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公开(公告)号：CN120020008A
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202311549095.8
申请日：2023-11-20
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: B60S1/02 , B60S1/54 , B60K13/04 , F26B21/00 , F26B21/06 , F26B25/22 , H02N11/00 , H02J7/32 , F01N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于热电转换技术的车窗自动除雾设备，具体包括：热电转换模块、热量收集模块、湿度检测模块、控制处理模块、送风烘干模块。本发明的自动除雾设备采用热电转换器有效的利用了汽车散发的热能，并转化成清洁无污染的电能，整个设备的运行无需额外的能量消耗，节能环保；其次利用汽车自身热量实现除雾功能，减少了能量的消耗，实现了能量的循环再利用；并且采用单片机作为控制处理模块的主控芯片，实现了设备的自动控制，本发明的设备采用热风除雾，结构简单，不占用空间，而且以烘干的方式除雾效果明显，避免了水雾残留问题。
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公开(公告)号：CN119927706A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202311444876.0
申请日：2023-11-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无线传感器网络的数控机床主轴状态在线监控系统，包括无线传感器模块、无线通信模块、信息处理模块以及计算机终端显示模块。无线传感器模块安装在数控机床主轴圆周上。无线传感器模块、无线通信模块和信息处理模块之间均通过无线网络连接，信息处理模块与计算机终端显示模块相互连接。本发明的有益效果是：实现了数控机床主轴状态的实时在线监控，便于工作人员及时发现并解决机床主轴出现的异常状态。
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公开(公告)号：CN115290081B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210806531.4
申请日：2022-07-08
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明提出了一种基于RTOS的嵌入式INS/GPS组合导航方法，包括：S1：在RTOS中建立INS数据接收任务、GPS数据接收任务以及实时卡尔曼滤波解算任务，对任务参数和导航参数进行初始化；S2：将接收到PPS信号的时刻标记为基准时刻，调用GPS数据接收任务，得到GPS解算数据并发送到数据缓存区；S3：调用INS数据接收任务，得到INS解算数据并发送到数据缓存区；S4：检索数据缓存区中是否在基准时刻前后各存在一组INS解算数据，若存在，则调用实时卡尔曼滤波解算任务，结合GPS解算数据对两组INS解算数据的累积误差进行校准，否则返回S2；S5：基于卡尔曼滤波解算任务的校准结果，更新导航参数。本发明提高了INS/GPS数据融合时机的准确性，达到组合导航精准定位的目的。
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公开(公告)号：CN118917220A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411407107.8
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F30/27 , G06N7/01 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及轨道车辆技术领域，具体为基于动态贝叶斯网络的轨道车辆转向架可靠性分析方法，包括抽取训练样本集和初始样本点，训练自适应Kriging模型，采用学习函数UH更新自适应Kriging模型、通过TV‑Copula函数拟合最优状态值之间时变相关性、通过AIC准则构建两两最优状态值集合之间最优TV‑pair Copula函数、构建TV‑Vine Copula函数，作为贝叶斯网络DAG，构建各变量之间TV‑VC‑BN、构建TV‑VC‑DBN，得到失效概率、计算可靠度。本发明采用主动学习函数UH选择最优样本点对自适应Kriging代理模型进行优化，提高自适应Kriging代理模型精度；通过使用TV‑Copula函数最终建立TV‑VC‑DBN模型，将可靠性的分析与时变相关性相结合，提高可靠性分析准确性；通过使用K折交叉检验判断UH函数停止准则，提高主动学习函数UH选择最优样本点准确性。
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公开(公告)号：CN118711093B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411194359.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本申请公开了一种基于无人机防护的视觉检测方法及系统，涉及视觉检测的技术领域。方法包括：获取无人机的拍摄图像，进行质量筛选，得到有效图像；提取有效图像的障碍物信息，判断无人机的撞击概率；获取无人机的运行参数，结合障碍物信息判断得到撞击程度；根据障碍物信息判断得到运行影响程度，结合撞击概率和撞击程度，确认障碍物对无人机的干扰程度；提取有效图像的拍摄信息，确认有效图像的信息准确度；确定无人机的避障需求度，将达到预设的避障需求度阈值的有效图像作为参考图像；将参考图像传输至无人机的控制系统，执行无人机避障防护的操作。本申请提高了基于无人机防护的视觉检测的便捷性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118520776A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410954342.0
申请日：2024-07-17
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F30/27 , G06F30/10 , G06T17/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及可靠性分析技术领域，具体为融合自适应代理模型和分区抽样的机构可靠性分析方法，包括：获得样本空间、区域分解、构建模型、采用主动学习EU函数添加样本点、更新模型、继续区域分解、扩充样本、得到机构性能函数、计算失效概率等步骤。本发明与现有技术相比，有益效果在于，通过区域分解进行样本的扩充，从而提高模型的模拟精度；采用主动学习函数EU挑选最优样本点，并更新主动学习Kriging模型，进一步提高模型的精度，使预测结果更加准确；通过继续区域分解及计算最外层期望样本数，能够快速的完成区域分解，大幅度提高模型的计算效率。
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公开(公告)号：CN116956738B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310956934.1
申请日：2023-08-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及结构可靠性分析技术领域，具体涉及一种基于自适应代理模型的机械结构可靠度计算方法。确定影响机械结构可靠性的不确定性变量进行试验设计；根据试验设计结果获得试验设计对应的响应值，将响应值由大到小排序并计算相邻点的梯度，将梯度与预设的阈值比较，根据比较结果构建单失效模式下的神经网络代理模型；根据单失效模式下的神经网络代理模型构建相关性失效下的神经网络代理模型及其功能函数。本发明利用梯度样本筛选准则构建单失效模式下的神经网络代理模型，利用自适应学习函数对单失效模式下的神经网络代理模型进行更新；同时构造相关角量化方法，并据此构造相关性失效模式下的神经网络代理模型，提升了可靠度计算的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117662918A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311657224.5
申请日：2023-12-05
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能系统的人机交互终端，涉及到人机交互终端技术领域，包括终端设备本体，所述终端设备本体的后侧分别设置有第一固定架和第二固定架，所述第一固定架和第二固定架上均固定连接有一对紧固块，一对所述紧固块贴合在所述终端设备本体的四角位置，所述第一固定架与第二固定架的后侧固定连接有一对轴杆座，一对所述轴杆座上滑动连接有滑杆，所述滑杆的两端固定连接有挡片，所述滑杆上套设有套筒。本发明结构合理，通过对调节头进行转动，然后使卡块脱离齿盘，从而便于对调节盘进行转动，使得齿条对第一固定架与第二固定架分开，对终端设备本体进行拿取，方便人员对终端设备本体整体进行拿取出来进行操作。
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公开(公告)号：CN117593544A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311637844.2
申请日：2023-12-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/62 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于掩膜记忆传播的电力设备巡检分割跟踪方法。首先，构造一个基于掩膜传播的注意力模块。通过学习每帧之间的内在相关性从而挖掘历史帧的掩膜信息。通过检索存储特征和历史帧掩膜的内存库，生成目标注意图来突出框架特征上的目标区域，从而抑制背景杂波的不利影响。其次，设计了注意力细化通路来进一步细化掩膜生成过程中的分割轮廓。引入轻量级注意机制计算底层特征的权值，更多地关注对边缘细节敏感的底层特征，从而获得分割结果。最后，提出了一种掩膜融合机制来提高掩膜的精度。本发明通过掩膜感知和质量评估融合获得比框表示更精确的目标表示，提升了目标的定位精度。
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公开(公告)号：CN117494428A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311457500.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明为一种改进ABC‑Kriging的机械系统可靠性优化设计方法，包括设定优化设计变量和区间范围、获得初始样本点、仿真得到真实响应值、选择拟合数据样本库的相关函数，并利用改进ABC算法获得最优的参数值，建立改进ABC‑Kriging代理模型，并计算可靠度，判断可靠度是否满足精度要求，如满足，则建立可靠度优化设计模型，如不满足，则对抽样数据点进行评价，重新选择样本重新拟合，重复上述步骤，再求解可靠度优化设计模型。本发明提高了传统ABC算法的计算精度和效率，获得最优核函数参数进而构建改进ABC‑Kriging代理模型，提高代理模型的构造精度，提出了并行加点的B准则和H准则样本点评判函数，进一步提升机械系统可靠性优化设计的准确性和计算效率。
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