公开(公告)号：CN106506151B

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201610986008.9

申请日：2016-11-09

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张文利 ,  贾维晟 ,  马英轩 ,  颜啸 ,  刘一鸣 ,  宋钢 ,  杨玺

IPC: H04L9/08 ,  H04B10/116 ,  G07B17/00 ,  G06Q50/28

Abstract: 本发明公开了一种用于无人机物流配送的密码发送与接收装置，该装置采用的技术方案为一种密码发送与接收装置，该装置有两种形式，第一种形式为接收端直接携带认证信息进行认证，第二种形式为接收端通过网络获取认证信息。第一种形式中，一种密码发送与接收装置，该装置由认证服务信息服务器、一种发送密码的电子装置、一种接收密码的电子装置三部分组成。第二种形式中，存储模块由第二认证信息接收模块替换，感光模块、认证模块、输出模块依次相连；第二认证信息接收模块与认证模块相连。第二认证信息接收模块是通过无线或有线网络进行无线接收的模块，用来接收认证信息发送模块发出的认证信息。

公开(公告)号：CN106506151A

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201610986008.9

申请日：2016-11-09

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张文利 ,  贾维晟 ,  马英轩 ,  颜啸 ,  刘一鸣 ,  宋钢 ,  杨玺

IPC: H04L9/08 ,  H04B10/116 ,  G07B17/00 ,  G06Q50/28

Abstract: 本发明公开了一种用于无人机物流配送的密码发送与接收装置，该装置采用的技术方案为一种密码发送与接收装置，该装置有两种形式，第一种形式为接收端直接携带认证信息进行认证，第二种形式为接收端通过网络获取认证信息。第一种形式中，一种密码发送与接收装置，该装置由认证服务信息服务器、一种发送密码的电子装置、一种接收密码的电子装置三部分组成。第二种形式中，存储模块由第二认证信息接收模块替换，感光模块、认证模块、输出模块依次相连；第二认证信息接收模块与认证模块相连。第二认证信息接收模块是通过无线或有线网络进行无线接收的模块，用来接收认证信息发送模块发出的认证信息。

公开(公告)号：CN113213624A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110173450.0

申请日：2021-02-08

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 崔丹 ,  王柯雯 ,  刘一鸣 ,  陈艾宏

IPC: C02F3/28 ,  C02F101/30

Abstract: 一种电活性生物载体模块及用其进行污水处理的装置，涉及生物电化学领域和污水处理领域。该电活性生物载体模块由阳极模块和阴极模块组成，均由导电材料制成。其中，阳极模块由碳纤维刷串联而成，呈垂直环形结构，阴极模块由不锈钢网串联组成，不锈钢网呈褶皱状水平层叠设计，阳极和阴极模块通过外部导线连接，形成电路。阳极模块及阴极模块表面均可富集微生物，并在表面形成生物膜。电极模块置于升流式污水处理装置中，作为电活性生物载体，构成内置电极生物载体的复合型污水处理装置，具有强化污水处理效能和回收电能的作用。

公开(公告)号：CN113213624B

公开(公告)日：2023-03-10

申请号：CN202110173450.0

申请日：2021-02-08

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 崔丹 ,  王柯雯 ,  刘一鸣 ,  陈艾宏

IPC: C02F3/28 ,  C02F101/30

Abstract: 一种电活性生物载体模块及用其进行污水处理的装置，涉及生物电化学领域和污水处理领域。该电活性生物载体模块由阳极模块和阴极模块组成，均由导电材料制成。其中，阳极模块由碳纤维刷串联而成，呈垂直环形结构，阴极模块由不锈钢网串联组成，不锈钢网呈褶皱状水平层叠设计，阳极和阴极模块通过外部导线连接，形成电路。阳极模块及阴极模块表面均可富集微生物，并在表面形成生物膜。电极模块置于升流式污水处理装置中，作为电活性生物载体，构成内置电极生物载体的复合型污水处理装置，具有强化污水处理效能和回收电能的作用。

公开(公告)号：CN118865021A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410967001.7

申请日：2024-07-18

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 韩红桂 ,  刘一鸣 ,  李方昱 ,  杜永萍

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 该发明提出一种基于对比动态特征增量学习的废旧家电识别方法，针对废旧家电识别模型受到不同类别干扰，导致识别结果不稳定的问题。首先利用Resnet‑18构建废旧家电识别模型，计算得到废旧家电图像的深度特征，其次利用动态原型提供废旧家电的代表性特征，降低识别过程中类别的交叉干扰，最后利用废旧家电不同类别对比动态特征损失，结合动态原型的家电代表性特征，提升了识别精度，这种基于对比动态特征增量学习的废旧家电识别方法在实际废旧家电回收过程中，可以解决废旧家电由于数据量实时更新，从而导致识别结果不稳定的问题，实现了高准确性的废旧家电分类，为废旧家电回收行业提供技术支持。