一种基于正则文法的产品族有限元模型参数化方法

    公开(公告)号:CN109446704B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201811332006.3

    申请日:2018-11-09

    Abstract: 本发明涉及一种面向产品族的基于正则文法的产品族有限元模型参数化方法。它是通过正则文法对脚本进行建模,再根据文法推导生成有限元分析模型,包括如下步骤:1)对产品族FEA脚本库内各个产品的FEA脚本进行语义拆分,得到第一FEA脚本片段并构成第一FEA脚本片段库;2)利用正则文法,提取第一FEA脚本片段的组成规则;3)根据提取的组成规则,推导出新的FEA脚本,实现产品族有限元模型参数化。本发明提出的方法,能保证在产品几何模型拓扑结构发生变化时依然能完成FEA模型的自动构建,减轻有限元分析人员的工作负担,同时能自主进行有限元分析,为企业减轻了产品设计成本,节约了人力和物理资源,有效提升了产品质量和缩短设计周期。

    一种基于视频分析的车辆刮蹭检测方法

    公开(公告)号:CN111091061B

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN201911144384.3

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本发明提出了一种基于视频分析的车辆刮蹭检测方法,具体为基于视频语义分割技术的车辆刮蹭的检测方法,它是通过监控摄像机采集监控视频,采用语义分割方法检测并获取监控视频中的车辆,根据获取到的车辆的位置信息划分为过车车辆、停车车辆两类,接着通过本发明所述的刮蹭判断算法判断过车车辆与停车车辆的位置关系来进行车辆刮蹭的检测。本发明以语义分割网络和跟踪算法作为依据,通过视频分析来检测视频中的车辆,并对其跟踪和刮蹭判断,用于解决现有技术中检测效率低、误检率大的问题。

    一种基于深度学习的车牌识别方法

    公开(公告)号:CN109165643B

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN201810955796.4

    申请日:2018-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车牌识别方法,包括如下步骤:步骤1:训练一个用于车牌字符检测的深度卷积神经网络模型M;构建车牌字符标签集合B;步骤2:将定位得到的车牌图像I输入到车牌字符检测网络M,输出候选车牌字符集合H;步骤3:对步骤2得到的候选车牌字符集合H,按候选车牌字符最小外接矩形的左上角横坐标hi.x由小到大将H重排序,得到集合C;步骤4:对步骤3得到的集合C进一步执行筛选操作,步骤6:对步骤5得到的集合E,按序遍历集合E;步骤7:返回由步骤6得到车牌识别结果L。本发明的有益效果是:有效抑制了车牌字符粘连、断裂、形变,车牌污损,车牌倾斜和车牌上残留阴影等情况的影响。

    一种利用嗅觉信号增强的视觉感知式水质预警系统及方法

    公开(公告)号:CN113607782A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110856365.4

    申请日:2021-07-28

    Abstract: 本发明提出了一种利用嗅觉信号增强的视觉感知式水质预警系统及方法,先通过视觉模型对目标鱼类行为特征进行持续性监测,实时判断目标鱼类行为是否异常;检测结果包含应激行为异常时激活进一步检测,对发生应激行为的鱼类水环境进行嗅觉检测;使用嗅觉检测的异常水质成分结果与计算的目标鱼类行为特征值修正数据集并保存在经验池中,不断地矫正目标鱼类因水质所含有害化合物导致的行为异常问题,达到视觉模型监测出的目标鱼类行为特征不断贴合真实水环境中鱼类行为特征曲线的效果。本发明通过利用嗅觉信号不断增强视觉模型在视觉上的感知能力,充分发挥异构数据信号的互补性,提高了水质预警模型的准确率、实时性和高效性,减少了时间、空间、人力资源上的消耗。

    面向NLP基于GSDPMM和主题模型的Mashup服务谱聚类方法

    公开(公告)号:CN112836491A

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN202110097170.6

    申请日:2021-01-25

    Abstract: 一种面向NLP基于GSDPMM和主题模型的Mashup服务谱聚类方法,包括以下步骤:第一步:通过GSDPMM方法计算出Mashup服务数量的主题个数;第二步:根据上下文信息和服务标签信息计算单词的语义权重信息从而得到文档‑单词语义权重信息矩阵D;第三步:统计单词共现信息,计算出SPPMI矩阵信息;第四步:基于文档‑单词语义权重信息矩阵D和SPPMI矩阵M,通过分解M得到词嵌入信息矩阵,将上述两种信息进行结合,计算服务的主题信息;第五步:得到的Mashup服务主题特征作为谱聚类的输入进行聚类。本发明融合优化的词嵌入和单词语义权重计算方法来缓解短文本带来的稀疏性问题,找到更优的解集。

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