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公开(公告)号:CN119478070A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202510070620.0
申请日:2025-01-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/90 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G01N21/25 , G01J3/46
Abstract: 本发明提供一种基于多谱态双分支深度融合的浮选泡沫颜色分析方法,涉及浮选泡沫颜色分析技术领域,包括:采集并预处理泡沫的多谱态图像;将预处理后的多谱态图像#imgabs0#输入多谱态双分支深度融合网络,先对#imgabs1#进行多谱态浅层特征提取,获取反映泡沫空间信息及光谱信息的多谱态浅层特征矩阵F1;将F1并行输入分别针对泡沫光谱特征和空间特征的两个分支中,得到光谱特征矩阵FM和泡沫空间特征矩阵Fs;将FM和Fs输入多谱态特征融合模块进行智能加权融合,得到综合泡沫光谱特征及空间特征的融合特征矩阵F;将F输入泡沫颜色表征模块,输出得到泡沫的颜色状态预测,本发明可以对泡沫颜色进行预测分析。
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公开(公告)号:CN118897161A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202410951007.5
申请日:2024-07-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01R31/12 , G01R19/00 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开一种电弧故障识别方法、计算机装置及可读存储介质,涉及电力检测领域,方法包括:采集电源电压、负载电压和负载电流;根据电源电压及负载电压计算电弧电压,并结合采样频率计算电弧电压能量值;若电弧电压能量值大于设定能量阈值则判定存在电弧,并产生存在电弧的报警信息;否则判定不存在电弧;在存在电弧时,根据电弧电压及负载电压采用双通道一维卷积神经网络确定电弧剧烈程度;若电弧剧烈程度为无电弧则取消报警信息;若电弧剧烈程度为轻微电弧或剧烈电弧,则产生电弧剧烈程度的报警信息,并根据负载电流采用二维卷积神经网络确定故障负载类型。本发明提高了电弧识别的效率及精度,同时能够进一步识别电弧剧烈程度和故障负载类型。
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公开(公告)号:CN118605342A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410892803.6
申请日:2024-07-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种室内环境智能监测调控系统,属于智能监测调控系统领域,包括:智能控制子系统和按键控制子系统;智能控制子系统包括:空气净化模块、超限报警模块、灯光调节模块以及窗帘调节模块;按键控制子系统包括:模式选择模块、窗户开关模块、风扇开关模块、照明开关模块、报警开关模块、窗帘开关模块、数码显示模块以及LCD显示模块。本发明提供的智能控制模式根据传感器采集的数据自动调节室内设备工作状态,实现了全流程无人工介入,同时提供的按键模式较为简单,更适合老人和儿童使用。
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