公开(公告)号：CN119540218A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411825777.1

申请日：2024-12-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 王振锋 ,  吕丰 ,  曾翡 ,  周文胜 ,  罗忠 ,  黄威 ,  向莉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及零件尺寸测量技术领域，公开了一种工业零件尺寸智能测量方法及测量系统，包括：获取待测零件的实时图像，并基于实时图像确定待测零件的正视图和俯视图；基于正视图和俯视图确定待测零件的零件类别，并在正视图中确定正视图感兴趣区域，在俯视图中确定俯视图感兴趣区域；基于正视图感兴趣区域提取正视图零件轮廓，基于俯视图感兴趣区域提取俯视图零件轮廓；根据正视图零件轮廓和零件类别计算待测零件的零件高度和参考高度，并将俯视图零件轮廓结合零件类别和参考高度计算待测零件的零件长度和零件宽度；将零件高度、零件长度和零件宽度作为待测零件的尺寸信息；本发明解决了机器视觉方法在测量具有曲面的工业零件时测量误差大的问题。

公开(公告)号：CN118984304A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411264709.2

申请日：2024-09-10

Applicant: 中南大学

Inventor： 许静茹 ,  吕丰 ,  卢华丽 ,  吴帆 ,  罗忠 ,  周春波 ,  黄威 ,  王利强

IPC: H04L47/127 ,  H04L41/14 ,  H04L41/16 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及网络流量预测技术领域，特别是一种基于谱域图神经网络的宽带链路流量预测方法及系统，所述方法分为以下步骤：S1构建数据处理分析模块；S2构建基于谱域图神经网络的宽带链路流量预测模型；S3使用宽带链路时序流量数据进行模型训练和预测；本发明具有以下有益效果：本发明通过综合运用周期性异常处理机制和聚类分析技术，显著提升了数据处理的质量与效率；本发明关注到不同宽带链路之间的流量变化存在一定的相似性和关联性，采用了自注意力结构，显著增强了模型在捕捉复杂流量变化模式方面的能力，进一步提高了预测的准确性和可靠性；本发明引入了谱域图神经网络建模策略，显著增强了模型对流量变化不确定性的鲁棒性。