公开(公告)号：CN109375031A

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201811045522.8

申请日：2018-09-07

Applicant: 中南大学

Inventor： 夏鄂 ,  邓凯 ,  郝富荣 ,  汤嘉演 ,  黄嘉豪 ,  商行

IPC: G01R31/02 ,  G01R31/04

Abstract: 本发明属于变压器领域，公开了一种三相变压器连结组别自动检测系统，包括数据采集单元、上位机和显示单元；数据采集单元的12个输入端口一一对应地分别连接至三相变压器绕组的12个接线端子；上位机控制激励信号输入三相变压器绕组的任一接线端子，并控制数据采集单元的任一输入端口将信号传送至数据采集单元的输出端口；当在三相变压器绕组的任一接线端子输入激励信号后，其他接线端子上将产生响应信号，数据采集单元的输出端口采集响应信号；上位机中预存有三相变压器各种连结组别下各接线端子的状态数据，通过将数据采集单元输出端口的响应信号与各种连结组别的状态数据进行一一比对，直至二者具有相同的状态组合即识别出三相变压器的连结组别，并在显示单元显示识别结果。

公开(公告)号：CN109948412A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201811608398.1

申请日：2018-12-27

Applicant: 中南大学

Inventor： 夏鄂 ,  苟麟 ,  梁鸿宇 ,  余顺彬 ,  陈白帆 ,  商行 ,  陈文昊

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的违禁物品标识方法，搭建一个具有三层Inception模块和一层BP神经网络的深度卷积神经网络。以违禁物品样本数据利用SGD随机梯度下降对三个Inception模块进行训练，获取违禁物品样本数据的高阶抽象特征，再通过BP对深度卷积神经网络参数进行优化，从而完成深度卷积神经网络的训练。将训练好的深度卷积神经网络应用到当前违禁物品样本数据，通过输出Softmax层便可获得违禁物品的种类。本发明可以识别各类不同有特定形状的违禁物品，提高安检的安全性。

公开(公告)号：CN109948412B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN201811608398.1

申请日：2018-12-27

Applicant: 中南大学

Inventor： 夏鄂 ,  苟麟 ,  梁鸿宇 ,  余顺彬 ,  陈白帆 ,  商行 ,  陈文昊

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的违禁物品标识方法，搭建一个具有三层Inception模块和一层BP神经网络的深度卷积神经网络。以违禁物品样本数据利用SGD随机梯度下降对三个Inception模块进行训练，获取违禁物品样本数据的高阶抽象特征，再通过BP对深度卷积神经网络参数进行优化，从而完成深度卷积神经网络的训练。将训练好的深度卷积神经网络应用到当前违禁物品样本数据，通过输出Softmax层便可获得违禁物品的种类。本发明可以识别各类不同有特定形状的违禁物品，提高安检的安全性。