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公开(公告)号：CN114067135A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111360409.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 东南数字经济发展研究院 , 浙江砖助智连科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种安全帽佩戴检测的图像数据集冗余清洗方法，包括以下步骤：使用目标检测算法YOLO V4算法在VOC数据集上进行训练，选择最优结果的模型文件进行保存；利用FFmpeg将摄像头采集到的视频解析成图像；解析完成的图像按照顺序输入训练完成的目标检测模型，检测结果仅保留检测到人的图像；判断前后两张图检测到的人员数量是否一致；不一致，则将两张图像均保存；一致，则计算两张图像中人员各个人员位置中心点坐标；计算各个对应中心点之间的距离之和；判断计算距离之和是否大于设定阈值；判断结果为否，则删除其中一张图；判断结果为是，则保留两张图。本发明的优点：提升安全帽佩戴检测图像数据冗余清洗方法的可解释性。
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公开(公告)号：CN117708720B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311707297.0
申请日：2023-12-12
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的设备故障诊断系统，具体涉及知识图谱技术领域，包括数据采集模块、数据预处理模块、分类模块、知识图谱构建模块、数据处理模块，以及故障显示模块；通过分类模块对故障样本进行初步分类，并计算故障综合指数，然后进行二次分类得到特定故障模式类别的故障样本数据，能够更准确地识别和归类不同类型的故障；通过知识图谱构建模块分别在云端和边缘设备构建独立的知识图谱，实现知识图谱的快速构建；通过多级分类和基于特定故障模式的知识图谱构建，能够更准确地表示不同故障模式的知识，有助于提高故障诊断的准确性和可靠性，并及时地识别故障位置、提供解决方案，从而提高设备的维护和运行效率。
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公开(公告)号：CN116757065A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310605176.9
申请日：2023-05-24
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
IPC: G06F30/27 , B02B7/00 , G06F30/28 , G06N3/092 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于D3QN算法的碾米机组数字孪生工艺，包括如下步骤：确定磨削力与流速的双向关系、初始化目标流速、通过目标流速计算磨削力、控制磨削力和构建碾米机数字孪生体，本发明能够在碾米机运行过程中，通过D3QN算法实时计算最优磨削力，快速响应变化的工作条件，提高了生产效率和稳定性，通过虚拟设计和仿真来模拟产品生产过程中的各个阶段，从而减少实际生产中的错误和成本，自动化程度高，能够自适应地对碾米机磨削力进行调节，减少了人工干预的需求，提高了碾米机的智能化程度，能够对生产过程进行全面监控，及时发现和解决问题，有助于提升生产效率和降低生产成本。
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公开(公告)号：CN115496293A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211272714.9
申请日：2022-10-18
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于极端森林算法的干损疏解机用水量预测模型，涉及造纸技术领域，包括以下步骤：S1：数据采集：采集干损疏解机以及其前后设备若干工况特征；该基于极端森林算法的干损疏解机用水量预测模型，使得本模型能够考虑干损疏解机以及前后设备的参数对干损疏解机出口流量的影响，全面进行特征选择，避免因仅考虑干损疏解机参数导致特征选择的片面性，同时利用PCA算法和滑动平均滤波算法联合对模型输入参数进行降维降噪，减小无效特征的数量，并抑制周期干扰导致的采样偏差，减少模型训练时间，并提高了模型的准确率，通过使用极端随机森林回归算法，进一步降低过拟合问题，提高模型预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115470658A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211272695.X
申请日：2022-10-18
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于自回归模型的造纸清水流量预测智能预测模型，涉及预测模型技术领域，具体包括以下步骤，流量规律分析，通过数学建模思想，首先将造纸清水流量预测实际问题转化为数学问题，围绕其周期性、波动性，对造纸清水流量数据的趋势变化进行分析，作为后面数据预处理的先行步骤。该基于自回归模型的造纸清水流量预测智能预测模型，在实时获取相关设备数据的前提下，对造纸清水流量进行实时预测，以实现动态监测实时进水量，便于异常情况及时发现以及为新水取用量的优化措施提供数据支撑，本模型采用整合移动平均自回归模型，充分考虑了造纸清水流量在实际工业生产过程中的变化规律，能够利用其存在的周期规律特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116700043A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310603550.1
申请日：2023-05-24
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生多模型融合的碾米机组智能控制方法，构建物理碾米机对象的虚拟孪生体，对大米加工过程进行实时仿真、智能分析，以实现对碾米过程的智能控制，包括采集碾米机组历史数据、计算碾米机组每台碾米机的相对流速变化量、确定出口阀开合度和相对流速变化量关系模型、确定出口阀开合度、即时电流、碾米电流模型关系、保持碾米机组碾磨电流之和恒定。
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公开(公告)号：CN117592753B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311704789.4
申请日：2023-12-12
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的生产监管控制系统，具体涉及生产监管技术领域，包括对每个监测区域的运行结果进行分析，得到监测区域的生产效率偏移指数、质量偏移指数和维护成本参数，基于分析结果得到监测区域的生产能力评价系数，基于生产能力评价系数筛选得到异常监测区域，向管理人员预警异常监测区域，并基于知识图谱采取对应措施，包括基于生产计划和生产能力评价系数调整监测区域的产量，通过对运行结果的分析能够帮助管理人员了解生产线的运行状况，基于生产线的生产能力评价系数调整监测区域在运行过程中的监测资源，有效的节约监测资源，解决了目前生产监管控制系统缺少智能化和自动化的问题。
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公开(公告)号：CN115936172A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211272699.8
申请日：2022-10-18
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及造纸设备数据分析技术领域，具体涉及基于LightGBM回归算法的造纸行业气罩设备指标预测方法，包括：S1、确定气罩设备的预测衡量指标，在生产环境中提取气罩设备相关指标真实数据；S2、对真实数据进行清洗；S3、利用机器学习算法建立回归模型，并通过训练模型尽可能拟合数据分布，同时要根据算法设置相应的模型参数方式对训练数据进行拟合；S4、根据结果对模型不断调优，最终得到满足生产条件预测指标的气罩设备指标预测模型；S5、预测未来数据，本发明中模型通过计算相关系数可以自动找到与气罩相关指标线性相关性最大的几个其他指标，节省了人工分析的过程。
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公开(公告)号：CN118195209B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410251183.8
申请日：2024-03-05
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及生产调度技术领域，且公开了一种基于知识图谱的生产调度优化系统，包括存储中心、知识图谱构建模块、知识图谱更新模块、生产数据采集模块、数据预处理模块、工序生产状况优化分析模块、生产周期优化分析模块、总体优化指数分析模块、优化判别模块、预测和故障诊断模块、远程控制模块，通过设有总体优化指数分析模块，有利于基于工序生产状况优化分析模块与生产周期优化分析模块的数据，基于工序生产状况可优化总指数与生产周期可优化指数，利用总体优化指数计算公式计算得出总体优化指数，在知识图谱的基础上，从生产工序与生产周期两个方面对生产过程中的调度优化情况进行分析，并进行及时地优化，提高了资源的合理利用率。
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公开(公告)号：CN115755622A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211571340.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 浙江砖助智连科技有限责任公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的碾米机运行优化控制方法，具体包括以下步骤：S1、配置强化学习训练相关内容；S2、由深度强化学习模块进行训练，令智能体模拟与环境的交互进行大量实验，根据实验结果产生相应的回报，将得到的这些数据作为训练集训练，不断地优化模型，以增大回报的期望，最终达到收敛；S3、配置PID控制相关内容；本发明涉及优化控制方法技术领域。该基于深度强化学习的碾米机运行优化控制方法，利用基于强化学习的PID控制算法，对碾米机运行进行优化控制，相比于传统的PID控制，能够更快的收敛，取代了传统的人工参数整定，减少人力的同时削弱了人的主观因素，防止经验不足带来的低效控制。
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