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公开(公告)号：CN119413051A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411532669.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及磁性探测技术领域，公开了一种用于金属分类检测的磁异探测装置及方法，一种用于金属分类检测的磁异探测装置，包括激励线圈和八个沿激励线圈周向阵列分布的感应线圈，所述激励线圈和八个感应线圈处于同一平面，且均匀固定于亚克力板上。本发明采用激励线圈和阵列感应线圈的设计，能够直接通过感应电动势的差异，确定磁异物体的位置，提取磁异物体多角度磁极化率张量矩阵；根据郎之万建立弛豫模型，确定磁极化张量与材料磁异物体材料性质的关系，提取材料磁极化率的初始变化率、时间幂次项、磁化过程的作为金属分类依据；实现了对磁异物体的精确定位和实时监测，并能够高效分类不同类型的金属，具有广泛的应用前景和显著的经济效益。
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公开(公告)号：CN118861417A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410871768.X
申请日：2024-07-01
IPC: G06F16/9535 , G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/23 , G06N3/096
Abstract: 本公开实施例公开了一种学生学习画像生成方法、装置、存储介质、程序产品。方法包括：构建包括学习行为指标和学习成果指标的指标集；对学习行为指标进行筛选，获得关键指标；获取多个参与方的学习数据，包括与关键指标对应的学习行为数据和与学习成果指标对应的学习结果数据；基于学习数据和预设的评估模型筛选出与学习成果具有关联的核心指标；获取若干个维度，在核心指标中选择出每个维度的评估指标；基于评估指标在学习数据中筛选出学生的评估指标数据；基于评估指标数据和维度构建学生的学习能力画像。该方法能够精准从众多的指标中筛选出每个维度所需的评估指标，通过各个维度及其评估指标构建出学习能力画像，实现学生的个性化画像定制。
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公开(公告)号：CN105574874B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201510952142.2
申请日：2015-12-18
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种序列图像变化检测的伪变化目标去除方法，本发明属于序列图像变化检测技术领域，目的是解决现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息且伪变化目标排除率低的技术问题，本发明采用的技术方案为：首先将序列图像中具有伪变化目标的第一帧作为样本进行分块并计算各块的特征；然后对各特征进行矢量分析，训练出用于伪目标去除的双向圆锥形决策规则进行决策，最后利用帧间变化对该规则进行自适应递推。本发明解决了现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息，不适用于目标较少或目标类型不统一甚至类型未知的情况，且伪变化目标排除率低的技术问题，并提出了一种双向圆锥三维矢量分析的伪目标去除方法。
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公开(公告)号：CN119311076A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411451381.5
申请日：2024-10-17
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及磁场发生领域，公开了一种多模态阵列磁场发生系统及方法，包括单激励源矩阵激励；单激励源矩阵激励包括FPGA主控芯片和DDS信号发生模块，通过DDS芯片读取存储在ROM中的信号波形，键控模块结合PLL时钟信号模块以及放大电路，实现幅度、频率、相位以及占空比可调的信号，通过双极性D/A转换对阵列线圈施加激励产生不同模态的磁场，结合霍尔磁敏传感器对产生磁场的角度和方向进行实时调节，动态改变磁场聚焦的角度。本发明通过产生多种不同幅度、频率、相位、占空比、方向的电流信号，对阵列线圈进行激励，结合线圈上方霍尔磁敏传感器，实现对阵列磁场的能量和方向可控，提高了磁场发生效率，增强探测的目标性。
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公开(公告)号：CN105574874A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510952142.2
申请日：2015-12-18
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10016 , G06T2207/20224
Abstract: 一种序列图像变化检测的伪变化目标去除方法，本发明属于序列图像变化检测技术领域，目的是解决现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息且伪变化目标排除率低的技术问题，本发明采用的技术方案为：首先将序列图像中具有伪变化目标的第一帧作为样本进行分块并计算各块的特征；然后对各特征进行矢量分析，训练出用于伪目标去除的双向圆锥形决策规则进行决策，最后利用帧间变化对该规则进行自适应递推。本发明解决了现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息，不适用于目标较少或目标类型不统一甚至类型未知的情况，且伪变化目标排除率低的技术问题，并提出了一种双向圆锥三维矢量分析的伪目标去除方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100490748C
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200710061518.6
申请日：2007-02-09
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供了数字牙片X射线光机，主要特点：由微焦点X射线发生器，光纤准直器，可见光转换屏，光纤光锥，CMOS微型数码像机，电脑和显示器组成。它使患者的病变牙齿的图像经过微型CMOS微型数码像机USB接口迅速传到电脑并由显示器显示，以及打印、或者远距离网络传输，极大方便了医务人员和患者，降低了成本，还减少了给医护人员长期在X射线环境下工作带来的伤害。它具有结构新颖、体积小，成像更清晰，低泄漏辐射，脉冲电压可调，无线数字隔离控制，并可为减轻患者痛苦，缩短操作时间，工作安全可靠，使用操作方便等优点。
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公开(公告)号：CN101011262A
公开(公告)日：2007-08-08
申请号：CN200710061518.6
申请日：2007-02-09
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供了数字牙片X射线光机，主要特点：由微焦点X射线发生器，光纤准直器，可见光转换屏，光纤光锥，CMOS微型数码像机，电脑和显示器组成。它使患者的病变牙齿的图像经过微型CMOS微型数码像机USB接口迅速传到电脑并由显示器显示，以及打印、或者远距离网络传输，极大方便了医务人员和患者，降低了成本，还减少了给医护人员长期在X射线环境下工作带来的伤害。它具有结构新颖、体积小，成像更清晰，低泄漏辐射，脉冲电压可调，无线数字隔离控制，并可为减轻患者痛苦，缩短操作时间，工作安全可靠，使用操作方便等优点。
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公开(公告)号：CN119574394A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411801964.6
申请日：2024-12-09
Applicant: 中北大学
IPC: G01N15/06 , G01N15/1031 , G01N27/72 , G01R33/00 , G01R33/12
Abstract: 本发明公开了一种高频磁场激励的微小金属颗粒检测系统及检测方法，包括高频信号激励模块、高频信号放大电路模块、嵌套式金属颗粒检测装置、信号处理模块、上位机、电源模块等；高频信号激励模块用于生成频率、相位、幅度稳定可调的高频正弦信号；高频信号放大模块用于将高频正弦信号放大并转换为电流信号来驱动激励线圈；嵌套式金属颗粒检测装置中激励线圈用于生成交变磁场，感应线圈用于感应金属颗粒引起的磁场变化；信号处理模块负责处理与提取颗粒信号特征信息，并通过上位机显示。嵌套式金属颗粒检测装置无缝内衔在管道中，不会破坏管道，也不会污染液体，通过有效结合高频磁场激励与嵌套式检测装置，可以满足更微小的金属颗粒检测。
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公开(公告)号：CN119445071A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411447281.5
申请日：2024-10-16
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，公开了融合深度信息的大型室内空间运动物体定位方法，包括以下步骤：根据大型室内空间特点进行监控摄像头的无死角部署；对多监控摄像头进行联合标定；采用Vibe算法进行视频前景信息的初始提取；采用融合图像像素特征和图像深度信息的方法提高检测精度；融合多元信息即前景信息、深度信息、像素特征对运动目标进行联合检测定位。本发明通过局部自适应像素特征调整，提高对光照变化的适应性，采用Vibe算法融合区域图像深度‑像素值相关性分析，建立区域图像深度‑像素值相关方程，并引入空间注意力机制，通过动态调整区域注意力权重减少背景噪声的干扰，实现大型室内空间运动物体的高精度定位。
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公开(公告)号：CN119474898A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411447279.8
申请日：2024-10-16
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及地磁定位的技术领域，公开了一种地磁序列匹配方法，包括以下步骤：首先，利用地磁基准图构建序列库，接收实时地磁数据进行匹配。其次，通过粒子群算法结合多维动态时间规划算法评估序列相似度，引入麦尔特罗夫准则和轮盘赌优化搜索。然后，通过自适应惯性权重不断调整粒子的速度和位置。并且每次迭代中，计算每个粒子的适应度，并更新粒子的个体最佳位置和全局最佳位置。当达到最大迭代次数或粒子的适应度阈值时，迭代终止，输出最优匹配位置，最后通过地磁序列计算出用户的最终位置。本发明的技术方案能够在不增加计算量的同时利用粒子群和模拟退火算法找到两个序列在时间维度上的最佳对齐路径，提高匹配精度，缩短计算时间。
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