件组的伏安特性和功率‑电流特性，进行热交换器结构、热电器件组电气拓扑结构和冷却效果对废热温差发电的性能测试与评价。该平台可进行废热温度、背压、流量、冷却水温度、冷却水流量对温差发电全面性能测试，为热交换器、管路、冷却水回路的设计提供指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112362984A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011123075.0
申请日：2020-10-20
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供一种汽车尾气温差发电系统车载兼容性测试平台及其测试方法，包括温差发电及性能检测单元、监控单元；温差发电及性能检测单元提供温度、流量和压力可调的汽车尾气给热交换器构建热电器件组的温差；监控单元采集各个传感器信号和执行部件的工作状态，与上位机进行信息显示，通过操作上位机界面给主控制器发送操作命令控制温差发电及性能检测单元的运行状况，测试在不同条件下热电器件组的伏安特性和发动机的油耗及排放性能，进行热交换器结构、热电器件组电气拓扑结构和冷却效果对汽车尾气温差发电的性能评价。该平台可进行汽车尾气温度、背压、流量、冷却水温度、冷却水流量对温差发电性能测试，为系统车载兼容性优化提供指导。
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公开(公告)号：CN111755720A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010586864.1
申请日：2020-06-24
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H01M8/04302 , H01M8/04303 , H01M8/04828 , H01M8/04223 , H01M8/04225 , H01M8/04228
Abstract: 本发明涉及一种燃料电池发动机吹扫除水低温储存控制方法，1）控制负载电流，控制加热器和散热器使燃料电池堆的入口冷却水温度，控制空压机的转速，通过单片电压巡检单元检测燃料电池堆各个单片电池电压；2）燃料电池控制器控制负载电流，控制加热器和散热器使燃料电池堆的入口冷却水温度，使得空压机出口的空气不经过中冷器和加湿器直接流入燃料电池堆空气入口，控制氢气回路中第一三通阀的入口和出口切换路径使得比例阀出口的氢气经过干燥器之后直接流入燃料电池堆氢气入口，并控制比例阀的开度使得燃料电池堆入口空气压力。本发明可不依赖内阻在线测试和湿度软测量仪器和方法，能精准控制燃料电池发动机电堆含水量。
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公开(公告)号：CN111623963A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010406150.8
申请日：2020-05-14
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种盾尾间隙智能监测的多激光器电平调制触发方法，包括：多个激光器电源、多个带调制触发功能的激光器、激光器调制触发控制板、接口转换模块、网络传输模块、盾尾间隙智能监测装置服务器、盾尾间隙智能监测装置显示模块、主控制单元、变焦工业相机、激光测距仪。本发明方法中主控制单元控制激光器调制触发控制板输出多路高、低电平，且每路高电平分别输出至对应激光器，以在精确的时间节点上打开和关闭多个激光器。本发明确保了其发射出激光光束的质量，为提升盾尾间隙图像质量和精度提供了重要的保障；提升了激光器使用时间，增加了盾尾间隙测量装置的使用寿命，降低了设备使用和维护成本。
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公开(公告)号：CN114821575B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210572988.3
申请日：2022-05-19
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制和集成学习的冰箱食材检测方法及装置。其方法包括：获得训练完备后的冰箱食材检测集成模型，所述冰箱食材检测集成模型包括模型结构不相同的第一冰箱食材检测模型和第二冰箱食材检测模型，所述第一冰箱食材检测模型包括联合注意力机制模块；获取待检测冰箱食材图像，并基于所述冰箱食材检测集成模型对所述待检测冰箱食材图像进行检测，获得所述待检测冰箱食材图像的检测结果。本发明通过设置冰箱食材检测集成模型包括模型结构不相同的第一冰箱食材检测模型和第二冰箱食材检测模型，且第一冰箱食材检测模型包括联合注意力机制模块，可增强特征的表达能力，提高冰箱食材检测集成模型的检测精度和准确性。
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公开(公告)号：CN116958580A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310879107.7
申请日：2023-07-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/86
Abstract: 本发明涉及一种电力防护装备检测网络训练方法、应用方法、电子设备及介质，包括：获取电力防护装备检测数据集；构建初始电力防护装备检测网络；将检测图像为输入，基于特征提取模块进行特征提取得到特征图像，基于多尺度融合模块依次进行上采样特征融合和下采样特征融合得到融合特征数据，基于检测头进行解码得到预测框和置信度预测值；基于变焦损失模块计算预测框和检测框的交并比，根据交并比和检测标签确定样本损失权重并计算加权预测损失，调整网络参数直至损失不再降低，得到训练完备的电力防护装备检测网络。本发明通过变焦损失模块确定正负样本的损失权重，根据损失权重计算加权预测损失，解决样本间不平衡性问题，提高网络的检测准确性。
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