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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108207686A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810312452.1
申请日：2018-04-09
Applicant: 安徽理工大学
CPC classification number: A01K5/02 , A01K7/02 , A01K29/005
Abstract: 本发明涉及一种宠物自动投食器，其特征在于包括：微型电机、摄像头、喇叭、储食箱(设有投食口)、喂食盘、储水箱(设有出水口)、喂水盘、检测食物变质装置以及废料承接盘。其特征在于所述自动投食器设有控制器，主人可远程遥控实现自动投食、投水的功能，投食口和出水口设有挡板可控制投食量和投水量，设有摄像头可随时观察宠物状态，设有喇叭可通过控制器发出呼唤宠物的声音，设有检测食物变质装置可检测食物和水是否变质，喂食盘以及喂水盘可实现侧翻，当食物或水变质时，可远程遥控将其侧翻至废料承接盘中，防止宠物误食。
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公开(公告)号：CN109272061A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811127743.X
申请日：2018-09-27
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种新的深度学习模型的构建方法，具体是发明了一种包含两个结构相异的CNN且快速收敛的深度学习模型。本发明构建的深度学习模型中的两个CNN的卷积层、卷积核大小、池化层数和全连接方式均不相同，且每个CNN各分享一次其学习获得的特征信息，在分享或接受特征信息前，两个CNN均经历一次批归一化处理，若在特征信息分享时两CNN的通道数不同，调整通道数后，再做批归一化处理。当前深度学习模型提高性能的研究方向都是加深模型的网络深度，本发明提出的深度学习模型在不构建较深网络的前提下，提升了模型的性能，大大的加快网络的收敛速度，减少模型的参数，降低优秀的深度学习模型对计算机性能的严重依赖。
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公开(公告)号：CN109272061B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201811127743.X
申请日：2018-09-27
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种新的深度学习模型的构建方法，具体是发明了一种包含两个结构相异的CNN且快速收敛的深度学习模型。本发明构建的深度学习模型中的两个CNN的卷积层、卷积核大小、池化层数和全连接方式均不相同，且每个CNN各分享一次其学习获得的特征信息，在分享或接受特征信息前，两个CNN均经历一次批归一化处理，若在特征信息分享时两CNN的通道数不同，调整通道数后，再做批归一化处理。当前深度学习模型提高性能的研究方向都是加深模型的网络深度，本发明提出的深度学习模型在不构建较深网络的前提下，提升了模型的性能，大大的加快网络的收敛速度，减少模型的参数，降低优秀的深度学习模型对计算机性能的严重依赖。
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公开(公告)号：CN108519625A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810307749.9
申请日：2018-04-08
Applicant: 安徽理工大学
CPC classification number: G01V5/0033 , G01N9/24 , G01N9/36 , G01N21/31 , G01N23/04 , G01N2223/03 , G01N2223/045 , G06N3/0454
Abstract: 本发明涉及一种基于射线技术与深度学习的可识别违禁物品安检系统，其特征在于包括：核密度计、光谱分析仪、X射线安检仪、GPS模块、无线通讯模块、微控制器、电源模块、报警模块与显示模块；其中X射线安检仪将采集的X光透射图像以及相应的图像位置信息存储在图像存储模块，微控制器功能是实现物品图像分割与识别子图像是否为可疑违禁物品以待进一步识别确认，无线通信模块实现核密度计、光谱分析仪、X射线安检仪与微控制器通信。设计的安检装置结构图由传输带(1)、装置外壳(2)、ZA150180通道式X光机(3)、DensityPRO(4)、CMS-2S快速光谱分析仪(5)、警报器(6)构成，利用深度学习知识识别可疑违禁物品，再结合核密度法与光谱成像技术进一步确认可疑违禁物品。
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公开(公告)号：CN207114427U
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201721188317.8
申请日：2017-09-12
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本实用新型公开了一种基于光谱分析与传感技术的柑桔质量检测系统，其特征在于包括：电源模块(5)、微处理器模块(1)、气体检测传感器模块(2)、近红外光谱仪模块(3)、液晶显示模块(4)。将激光器激光照射柑桔表面，光谱仪光纤探头采集光信号，光谱仪计算光信号的强度再将光信号强度数据传送至微处理器，绘制光谱显示在液晶屏。气体检测传感器测量柑桔表面挥发性有机物及浓度，经微处理器将表面的挥发性有机物及浓度值显示在显示屏上。最后，微处理器根据被测柑桔近红外光光谱和表面的挥发性有机物及浓度值，鉴别被测柑桔有无经过工业试剂加工，将鉴别结果显示在液晶屏上。
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