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公开(公告)号：CN118917172A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410913219.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 安徽工业大学科技园有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于钢温预测模型与改进PSO的加热炉温优化方法，包括：输入加热炉及钢坯相关信息，如钢坯位置、钢种及尺寸、以及入炉时的温度和加热炉自身相关信息等；根据上一步收集到的信息，结合BP神经网络建立钢坯温度预测模型，并利用炉口测温比对以此修正模型精度；构建加热炉炉温优化目标函数，基于温度场模型预测钢坯温度分布并构建约束条件；应用自适应模拟退火粒子群算法对炉长划分的多个区段的炉温最佳设定值进行优化搜索，以确定各区段的最优炉温设定。
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公开(公告)号：CN118729943A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410913073.3
申请日：2024-07-09
Applicant: 安徽工业大学科技园有限公司
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明公开了一种大尺度工件的组合测量方法，包括被测工件、公共基准点、工件坐标系、局部坐标系、全局坐标系、关节臂式测量机和激光跟踪仪组成全局广域并行测量系统，使用激光跟踪仪结合关节臂式测量机搭配的方案，利用D‑H模型建立变换矩阵得到局部测量坐标系下的待测工件坐标，再由激光跟踪仪转站将其与拟合出的工件坐标严格对正，得到统一的三维全局坐标系，从而构建一个大尺度工件的全局广域并行测量系统，本发明既实现局部与全局范围的有效测量过程，又保障较高测量精度。
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公开(公告)号：CN113610163B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110908681.1
申请日：2021-08-09
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的轻量级苹果叶片病害识别方法，属于图像处理技术领域，包括：数据集处理；改进经典SqueezeNet结构；教师网络指导；低精度教师网络进修；苹果叶片病害识别。本发明所采用的主干网络是一种轻量且高效的卷积神经网络模型，并对其结构进行设计和修改，获取更加轻量化的模型；同时利用知识蒸馏方法在显著减少模型参数同时使模型性能保持在较高的水平，将更加有利于模型部署在移动终端等嵌入式资源有限的设备上，有助于实现对苹果叶片病害的实时准确识别；还提出一种“进修”思想，可以有效解决教师网络指导效果差的问题。
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公开(公告)号：CN118155714A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410321026.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G16B20/50 , G16B25/00 , G16B40/00 , G16H30/00 , G06V10/25 , G06V10/74 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/0985 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了用于揭示肺癌亚型TP53突变所引起的不同组学之间内在联系的方法，属于技术领域，包括对TP53突变组与野生组在组织微生物上做差异分析、对TP53分组在免疫细胞成分上做差异分析以及免疫细胞与微生物群落的相关性分析等步骤。本发明先将两种肺癌亚型按照TP53是否突变进行分组，然后通过对瘤内微生物，免疫细胞，病理图像特征三部分组学数据进行分析，再训练了一个基于多模态数据的深度学习模型来预测TP53突变，最后通过可视化展示了不同组学之间的具体联系以及模型所关注的病理图像区域。
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公开(公告)号：CN109308697B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201811087765.8
申请日：2018-09-18
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习算法的树叶病害识别方法，属于图像处理技术领域。本发明首先对采集的树叶样本图像进行灰度化、图像增强和去噪等预处理操作；然后通过自适应阈值算法对预处理后的图像进行分割，有效地表征样本图像的纹理信息；选择RGB颜色空间提取样本图像的颜色特征，同时依据灰度共生矩阵提取分割图像的纹理特征；最后选择支持向量机模型利用交叉验证算法对样本图像进行分类识别，先采用网格寻优法对SVM模型的主要参数进行优化，再选取识别准确率最优的参数建立SVM分类识别模型。本发明可以通过训练使得计算机能够自动识别树叶的病虫害，极大的减少了空间和时间开销，也提高了识别的精度，具有快速、准确和鲁棒性强的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115270475A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210917252.5
申请日：2022-08-01
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了车路云公交仿真系统技术领域的基于5G和CV2X的车路云公交优先在线仿真平台，主要包括SUMO仿真平台、V2X‑车联网设备、车联网云端服务器和Web平台显示四个部分，所述SUMO仿真平台是SUMO交通仿真软件和Pycharm集成开发环境，主要功能是交通模拟，解决了基于V2X技术的车联网纯仿真平台中无法仿真真实的V2X场景问题。本发明的仿真平台可测试V2X‑车联网设备之间的车车和车路通信场景性能，提高了公交车的运行安全；可手动下发控制指令实时更改公交车车速和路口信号灯的状态；当启动服务器公交优先算法后，可计算得到最优信号灯相位及公交车车速，自动下发给控制指令实时更改公交车车速和路口信号灯的状态。提高了公交车的交通效率。
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公开(公告)号：CN115209108A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210826624.3
申请日：2022-07-13
Applicant: 安徽工业大学
IPC: H04N7/18 , H04L65/10 , H04N21/6437
Abstract: 本发明属于视频数据处理技术领域，具体涉及一种基于5G嵌入式视频的传输系统，包括车载端、云服务器和远程显示端，车载端用于实现5G嵌入式设备a从摄像头中获取基于GB/T28181协议的视频流数据，并通过5G网络实时地发送到云服务器端；云服务器用于负责接收从车载端发送来的基于GB/T28181协议的视频流数据，并转换成基于RTMP协议的视频流数据，下发给远程显示端；远程显示端用于实现5G嵌入式设备b通过5G网络接收从云服务器下发的视频流数据，并转发给显示终端，显示终端对基于RTMP协议的视频流数据进行解协议、解封装、解码操作，最终在显示终端上进行播放。本发明系统有效降低了端到端的视频传输延时，在远程无人驾驶中得到很好的应用，具有较好的市场前景。
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公开(公告)号：CN114708741A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210408321.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了智能交通技术领域的一种基于V2X技术的多相位公交优先控制系统，主要包括RSU端和OBU端，所述RSU端硬件包括RSU端V2X核心控制模块、底板模块、驱动模块、黄闪模块、控制面板模块和车检通讯模块，所述OBU端硬件包括OBU端V2X核心控制模块和人机交互显示屏；本发明适用单一交叉路口的多公交优先场景，可以在同一时间内满足多个冲突的公交优先申请信号，面对多车辆冲突，使用决策树算法对各种可能性决策方案进行计算，以交叉口的总人均延误时间最小为判断依据，确定最终的决策方案，在保证公交优先的同时尽可能减少交叉路口的人均延误情况，保证了大多数人的利益，大大提高了交叉路口的通行能力。
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公开(公告)号：CN114565684A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210207062.4
申请日：2022-03-03
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一致性采样算法的标靶单应性矩阵计算方法，其步骤为：(1)设计合理标靶；(2)进行标靶点非三点共线筛选，并构建单应性矩阵方程和超定方程，由最小二乘法对H矩阵参数进行求解；(3)通过平方代价函数均方误差计算预测值和真实值的误差，并根据阈值k划分第i点属于内点集合还是外点集合；(4)根据外点是服从高斯分布，设为标准正态分布N～(0,1)，则其均值为0，方差为σ；理论阈值和实际阈值的偏离程度为残差符合n维的χ2分布的特点，采用卡方单边独立性检验获取阈值k；(5)平方代价函数均方误差小于阈值k，得出最优单应性矩阵。本发明可实现有效靶点的快速提取，去除了无效匹配点对求解单应性矩阵的影响。
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公开(公告)号：CN109697851B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201910024063.3
申请日：2019-01-10
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 公开了一种基于AFCM‑L2的城市道路交通状态判别方法及系统。该方法可以包括：步骤1：获取交通流历史参数数据；步骤2：进行交通状态聚类处理，确定多个最优交通状态模糊聚类中心；步骤3：通过隶属度将交通流历史参数数据划分为c个交通状态数据集；步骤4：以距离最小的最优交通状态模糊聚类中心所属于的交通状态数据集为实时交通流参数数据的状态判别信息。本发明通过交通状态模糊聚类中心，对实时交通流参数数据的交通状态进行判别估计，确定实时交通流参数数据的交通状态，增强交通状态聚类效果的准确性和稳定性，为城市道路交通管理者和使用者提供最佳的交通管控措施和出行计划。
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