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公开(公告)号：CN111798444B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010688949.0
申请日：2020-07-17
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于钢管的测量方法技术领域，涉及相机标定与图像处理技术，具体为基于图像畸变矫正分色处理的无人车间钢管长度测量方法，解决了背景技术中的技术问题。本发明首先系统建模，确定了整体的测量构造，接下来获取测量所需的初始值，即：相机畸变参数和比值K1和K2，进而依据钢管颜色特征进行目标提取和测量，最终远距离测量得到钢管的长度。通过本发明所述方法能大幅度提高钢管的测量精确度，减少了对图片背景的严重依赖，能够实现远距离测量，解决人工了无法近距离测量的问题，提高了测量速度，增加了测量精度，提高了工厂的生产效率，适应无人车间的生产，满足市场需求以及顺应社会发展，而且维修简单，造价成本低，值得推广应用。
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公开(公告)号：CN114596219B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210102042.0
申请日：2022-01-27
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06T7/20 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于计算机图像复原技术领域，具体为一种基于条件生成对抗网络的图像去运动模糊方法，解决了背景技术中的技术问题，其包括搭建条件生成对抗网络模型结构，其包括生成网络和判别网络，生成网络和判别网络均由卷积神经网络构成，生成网络采用一种由粗到精的卷积神经网络，Dense Block是其基本单元，而且浅特征提取部分和深特征提取部分中多次运用到长短跳跃连接及特征拼接技术，提高了信息提取能力和生成网络的生成能力，然后建立用于模型训练的损失函数，包括内容损失和对抗损失两项。上述方法有效解决了运动模糊图像的特征信息利用率不高的问题，采用端到端方式，在只有运动模糊图像的情况下恢复其对应的清晰图像，模型的准确性和效率都得到提升。
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公开(公告)号：CN109910873B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910272464.0
申请日：2019-04-04
Applicant: 太原理工大学
IPC: B60W30/06
Abstract: 本发明属于无人车辆自动泊车技术领域，具体为一种基于滑模的无人车辆自动泊车力矩控制方法，解决了过分依赖于视觉传感器的传统无人车辆泊车技术手段存在视觉盲区等的控制问题。本发明所述方法是通过系统建模、利用全局反馈信息进行的力矩控制器设计，首先系统建模，实现了对目标泊车区域以及周围障碍物的描述，进而，依据模型信息进行力矩控制器的设计，由此大幅度减少了对自动泊车视觉传感器的严重依赖。从而避免了视觉盲区带来的泊车失误，通过本方法提高了泊车精确度，而且这将推动了自动化泊车技术的深度变革，进而推动新一代信息技术、高端设备制造发展产业，具有良好的应用价值。
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公开(公告)号：CN114596219A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210102042.0
申请日：2022-01-27
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于计算机图像复原技术领域，具体为一种基于条件生成对抗网络的图像去运动模糊方法，解决了背景技术中的技术问题，其包括搭建条件生成对抗网络模型结构，其包括生成网络和判别网络，生成网络和判别网络均由卷积神经网络构成，生成网络采用一种由粗到精的卷积神经网络，Dense Block是其基本单元，而且浅特征提取部分和深特征提取部分中多次运用到长短跳跃连接及特征拼接技术，提高了信息提取能力和生成网络的生成能力，然后建立用于模型训练的损失函数，包括内容损失和对抗损失两项。上述方法有效解决了运动模糊图像的特征信息利用率不高的问题，采用端到端方式，在只有运动模糊图像的情况下恢复其对应的清晰图像，模型的准确性和效率都得到提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111798444A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010688949.0
申请日：2020-07-17
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于钢管的测量方法技术领域，涉及相机标定与图像处理技术，具体为基于图像畸变矫正分色处理的无人车间钢管长度测量方法，解决了背景技术中的技术问题。本发明首先系统建模，确定了整体的测量构造，接下来获取测量所需的初始值，即：相机畸变参数和比值K1和K2，进而依据钢管颜色特征进行目标提取和测量，最终远距离测量得到钢管的长度。通过本发明所述方法能大幅度提高钢管的测量精确度，减少了对图片背景的严重依赖，能够实现远距离测量，解决人工了无法近距离测量的问题，提高了测量速度，增加了测量精度，提高了工厂的生产效率，适应无人车间的生产，满足市场需求以及顺应社会发展，而且维修简单，造价成本低，值得推广应用。
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公开(公告)号：CN118886203A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410945703.5
申请日：2024-07-15
Applicant: 中建科工集团(天津)有限公司 , 中建科工集团有限公司 , 太原理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及塔吊技术领域，具体涉及一种塔吊布局的确定方法、装置、存储介质及电子设备。本发明实施例提供的塔吊布局的确定方法，通过获取由不同塔吊布局为自变量、对应总成本为因变量构成的目标函数；对所述目标函数进行随机采样，得到多个函数值；根据包含多个函数值中的最小值的序列确定拟合区间；根据拟合区间的拟合优度以及最小值为最优解的可信度确定目标函数的最优解，得到最优解对应的塔吊布局。由此确定了塔吊布局的最优解，即最优塔吊布局，同时在确定最优塔吊布局时还验证了最优解的可信度，解决了相关技术中无法确定最优塔吊布局以及最优解的验证方法局限性比较大的问题。
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公开(公告)号：CN114626630A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210317640.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于涉及交通规划与管理技术，具体是一种面向随机需求的铁路货运空车调配的模型及方法，解决了背景技术中的技术问题，提供了一种面向随机需求的铁路货运空车调配的模型，而且基于该模型提供了空车调配方法，即调研铁路货运空车调配问题背景，使用支出率法计算空车调配平均成本；将需求设为随机变量，根据历史数据确定其分布；综合考虑铁路货运定价体系，以利润最大化为优化目标建立本发明中面向随机需求的铁路货运空车调配的模型；求解该模型。本发明有效解决了现有方法计算得到的铁路货运空车调配方案与随机变化的实际需求之间不匹配的问题，适用于铁路货运空车调配，其有效提升铁路货运空车利用效率，应用价值更高。
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公开(公告)号：CN114620098A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210069196.4
申请日：2022-01-21
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于轨道交通车辆运行控制技术领域，具体为一种适用于高速列车自动停车的深度强化学习方法，解决了背景技术中的技术问题，其包括通过分析高速列车自动停车制动过程中的运动特点，构建动力学模型和制动模型；构建一种结合长短期记忆网络与全连接网络的多输入单输出神经网络结构对高速列车停车制动过程进行深度强化学习；将深度强化学习方法应用到采用实际线路数据建立的仿真环境，计算得到高速列车停车制动的控制方法。本发明适用于轨道交通高速列车自动停车控制过程。本发明解决了现有方法停车制动控制参数寻优难的问题，基于多车多线路模型的强化学习环境使适用场景更加广泛，实现了深度强化学习方法在制动过程中实时调整最优控制参数。
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公开(公告)号：CN109910873A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910272464.0
申请日：2019-04-04
Applicant: 太原理工大学
IPC: B60W30/06
Abstract: 本发明属于无人车辆自动泊车技术领域，具体为一种基于滑膜的无人车辆自动泊车力矩控制方法，解决了过分依赖于视觉传感器的传统无人车辆泊车技术手段存在视觉盲区等的控制问题。本发明所述方法是通过系统建模、利用全局反馈信息进行的力矩控制器设计，首先系统建模，实现了对目标泊车区域以及周围障碍物的描述，进而，依据模型信息进行力矩控制器的设计，由此大幅度减少了对自动泊车视觉传感器的严重依赖。从而避免了视觉盲区带来的泊车失误，通过本方法提高了泊车精确度，而且这将推动了自动化泊车技术的深度变革，进而推动新一代信息技术、高端设备制造发展产业，具有良好的应用价值。
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