公开(公告)号：CN119066513A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411107300.X

申请日：2024-08-13

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王振伟 ,  张强 ,  王鹏飞 ,  于硕 ,  赵妙云 ,  苏伟健

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214

Abstract: 一种多模态统计提示学习的小样本新能源设备缺陷识别方法、系统、存储介质及设备，属于新能源设备缺陷识别领域。本发明包括数据获取、特征提取、统计查询、结合软提示、构建分类器、训练模型六个步骤。通过统计特征作为查询在主干所提取特征中获得区分性特征，并将其和软提示相结合以减少对计算资源的需求，同时引入文本输入增强对缺陷类别的理解，提高识别精度和泛化能力。

公开(公告)号：CN1948547A

公开(公告)日：2007-04-18

申请号：CN200610134219.6

申请日：2006-11-06

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 牟宗信 ,  王振伟 ,  贾莉 ,  李国卿 ,  赵华玉 ,  张鹏云

IPC: C23C14/35 ,  H03K3/00

Abstract: 本发明公开发表了一种用于超高功率非平衡磁控溅射的电源方法，主要用于表面工程技术领域。其特征在于：采用球系开关组和脉冲形成线组控制和形成超高功率脉冲放电，实现超高功率的脉冲非平衡磁控溅射的溅射沉积；使用唯一的一个主电源系统供给多路脉冲形成线组和对应的球系开关组，为不同的非平衡磁控溅射靶供给高功率脉冲，实现扩展输出；同时实现微机智能控制，频率参数连续可调，能够防止过流、过压、过热的损害。本发明的优点是电源结构简单、电源稳定、控制方便、工作效率高、耐冲击、参数调节范围宽广、放电系统能够任意扩展，能够提高薄膜沉积过程中的等离子体离化率，从而达到增强薄膜和基体的结合强度、保证沉积工艺的目的。

公开(公告)号：CN119091197A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411105032.8

申请日：2024-08-13

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王振伟 ,  张强 ,  于硕 ,  王鹏飞 ,  赵妙云 ,  杨胤超 ,  苏伟健

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明属于计算机视觉图像处理技术领域，提供了一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备，包括获取少样本医学图像数据，引入辅助文本输入，以进一步描述图像或概念类别，促进跨模态学习，结合两种分类头：一种是共享分类头，用于处理视觉编码器中的图像类别标记和文本编码器编码的提示表示；另一种则是通过使用具有高效矩阵幂归一化的全局协方差池化来聚合视觉标记，对来自视觉编码器的视觉标记特征分布进行分类。本发明显著提升了少样本医学图像分类的精度。

公开(公告)号：CN105974469B

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201610505807.X

申请日：2016-06-30

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 马克 ,  庄端阳 ,  唐春安 ,  李全生 ,  王振伟

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明公开了一种岩质边坡开挖扰动作用下的微震监测预警分析系统及方法，该系统包括设置在边坡内部的信号接收单元、信号采集单元、信号存储和处理单元、分析和预警单元；信号接收单元用于接收开挖扰动作用下岩质边坡的微震信号，并发送给信号采集单元，信号采集单元用于对微震信号进行汇集，并发送给信号存储和处理单元，信号存储和处理单元用于对汇集后的信号进行存储和处理，并发送给分析和预警单元，分析和预警单元用于根据处理后的信号对岩质边坡的微破裂情况进行分析，并对岩质边坡的失稳灾害进行预警。本发明能够对开挖扰动作用下高陡岩质边坡微震活动进行实时监测和分析，并对边坡失稳灾害进行预警，工作效率高，成本低，应用前景广阔。

公开(公告)号：CN118542650A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410601217.1

申请日：2024-05-15

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王振伟 ,  张强 ,  王鹏飞 ,  苏伟健 ,  陶体伟

IPC: A61B5/0205 ,  A61B5/00 ,  A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  A61B3/14 ,  G06V20/59 ,  G06V20/40 ,  G06V40/16 ,  G06V40/18

Abstract: 本发明公开了一种基于非接触式心率检测和眼部特征提取的疲劳驾驶检测方法，该方法包括：实时采集驾驶员面部视频数据，定位截取苹果肌和眼睛部位；对收集的苹果肌和眼部数据进行预处理；使用远程光电容积脉搏波描记法对预处理后苹果肌数据进行特征提取，得到心率特征信号；使用在眼部数据上微调后的CLIP多模态模型提取经预处理后的眼部视觉特征；对心率特征信号和眼部特征矩阵进行融合，得到融合特征，使用融合特征得到司机的疲劳分数，通过阈值判定最终的疲劳驾驶检测结果。本发明通过对驾驶员面部各种特征的有效利用，实现非接触式的疲劳驾驶检测。