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公开(公告)号：CN116589239A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310650632.1
申请日：2023-06-03
Applicant: 兰州交通大学 , 甘肃欧特建材工业园有限公司
Abstract: 本发明提供一种可铺装的地质聚合物重金属离子吸附材料的制备方法，属于重金属离子吸附材料领域。该吸附材料的制备方法步骤是：将水玻璃加入到矿渣和粉煤灰的混合固体废弃物原料中，同时加入羧甲基壳聚糖，加入适量水，保证总固液比为1:0.7，快速搅拌，制得浆体；然后将浆体倒入模具中，振荡2~5 min，室温下养护后脱模；脱模后的成型件放入养护箱中，在60~70℃下，养护8~14 d，得到可铺装的块体改性地质聚合物重金属离子吸附材料。该块体吸附材料，可直接铺装于道路或河流流道底部，对流经的重金属离子进行主动吸附；另一方面，可实现固废利用，生产过程低耗能、无污染，符合环保要求。
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公开(公告)号：CN109829428A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910097521.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv2的视频图像行人检测方法及系统，涉及视频图像处理技术领域，包括利用K-Means++聚类算法对视频图像行人数据集进行聚类处理确定初始候选框，确定更新值；然后用更新值替换原YOLOv2算法的原始值；在更新后YOLOv2算法的网络结构的基础上添加了3个Passthrough层得到改进后的YOLOv2网络结构；利用视频图像行人数据集对改进后的YOLOv2网络结构进行训练，得到训练好的行人检测模型，进行行人检测。应用本发明，能够提高检测速度和检测精度，改善行人检测中出现的漏检、误检、遮挡等现象，满足实时性的要求。
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公开(公告)号：CN103914852B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201410095122.3
申请日：2014-03-14
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G16H30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA的DICOM医学影像动态非线性调窗方法，包括读取DICOM格式图像中DICOM图像的像素值信息和DICOM图像的标签信息；设置图像窗口的窗宽和窗位，并将非线性函数用于调窗；基于CUDA采用并行算法计算非线性调窗中的映射方程，计算得出DIB图像的像素数据；根据计算得出的DIB图像的像素数据组成的像素数据组，以及步骤一中的标签信息填充位图结构体，并将构造的位图显示出来；根据显示的位图判断是否需要重新设置调窗的窗宽和窗位，如需要重新设置，则返回步骤二。非线性调窗对图像的显示更加细致，达到图像增强的效果，基于CUDA的并行计算有效缩短了DIB图像生成所用时间，保证了实时性。
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公开(公告)号：CN104134210B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410351843.6
申请日：2014-07-22
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组合相似性测度的2D‑3D医学图像并行配准方法。该方法首先使用CUDA并行计算模型完成DRR图像的快速生成过程，并组合差值绝对值和SAD与模式强度PI作为新的相似性测度在GPU上进行并行计算，最后将组合相似性测度值传递到CPU上采用基于细菌趋化行为的果蝇优化算法进行优化来寻找最优配准参数。通过实验对本方法性能进行验证表明：由于本发明方法在GPU中实现DRR快速生成及混合相似性测度的计算，有效地提高了本发明方法的执行速度，同时与单一相似性测度相比，本发明采用混合相似性测度提高了配准结果的精确性。
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公开(公告)号：CN103810670A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410033988.1
申请日：2014-01-24
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA流和共享内存的DVH图并行统计方法，包括以下步骤：在主机端对器官进行采样，并将采样点位置传入设备端，每个器官的剂量统计分别用一个流进行处理；步骤2：使用纹理存储器载入剂量矩阵：步骤3：根据每个线程分配到的位置点，使用纹理拾取进行拾取，纹理的滤波模式设置为线性插值，即对三维纹理的八个像元根据距离进行线性插值，并返回线性插值得到的值；步骤4：使用共享内存存储统计结果，通过在共享内存上开辟N个子剂量盒，解决共享内存会出现的bank冲突问题，并加快了统计速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118940069A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410946230.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了RDPC重构密度峰值的密度峰值聚类方法，本发明提供一种重构密度峰值的密度峰值聚类算法RDPC，该算法通过重构数据点的密度分布规律，统一数据集中簇的密度分布，使簇分布更好地呈现出中心区域密度高、边缘区域密度低的峰值密度分布，较好的提高了算法的聚类效果。
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公开(公告)号：CN116515329B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310575964.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 兰州交通大学 , 甘肃欧特建材工业园有限公司
IPC: C09D1/00 , C01G23/053 , B82Y40/00 , C09D7/61 , C09D7/80
Abstract: 本发明提供一种基于原位生长法的空气净化无机涂料的制备方法，属于空气净化涂料领域。该涂料制备步骤是：将25％的硝酸铁溶液滴加到23～27wt％的四氯化钛水溶液中形成Fe掺杂TiO2溶胶，然后将煅烧偏高岭土加入溶胶中，质量比为18～22:0.8～1.2，再加入氨水调节pH到6.8～7.2，洗涤干燥，580℃～620℃煅烧得到原位生长的Fe掺杂纳米TiO2复合偏高岭土粉末，最后将该粉末加入到水玻璃中，其质量比为90～110:65～85，同时加入微量添加剂，搅拌，过滤得到空气净化无机涂料。该涂料可实现纳米TiO2能够在自然光或灯光下就能对室内甲醛进行降解，自身不会释放有害气体。
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公开(公告)号：CN116168312A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310155912.5
申请日：2023-02-23
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开一种复杂场景下端到端的AR辅助装配三维注册方法及系统，涉及AR辅助装配技术领域，训练好的位姿预测模型包括依次连接的特征提取模块和位姿预测模块，特征提取模块采用特征注意力机制和多尺度网络框架，位姿预测模块采用线性回归、可微渲染器和位姿校准网络，后续利用训练好的位姿预测模型确定场景图像中的待注册对象的预测位姿，以进一步根据预测位姿将虚拟信息渲染至待注册对象上，从而实现虚拟信息的渲染，通过采用新型结构的训练好的位姿预测模型，能够实现强适应性、高准确度和实时性的位姿预测，从而有效提高实际AR辅助装配作业的效率。
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公开(公告)号：CN114882536A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210656248.8
申请日：2022-06-10
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SSD的轻量化手势实时检测方法，该检测方法以SSD为基础网络，包括使用MobileNet v2作为模型主干特征提取网络，减小模型的参数量和计算复杂度；设计INA多尺度卷积模块，并应用在其中三个预测特征层，通过连接不同尺寸的卷积核，增加网络对不同尺度特征的适应性；采用K‑means++聚类算法自适应生成适合手部的候选框，对手部进行准确定位来提高模型的检测精度；在制作的手势数据集上对改进后的SSD网络结构进行训练，得到训练好的手势检测模型进行手势检测。应用本发明，可以有效解决手部检测模型由于模型复杂、计算量大难以应用于移动端的问题，并且在减小模型大小和提高检测速度的同时保证了检测精度，适合人机交互下的实时手部检测。
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公开(公告)号：CN113608618B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110918275.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F3/01 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V40/10 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种手部区域跟踪方法及系统，该方法首先对自然指尖点交互的移动AR装配系统采集二维视频序列图像，并对采集的图像从图像大小、变换角度方面进行预处理，利用手部肤色均值迭代分割和APBS背景减除的方法确定待注册的手部区域位置，实现对手部区域定位；然后将相关滤波跟踪算法应用于手部区域跟踪，并采用考虑之前所有帧的策略来解决KCF算法每帧图像训练的权重向量更新问题，实现KCF算法对手部区域的自适应跟踪，进而实现复杂环境下对手部区域实时、准确及稳定的跟踪，为指尖点准确实时检测识别提供支撑。
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