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公开(公告)号：CN114332474B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111411750.4
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国计量大学 , 杭州昊清科技有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0499 , G06V20/17
Abstract: 一种飞机发动机关键部位维护时间预测方法，其具体步骤包括：获取飞机发动机数据，分为静态属性数据、动态时序数据、历史时序数据和图像数据；将动态时序数据和历史时序数据拼接得到长时间序列数据x，对x中每一时刻的数据相加得到x′t；图像数据经过处理得到相应向量pt，将pt与x′t相加后得到编码器输入向量z0；将z0送入编码器中得到特征向量，结合编码器中参数向量输出预测特征向量pout；静态属性数据通过处理得到相应向量s′，将pout和s′相加输入到全连接网络，得到发动机关键部位预测状态，把预测到存在故障的时间与当前时间相减得到关键部位的预测维护时间。
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公开(公告)号：CN118332342A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410749143.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 杭州昊清科技有限公司 , 中国计量大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种工业流程数据增广与生成方法，采集工业流程中的原始数据，原始数据包括过程数据、历史数据、经验知识和机理知识；提取历史数据、经验知识和机理知识的特征后，基于上下文注意力机制进行知识的交叉融合，得到上下文注意力数据；对过程数据进行时序处理，对得到的时序数据经编码后，与上下文注意力数据一同进行解码，得到增广数据；对于缺失的工业流程数据，将其上下游工序的数据融合后进行条件扩散，得到生成的当前工序数据，将生成的当前工序数据与上下游工序的机理条件进行条件扩散，得到生成的上下游工序数据，基于原始的和生成的上下游工序数据相似度，判断所生成的当前工序数据的有效性。
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公开(公告)号：CN118229657A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410420777.7
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国计量大学 , 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06T7/00 , G06T1/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种机器人智能巡检的飞机蒙皮缺陷检测方法，其具体步骤包括：在飞机停放阶段内利用智能巡检机器人获取飞机蒙皮图像，根据是否是夜晚来判断是否需要开启相机主动红外；智能巡检机器人从点位1开始，按照飞机绕机点位顺序依次拍摄蒙皮图像并通过飞机蒙皮缺陷检测网络检测是否存在缺陷；若在该点位检测到蒙皮有缺陷，巡检机器人将会前移，调整机器臂和相机角度拍摄一张更加清晰的图像并再次检测；若两次检测出来的蒙皮缺陷类别为同一类，则输出检测后的图像和缺陷类型并通知维修部门检修；若不是，则需要检测人员人工检测同时重新标定该图像加入数据集，更新模型。
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公开(公告)号：CN114973653B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202210448701.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 中国计量大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明时间序列预测领域，公开了一种基于时空图卷积网络的交通流预测方法，其具体步骤包括：获取交通流数据 ，使用线性插值方法来补全它的缺失数据；在图卷积网络中把各个节点的交通流数据按照时间的顺序进行输入，同时输入的还有邻接矩阵，让图卷积网络来提取它的空间特征；根据图卷积网络中提取的空间特征，来(56)对比文件Yizhi Song;Ruochen Fan;Sharon Huang;Zhe Zhu;Ruofeng Tong.A three-stage real-time detector for traffic signs in largepanoramas.Computational VisualMedia.2019,(04),全文.杜圣东;李天瑞;杨燕;王浩;谢鹏;洪西进.一种基于序列到序列时空注意力学习的交通流预测模型.计算机研究与发展.2020,(08),全文.黄廷辉;王玉良;汪振;崔更申.基于Spark的分布式交通流数据预测系统.计算机应用研究.2017,(02),全文.黎维;陶蔚;周星宇;潘志松.时空序列预测方法综述.计算机应用研究.2020,(10),全文.
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公开(公告)号：CN116910673A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310742641.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/094 , B64F5/60
Abstract: 本发明属于时间序列异常检测领域，公开了一种基于生成对抗网络和自编码器的飞机刹车系统异常检测方法。其具体步骤包括：（1）准备飞机刹车系统异常检测模型的训练数据集与测试数据集（2）将飞机刹车系统训练数据集中的正常数据输入生成对抗网络中，通过训练得到能够区分飞机刹车系统中正常数据和异常数据的鉴别器（3）将飞机刹车系统训练数据集中的正常数据、异常数据以及未标记的数据输入自编码器框架中，进一步训练编码器与解码器（4）利用基于生成对抗网络和自编码器的飞机刹车系统异常检测模型对相关数据进行异常检测，根据异常分数判断是否出现异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113743404B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111038096.7
申请日：2021-09-06
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于深度卷积神经网络分类及目标检测领域，公开了一种智能垃圾收运车垃圾图像分类方法。首先，由清运员在收运车上对垃圾桶进行操作，并上传至后端算法系统。然后，将图像输入到清晰模糊图像二分类网络，垃圾桶重量输入后端重量分析器。当重量达标并且图像清晰的情况下，再将垃圾图片输入垃圾分类网络进行垃圾分类。并且针对出现异常的分类情况、重量不达标和图像模糊的情况，前端语音系统会对清运员进行反馈。本发明通过调整骨干网络深度宽度和输入图像分辨率，使网络的性能达到最优性能。此外同时进行目标分类和目标检测任务，若出现分类任务输出结果置信度较低的情况时，通过目标检测中的检测结果联合分析垃圾桶的分类情况。
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公开(公告)号：CN110705393B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910878423.6
申请日：2019-09-17
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种提升社区人口人脸识别性能的方法，利用社区人口的登记信息、出行规律、打扮着装偏好、交互对象及监控系统采集的大量人脸与行人图像，以及身份证图像，结合公开人脸数据集CASIA‑Webface，来提升社区人口人脸识别与行人重识别性能，以便更好地管理管理社区中的人员，构建更加安全的未来社区。
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公开(公告)号：CN114119586A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111457448.2
申请日：2021-12-01
Applicant: 中国计量大学 , 杭州昊清科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的飞机蒙皮缺陷智能检测方法。对相机拍摄的红外图片和RGB图像，输入引导滤波模块和雨雪图像判别器模块，得到雨雪图像和非雨雪图像。将雨雪图像输入预训练的去雨雪网络中获得去雨雪图像。将雨雪环境影响减少，并且对灰度图像和RGB图像进行图像融合，以此来降低强反光带来的影响。经过预处理得到的图像数据输入沙漏卷积神经网络中进行提取特征。经主干网络处理输出的特征图输入到全局通道注意力网络对灰度图像和RGB图像中特征进行通道维度加权，减少了反光影响。特征图输入角点预测、特征调节模块和向心偏移模块中，预测每个角点与中心点的偏移量，根据预测角点和向心偏移量进行角点匹配，最终得到目标框。
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公开(公告)号：CN113657143A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110710499.5
申请日：2021-06-25
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分类和检测联合判决的垃圾分类方法，包括：S1.获取摄像头采集的视频流数据，并判断是否有用户进行垃圾投放，若是，则执行步骤S2；S2.提取视频的第Tjn帧图像和第Tj0‑1帧图像，根据提取第Tjn帧图像和第Tj0‑1帧图像计算用户投放的垃圾图像T'；S3.将垃圾图像T'输入至垃圾分类模型中进行处理，垃圾分类模型中的图像分类网络输出垃圾图像的类别和置信度，并判断输出的置信度是否大于置信度阈值，若是，则将图像分类网络的输出作为最终预测结果；若否，则执行步骤S4；S4.将垃圾分类模型提取的特征图输入至垃圾分类模型中的目标检测网络中，得到特征图中异常垃圾的检测框以及标注类别，并将目标检测网络的输出作为最终预测结果。
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公开(公告)号：CN108960047B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810499059.8
申请日：2018-05-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度二次树的视频监控中人脸去重方法，该方法包括：（1）人脸检测部分：准备正负人脸样本使用训练好的深度二次树模型对监控视频中移动的行人进行人脸检测，获取其人脸位置，人脸置信度，人脸清晰度和人脸图像的分辨率；（2）人脸跟踪部分：根据获取的初始帧的人脸位置，进行人脸跟踪，获取同一个人的多张人脸；（3）人脸去重：针对同一个人的人脸子集，采用人脸质量评价法确定各张人脸的图像质量，然后根据评价值选择质量最好的人脸。人脸质量评价分数由人脸置信度、人脸清晰度和人脸图像分辨率三个指标加权得出。本发明能够有效地提高人脸识别的准确率效地提高人脸识别的准率。
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