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公开(公告)号：CN117011639A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310786726.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供基于SAM分割模型的固废数据集生成方法及装置，方法包括：步骤S1、采集彩色的固废图像；步骤S2、通过SAM分割模型得到各固废图像中每个物体实例的轮廓信息；步骤S3、对各固废图像中的物体实例进行自动类别标注得到数据集标注文件；步骤S4、根据数据集标注文件中的物体轮廓信息，复制每个离散物体实例并构成固废池；步骤S5、复制每种堆叠组合所对应的物体实例，并随机堆叠位置和堆叠程度，将堆叠后的堆叠实例加入固废池内；步骤S6、选择粘贴的背景图像并生成分布点，随机在固废池中选择堆叠实例或者离散实例，粘贴到分布点的位置。本发明能够低成本、高效地生成堆叠工况下的带标注数据集。
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公开(公告)号：CN116911574A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311168407.0
申请日：2023-09-12
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N20/00 , G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06Q30/0201 , G06Q50/04 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼算法与随机森林的三级供应链优化方法及装置，涉及供应链管理领域，包括：构建多产品三级供应链网络以其目标函数和约束条件；构建随机森林模型，通过鲸鱼算法对随机森林模型进行优化，确定决策树数量与各决策树叶节点上所需的最小样本数，得到优化后的随机森林模型；对优化后的随机森林模型进行训练，得到经训练的随机森林模型，获取多产品三级供应链网络中的不确定性因素的特征，将不确定性因素的特征输入经训练的随机森林模型，得到对应的权重值；根据该权重值计算得到不确定性概率，将不确定性概率代入约束条件中，并求取目标函数在约束条件下的最优解，得到最优的供应链方案，可解决供应链过程中不确定性的问题。
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公开(公告)号：CN115526863A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211208525.5
申请日：2022-09-30
Applicant: 华侨大学 , 福建力和行智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种圆柱型锂电池表面缺陷检测方法及装置，涉及目标检测技术领域。所述方法包括：采集圆柱型锂电池表面图像，制作缺陷数据集；将缺陷图像输入至模型进行迭代训练，保存获取最佳模型；训练完成的YOLO模型作为特征提取器，对待检测图像进行特征提取，定位锂电池表面缺陷位置并判断出所属的缺陷类型。本发明提供的一种圆柱型锂电池表面缺陷检测方法及装置，通过设计MBneck模块用于模型的主干进行特征的提取，提高检测速度，并利用通道注意力机制定位特征图中感兴趣的信息，抑制无用信息，通过多分支卷积MBC在部署时提高模型检测精度的同时而不增加模型的推理速度。
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公开(公告)号：CN117194969A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310774838.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于Mask‑RCNN的自训练固废识别方法，包括步骤S1、将采集的固废样本分为已标注和未标注两类；步骤S2、利用训练集对Mask‑RCNN模型进行预训练，得到识别模型；步骤S3、利用识别模型对测试集中进行预测，若某物体的置信度小于第一阈值，则不对该物体进行标签，否则进行标签；步骤S4、对经过第一阈值筛选后的样本再次进行判断，若每个物体的置信度均大于等于第二阈值，则将该样本放入训练集中，否则放入未标注数据集中；步骤S5、再次进入步骤S2和步骤S3，利用更新后的训练集对Mask‑RCNN模型进行预训练和更新后的未标注数据集进行预测。本发明能够实现有效样本的数据增强，进而帮助实现高效、准确的固废分类识别。
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公开(公告)号：CN111828090B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202010744363.1
申请日：2020-07-29
Applicant: 济南城建集团有限公司 , 华侨大学
IPC: E21F15/00
Abstract: 本发明属于隧道建设技术领域，具体涉及到一种隧道涌泥清淤反压回填厚度的确定方法。本发明通过确定隧道涌泥体的高度，端部坡面的坡度，反压回填的填石高度，涌泥的粘聚力、内摩擦角和重度，涌泥体的失稳角，反压回填填石的重度，填石与隧道底部的摩擦系数和反压回填体的安全系数，单位宽度内挖掘机重量和拟滑动涌泥体本身重量之和，单位宽度内挖掘机重量和拟滑动涌泥体本身重量对回填体造成的水平推力，最终确定了涌泥清淤反压回填厚度，具有流程性强、实施方便和结果可靠的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119590885A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510006891.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明涉及骨料输送仓储设备技术领域，具体的涉及一种砂石骨料料仓自动布料系统及布料方法。砂石骨料料仓自动布料系统，料仓包括多个卸料口，所述料仓内划分成具有不同优先级的卸料区域，数据采集模块安装在料仓上，用于实时采集料仓内骨料的三维点云数据，根据获取料仓内骨料的三维点云数据建立骨料的三维形貌，用于选定一卸料区域为布料目标位置，控制布料小车在布料目标位置进行布料。本发明的效果如下：一是采用选定布料优先级的方式确定布料目标位置；二是为了实现能够准确地计算料仓内不同优先级的卸料区域的料位值；三是实时更新布料目标位置，控制布料小车位置移动到布料目标位置，实现实时地、精准地、自动地控。
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公开(公告)号：CN117195083B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311479905.7
申请日：2023-11-08
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/048 , G06F18/214 , G01N33/38 , G01N27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电流曲线的坍落度预测方法、装置及可读介质，涉及混凝土生产领域，该方法包括：获取混凝土搅拌过程中的电流曲线，基于电流曲线获取输入特征；构建基于神经网络的坍落度预测模型，采用训练数据对坍落度预测模型进行训练，得到经训练的坍落度预测模型，训练数据包括训练过程中的输入特征及其对应的坍落度标签，其中，根据不同抗压强度的混凝土在历史搅拌过程中的电流曲线获取训练过程中的输入特征，根据电流曲线处理得到电流曲线特征，根据电流曲线特征的分布确定每个输入特征对应的坍落度标签；将输入特征输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，解决了需要大量试验及人工标注，难以实时、准确的检测坍落度的问题。
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公开(公告)号：CN117196959A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311475294.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力的红外图像超分辨率方法、装置及可读介质，涉及图像处理领域，包括：构建基于自注意力的轻量级红外图像超分辨率模型并训练，得到经训练的轻量级红外图像超分辨率模型；将待重建的低分辨率红外图像输入经训练的轻量级红外图像超分辨率模型，该模型包括3×3卷积层、轻量级Transformer与CNN骨干、高效细节自注意力模块和图像重建模块，待重建的低分辨率红外图像输入3×3卷积层，得到第一特征，再依次经过轻量级Transformer与CNN骨干和高效细节自注意力模块，且高效细节自注意力模块以共享参数的方式循环n次，得到第二特征，将第一特征和第二特征进行残差连接后输入图像重建模块，输出高分辨率红外图像，解决参数量冗余、性能差等问题。
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公开(公告)号：CN117195083A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311479905.7
申请日：2023-11-08
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/048 , G06F18/214 , G01N33/38 , G01N27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电流曲线的坍落度预测方法、装置及可读介质，涉及混凝土生产领域，该方法包括：获取混凝土搅拌过程中的电流曲线，基于电流曲线获取输入特征；构建基于神经网络的坍落度预测模型，采用训练数据对坍落度预测模型进行训练，得到经训练的坍落度预测模型，训练数据包括训练过程中的输入特征及其对应的坍落度标签，其中，根据不同抗压强度的混凝土在历史搅拌过程中的电流曲线获取训练过程中的输入特征，根据电流曲线处理得到电流曲线特征，根据电流曲线特征的分布确定每个输入特征对应的坍落度标签；将输入特征输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，解决了需要大量试验及人工标注，难以实时、准确的检测坍落度的问题。
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公开(公告)号：CN111828090A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010744363.1
申请日：2020-07-29
Applicant: 济南城建集团有限公司 , 华侨大学
IPC: E21F15/00
Abstract: 本发明属于隧道建设技术领域，具体涉及到一种隧道涌泥清淤反压回填厚度的确定方法。本发明通过确定隧道涌泥体的高度，端部坡面的坡度，反压回填的填石高度，涌泥的粘聚力、内摩擦角和重度，涌泥体的失稳角，反压回填填石的重度，填石与隧道底部的摩擦系数和反压回填体的安全系数，单位宽度内挖掘机重量和拟滑动涌泥体本身重量之和，单位宽度内挖掘机重量和拟滑动涌泥体本身重量对回填体造成的水平推力，最终确定了涌泥清淤反压回填厚度，具有流程性强、实施方便和结果可靠的优点。
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