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公开(公告)号：CN110163836A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201811351933.X
申请日：2018-11-14
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于深度学习用于高空巡检下的挖掘机检测方法，包括制作高空下视角下的挖掘机数据集，并根据视角与环境特性采用合适的数据增广策略。用神经网络构建检测框架，骨干网络采用43层卷积结构的全卷积神经网络；检测框架包括自底向上路径、自顶向下路径和侧边路径；通过k-means方法聚类六种锚框，将大尺寸的锚框分配到38*38的特征图运算和匹配，将小尺寸的锚框分配到76*76的特征图运算和匹配；训练检测器。本发明具有检测准确度高，运算负担小的优点。
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公开(公告)号：CN107885085B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201711124821.6
申请日：2017-11-14
Applicant: 宁波大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供基于深度学习的复杂管道运行控制方法，属于管道运输技术领域，特别涉及复杂管道运行控制方法。本发明首先在SCADA系统中建立面向控制的复杂管道模型；根据实时监测到的管网信息，结合用户或工业上对管道的需求，确定需要运行控制的位置或管段；然后根据获得的需要运行控制的位置或管段上的流量和压力信息，判定采用基于深度学习方法的复杂管道开环控制策略还是采用基于深度学习方法的复杂管道闭环控制策略；按判定结果执行，最后融合信息，协调完成复杂管网的运行控制。本发明解决了现有技术不能有效合理的进行复杂管道运行控制，从而导致安全问题频发、能源消耗较高、可靠运行时间短的问题。本发明可运用管道运输。
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公开(公告)号：CN108536013B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810270239.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 宁波大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了终端封闭微通道中荧光粒子移动耦合模型控制方法，包括模型通道和控制装置；所述模型通道包括主微通道和支路通道，所述主微通道与支路通道的一端连接固定，支路通道的另一端封闭，该主微通道的入口设置微泵控制溶液进入，支路通道为真空状态；所述溶液包括带荧光粒子的NaCl溶液、NaCl溶液和油滴；所述控制装置包括微泵、移动控制芯片和高速相机，微泵、高速相机与移动控制芯片连接；本发明提供了提供了快速参数辨识、最优精准控制边界溶液进行移动扩散的终端封闭微通道中粒子移动耦合模型控制方法。
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公开(公告)号：CN110782436A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910991598.8
申请日：2019-10-18
Applicant: 宁波大学
Abstract: 基于计算机视觉的传送带物料状态检测方法，包括设置对准传送带拍照、获取视频流的相机和对视频流图像进行处理的图像识别模块，其特征在于：图像识别模块执行以下操作：获取视频流，将图像灰度化，通过Gunnar_Farneback法计算稠密光流获取运动区域范围，分割运动区域，获得传送带的工作范围；本发明的目的在于提供一种能够实现对传送带运行、传送带上的物料情况进行自动化监测的基于计算机视觉的传送带物料状态检测系统。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN108536013A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810270239.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 宁波大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了终端封闭微通道中荧光粒子移动耦合模型控制方法，包括模型通道和控制装置；所述模型通道包括主微通道和支路通道，所述主微通道与支路通道的一端连接固定，支路通道的另一端封闭，该主微通道的入口设置微泵控制溶液进入，支路通道为真空状态；所述溶液包括带荧光粒子的NaCl溶液、NaCl溶液和油滴；所述控制装置包括微泵、移动控制芯片和高速相机，微泵、高速相机与移动控制芯片连接；本发明提供了提供了快速参数辨识、最优精准控制边界溶液进行移动扩散的终端封闭微通道中粒子移动耦合模型控制方法。
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公开(公告)号：CN107885085A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711124821.6
申请日：2017-11-14
Applicant: 宁波大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供基于深度学习的复杂管道运行控制方法，属于管道运输技术领域，特别涉及复杂管道运行控制方法。本发明首先在SCADA系统中建立面向控制的复杂管道模型；根据实时监测到的管网信息，结合用户或工业上对管道的需求，确定需要运行控制的位置或管段；然后根据获得的需要运行控制的位置或管段上的流量和压力信息，判定采用基于深度学习方法的复杂管道开环控制策略还是采用基于深度学习方法的复杂管道闭环控制策略；按判定结果执行，最后融合信息，协调完成复杂管网的运行控制。本发明解决了现有技术不能有效合理的进行复杂管道运行控制，从而导致安全问题频发、能源消耗较高、可靠运行时间短的问题。本发明可运用管道运输。
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公开(公告)号：CN110782436B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN201910991598.8
申请日：2019-10-18
Applicant: 宁波大学
Abstract: 基于计算机视觉的传送带物料状态检测方法，包括设置对准传送带拍照、获取视频流的相机和对视频流图像进行处理的图像识别模块，其特征在于：图像识别模块执行以下操作：获取视频流，将图像灰度化，通过Gunnar_Farneback法计算稠密光流获取运动区域范围，分割运动区域，获得传送带的工作范围；本发明的目的在于提供一种能够实现对传送带运行、传送带上的物料情况进行自动化监测的基于计算机视觉的传送带物料状态检测系统。
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公开(公告)号：CN110163836B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201811351933.X
申请日：2018-11-14
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于深度学习用于高空巡检下的挖掘机检测方法，包括制作高空下视角下的挖掘机数据集，并根据视角与环境特性采用合适的数据增广策略。用神经网络构建检测框架，骨干网络采用43层卷积结构的全卷积神经网络；检测框架包括自底向上路径、自顶向下路径和侧边路径；通过k‑means方法聚类六种锚框，将大尺寸的锚框分配到38*38的特征图运算和匹配，将小尺寸的锚框分配到76*76的特征图运算和匹配；训练检测器。本发明具有检测准确度高，运算负担小的优点。
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