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公开(公告)号：CN110567421B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910845683.3
申请日：2019-09-05
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯原理的圆度不确定度动态评定方法，包括：对被测对象进行圆度采样，获得一组测量点数据；根据测量点数据拟合出圆，进而计算出圆度误差；进行多组测量点数据的采集，并对每组测量点数据分别计算出圆度误差，将多个圆度误差作为一组随机变量；建立随机变量概率密度函数，构造概率密度的约束条件；将样本原点矩作为条件，以概率密度约束条件作为目标函数，估算出该组随机变量的概率密度函数并作为先验分布；获取另一组随机变量，进而计算生成另一概率密度函数，将另一组随机变量的概率密度函数融合到先验分布中形成后验分布。本发明可实现几何公差测量信息的融合，进而实现不确定度动态评定。
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公开(公告)号：CN111199217B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010022391.2
申请日：2020-01-09
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的交通标志识别方法和系统，所述方法包括步骤：S1：获取若干交通标志图像，各交通标志图像预设所属类别；S2：对若干由所述交通标志图像组成的训练数据集和测试数据集进行预处理；S3：构建卷积神经网络；S4：将所述训练数据集输入到已构建的卷积神经网络中，通过反向传播算法进行连续多次的迭代训练，以便生成交通标志识别模型；S5：将所述测试数据集输入到所述交通标志识别模型中，输出所述交通标示图像识别分类结果。本发明对车载环境中取得的交通标志图像进行识别，能够取得较高的准确率，同时网络模型的训练时间相对较短，有效的解决了识别时间长、过拟合的难题。
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公开(公告)号：CN110567421A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910845683.3
申请日：2019-09-05
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯原理的圆度不确定度动态评定方法，包括：对被测对象进行圆度采样，获得一组测量点数据；根据测量点数据拟合出圆，进而计算出圆度误差；进行多组测量点数据的采集，并对每组测量点数据分别计算出圆度误差，将多个圆度误差作为一组随机变量；建立随机变量概率密度函数，构造概率密度的约束条件；将样本原点矩作为条件，以概率密度约束条件作为目标函数，估算出该组随机变量的概率密度函数并作为先验分布；获取另一组随机变量，进而计算生成另一概率密度函数，将另一组随机变量的概率密度函数融合到先验分布中形成后验分布。本发明可实现几何公差测量信息的融合，进而实现不确定度动态评定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110543618A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910845682.9
申请日：2019-09-05
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种基于概率密度函数估计的圆度不确定度评定方法，包括对被测对象进行圆度采样，获得一组测量点数据的采集；根据测量点数据拟合出圆，计算出圆度误差；进行多组测量点数据的采集，获得多个圆度误差，将多个圆度误差作为一组随机变量；建立随机变量概率密度函数，将根据随机变量计算生成样本原点矩代替理论原点矩作数学变化，构造概率密度的约束条件；将样本原点矩作为条件，以概率密度约束条件作为目标函数，得到圆度误差的概率密度函数；对概率密度函数进行数值积分计算概率密度的标准偏差实现圆度测量的不确定度评定。本发明能够实现小样本的圆度误差测量不确定度评定，具有算法收敛快、计算数值稳定的特点。
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公开(公告)号：CN108553871A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810754543.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种便携的可折叠电动滑板，其特征在于，包括分别安装在前踏板和后踏板上的前轮毂、前轮和后轮毂、后轮，安装在所述前踏板和所述后踏板之间的折叠装置、伸缩装置和锁紧装置，以及装在所述后踏板上与所述后轮毂、所述后轮相连的电动驱动装置；所述折叠装置的前端设在所述伸缩装置上，后折叠板安装在所述后踏板上，所述折叠装置的前端和后折叠板之间转动相连；所述锁紧装置设在所述伸缩装置上，折叠后滑板的体积较小，而且采用朝向所述前轮和所述后轮内侧方向折叠，折叠后拿取时不会被接触地面的车轮弄脏衣服，便于携带，可以通过伸缩滑板满足不同年龄段的使用者对滑板长度的不同需求，适用范围广。
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公开(公告)号：CN111199217A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010022391.2
申请日：2020-01-09
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的交通标志识别方法和系统，所述方法包括步骤：S1：获取若干交通标志图像，各交通标志图像预设所属类别；S2：对若干由所述交通标志图像组成的训练数据集和测试数据集进行预处理；S3：构建卷积神经网络；S4：将所述训练数据集输入到已构建的卷积神经网络中，通过反向传播算法进行连续多次的迭代训练，以便生成交通标志识别模型；S5：将所述测试数据集输入到所述交通标志识别模型中，输出所述交通标示图像识别分类结果。本发明对车载环境中取得的交通标志图像进行识别，能够取得较高的准确率，同时网络模型的训练时间相对较短，有效的解决了识别时间长、过拟合的难题。
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公开(公告)号：CN110502816A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910744958.4
申请日：2019-08-13
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种汽车轮毂轴承的载荷谱编制方法、寿命分析方法及装置，该载荷谱编制方法通过模拟路面不平度得到车辆的位移-时间历程曲线，再将该曲线与车辆模型导入动力学软件得到车轮所受载荷，把该载荷作为轮毂轴承所受的载荷，最后根据雨流计数法，对载荷进行处理，得到轮毂轴承的疲劳载荷谱。该方法不需要进行大量的实验与计算，也不需要损耗实验设备，大大降低了研发成本，省时又省力。
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公开(公告)号：CN109618666A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910130372.9
申请日：2019-02-21
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: A01D46/24 , A01D46/253 , A01D46/22
CPC classification number: A01D46/24 , A01D46/22 , A01D46/253
Abstract: 本发明公开了一种半自动水果采摘装置，包括：采集容器、剪刀、安装架、驱动部、控制器、伸缩杆、曲柄连杆机构；所述采集容器的第一侧面开有水果入口，所述水果入口的上侧边开有一缺口，所述采集容器的上表面设有用于固定水果梗的剪切槽，所述剪切槽的槽口与所述缺口连通；所述剪刀设在所述采集容器的上表面，所述剪刀包括固定刀片、活动刀片及转轴，所述驱动部、所述控制器安装于固定在所述采集容器第二侧面的所述安装架内。本发明设计有固定水果梗的剪切槽，可对果实进行精确的局部采摘，避免损伤果实的表皮。
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