-
公开(公告)号：CN115331384A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211006065.8
申请日：2022-08-22
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明提供一种基于边缘计算的作业平台火灾事故预警系统，系统主要包括摄像头的部署，边缘计算端和云端平台。摄像头用于实时获取视频信息；智能预警系统以边缘端设备为载体，用于实现作业平台火灾事故预警，将结果展示在边缘端服务器上；云端服务器用于智能预警系统模型的训练以及参数的更新。本系统的目的是为了实现对作业平台的火灾检测识别的实时检测功能，通过4G或5G传输来实现报警信息的迅速确认，完成联动报警功能。充分利用边缘计算的优势，有效提高视频传输以及实时处理的响应速度，提高作业平台的安全性，大大降低了计算成本和能源损耗。同时也充分利用了人工智能给人类带来的便利，降低了人工资源的消耗。
-
公开(公告)号：CN115126473A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210764894.6
申请日：2022-06-29
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： E21B47/00
摘要： 本发明涉及岩气开发技术领域，具体涉及一种页岩气井标准化测试产量的计算方法，包括使用油嘴采集测试动态数据；基于测试动态数据得到初始时刻动态数据和结束时刻动态数据；基于初始时刻动态数据和结束时刻动态数据，利用气液多相管模型分别计算初始时刻井底流压和结束时刻井底流压；基于初始时刻井底流压和结束时刻井底流压利用瞬时无阻流量计算公式计算初始时刻瞬时无阻流量和结束时刻瞬时无阻流量；基于初始时刻瞬时无阻流量和结束时刻瞬时无阻流量计算初始时刻标准化产量和结束时刻标准化产量；基于初始时刻标准化产量和结束时刻标准化产量计算标准测试产量，解决了现有的产量测试方法对各井的测试标准不一致的问题。
-
公开(公告)号：CN114299352A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111003480.3
申请日：2021-08-30
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于用户画像的网络赌博实时甄别监测系统，其特征在于：通过网络赌博参与人的历史数据、云服务器组成。系统主要包括对网络赌博前期历史数据预处理后进行特征分析，引入具有丰富研判人员的“处理经验值”提取。而后将K‑means与Bayes对原始数据集的运算结果，作为网络赌博参与人员用户画像的输入量，使得用户画像不再是纯粹的标签集合体。随后在LSTM的辅助下对构建的网络赌博用户画像进行“软化”构建基于用户画像的甄别网络赌博实时监测系统。数据端传输的数据均为实时有效数据，减少系统处理滞后性，系统利用反馈数据提取后的特征自主学习并对建立好的模型进行修正，这提高甄别自然人是否参与网络赌博的准确率和实时性。
-
公开(公告)号：CN113688759A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111008443.1
申请日：2021-08-31
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的安全帽识别方法，首先是获取各类施工现场的人员佩戴安全帽图像数据；采用多种数据增强方法让图像更清晰、丰富且具有一定的泛化能力，将数据增强后的图像制作为安全帽数据集；改进原生的YOLOv5模型，使其在对安全帽的检测精度和检测速度上能有所提升；模型训练完成后将其用于检测施工现场的视频流，并对检测出的目标框进行二次重合度匹配以提升检测的精准性，降低在实际使用中的误报率；当出现没有佩戴安全帽的人员时及时的向系统发出警告。
-
公开(公告)号：CN113642403A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110791713.4
申请日：2021-07-13
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明提供了一种基于边缘计算的人群异动智能安全检测系统，系统主要包括监控设备的部署，边缘计算端和云端平台。监控设备用于实时获取人群聚集场所中人员流动信息；智能预警系统以边缘端设备为载体，用于实现人数监测，人群异动的预警，将结果展示在边缘端服务器上；云端服务器用于智能预警系统模型的训练以及参数的更新。本系统的目的为搭建视频监控报警平台，部署摄像头，添加边缘计算的规则，实现人数监测，人群异常行为报警功能，降低报警时延。
-
公开(公告)号：CN108804720B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201710282712.0
申请日：2017-04-26
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G06F30/20 , G06N3/02 , G06K9/00 , E21B47/008
摘要： 本发明提供了一种基于改进无迹Kalman滤波与RBF神经网络的抽油机故障诊断方法。首先，利用RBF神经网络对决策参数进行建模，然后，利用改进无迹Kalman滤波算法实时更新神经网络模型隐层的权值、中心及宽度，得到神经网络最优参数，建立基于改进无迹Kalman滤波与RBF神经网络相结合的抽油机故障诊断方法。本发明的显著效果在于：提高了故障诊断的精确率，真正达到实时检测抽油机运行状况的目的。
-
公开(公告)号：CN107831665B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201711115683.5
申请日：2017-11-13
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明提供了一种基于UKF与ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法。利用BP神经网络对天然气吸收塔脱硫过程建模并以该模型为被控对象进行脱硫过程控制仿真实验，根据控制误差和性能指标函数不断更新优化权值，直到得到最优控制信号，实现脱硫过程的最优控制。天然气吸收塔脱硫过程复杂，表现不确定性、非线性、强耦合性、动态性等特点，难以建立精确的数学模型，控制难度较大。针对目前脱硫过程控制方法控制精度低，时滞大、不稳定等问题提出一种基于UKF和ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法，不仅保证了控制系统的稳定性和控制精度，还降低了响应时间，真正实现了吸收塔脱硫过程的实时精确控制。
-
公开(公告)号：CN111967433A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010894661.9
申请日：2020-08-31
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明提供了一种基于自监督学习网络的动作识别办法，第一步使用OpenPose对视频流里的人体骨架信息进行提取，并将人体骨架信息制作成正负样本数据集，使用数据集训练动作分类模型ResNet-56，初步训练好的动作分类模型用于初步判断输入动作和进一步的自监督训练；在训练动作分类器的同时利用深度学习模型YOLOv4检测视频流中的物体信息，将检测到的物体信息打上正负标签传入动作分类模型ResNet-56中进行自监督学习训练，经过自监督后的动作分类模型有更高的检测精度和可靠性。
-
公开(公告)号：CN107420090B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710331204.7
申请日：2017-05-11
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换的油井动液面深度检测方法，通过对Welch多段平均功率谱做短时傅里叶变换，即对Welch多段平均功率谱依次取部分区间做傅里叶变换，从局部观察频率的分布情况。通过对Welch功率谱做短时傅里叶变换，根据三维傅里叶变换频谱图，可以突出频谱幅值较大的频段。只取幅值较大的频段再做傅里叶变换，有效提高了信噪比。根据频谱图读出最为准确的频率值nD，再根据即可计算出精确的共振频率间隔ΔfD，最后根据管柱声场模型就能计算出油井动液面深度。
-
公开(公告)号：CN107065576B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710447640.0
申请日：2017-06-14
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于PSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法，包括：S1：将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型；S2：建立DMPC模型，包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块；S3：利用PSO算法中粒子在搜索空间内的强随机性，在不放松约束条件的前提下，在更大的范围内对经济优化函数进行求解；S4：根据PSO算法对经济优化函数求得的解获得反应再生系统的输出设定值，并与实际输出的偏差作为目标误差函数，最后利用PSO算法对该目标误差函数求解，获得操作变量的最佳变化量。本发明提供的基于PSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担，还能获取更优的操作变量参数，在保证经济效益的基础上，进一步对RRS进行优化控制。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
184 条记录 (耗时 0.034 秒)
