公开(公告)号：CN118196469A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410026259.7

申请日：2024-01-08

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 吴航 ,  胡锋 ,  项雨轩 ,  陈悦 ,  崔恩汉 ,  田震 ,  胡忆婕 ,  张跃文 ,  葛妍

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于SKNET注意力机制的复合老化绝缘子多光谱图像识别模型，具体步骤如下：(1)老化复合绝缘子多光谱图像信息获取；(2)老化复合绝缘子多光谱图像样本划分；(3)通道注意力SKNET模块进行通道筛选(4)通道注意力模块ISKNET进行特征提取；(5)MLP老化复合绝缘子识别模型构建。本发明采用了SKNET模块进行通道筛选以及新的ISKNET模块对老化复合绝缘子多光谱图像进行特征提取，可以有效提取更多、更有效的特征信息，过滤掉更多不重要的特征信息，非常适用于老化绝缘子的精准、快速检测。

公开(公告)号：CN116524250A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310423611.6

申请日：2023-04-15

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 陈悦 ,  周孟然 ,  胡锋 ,  高立鹏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种改进ResNeXt50和多光谱成像的皮带破损识别方法，包括以下步骤：(1)皮带破损多光谱图像数据获取，对数据进行统一的标准预处理；(2)皮带破损光谱图像的样本划分；(3)构建针对皮带破损图像的改进ResNeXt50识别模型；(4)对模型进行实际测试。本发明基于ECANet进行皮带破损多光谱图像信息的识别模型构建，提出一种新的ECA‑ResNeXt网络模型能够更有效、准确的识别皮带破损图像。采用AttentionGNN对小样本皮带破损图像进行增强，可以有效避免过拟合。非常适用于实际生产情况中的皮带破损的实时、精准识别。

公开(公告)号：CN117197434B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311161223.1

申请日：2023-09-11

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 高立鹏 ,  周孟然 ,  王宁 ,  王昊男 ,  刘宇 ,  陈悦

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于AMFNet网络融合模型的肺部医学影像精准识别方法，该方法包含如下步骤：1)选取Kaggle的多种肺部常见疾病识别公共数据集中的X射线影像，采用Mobile‑Unet进行肺实质区域精细化分割，获取分割后影像数据集；2)搭建AMFNet网络融合模型，本文提出了Fusion Basic Block层和Multiscale Layer层，并且构建了基于这两个单元的特征提取主网络MFNet，选取ResNet50作为特征提取次网络模型，融合权重层则是由自适应优化器优化网络权重，特征提取主网络的主要特征提取部分使用的是类似于稠密网络的基础结构，包括有密集连接的Fusion Basic Block和保留多尺度特征的中间层Multiscale Layer，最后设计出AMFNet网络融合模型；3)将预处理后的训练集、验证集输入改进的AMFNet网络融合模型中，经过多轮训练得到模型参数，最后将测试集图像输入改进后的模型中，实现肺部医学影像精准识别。

公开(公告)号：CN117197434A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311161223.1

申请日：2023-09-11

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 高立鹏 ,  周孟然 ,  王宁 ,  王昊男 ,  刘宇 ,  陈悦

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于AMFNet网络融合模型的肺部医学影像精准识别方法，该方法包含如下步骤：1)选取Kaggle的多种肺部常见疾病识别公共数据集中的X射线影像，采用Mobile‑Unet进行肺实质区域精细化分割，获取分割后影像数据集；2)搭建AMFNet网络融合模型，本文提出了Fusion Basic Block层和Multiscale Layer层，并且构建了基于这两个单元的特征提取主网络MFNet，选取ResNet50作为特征提取次网络模型，融合权重层则是由自适应优化器优化网络权重，特征提取主网络的主要特征提取部分使用的是类似于稠密网络的基础结构，包括有密集连接的Fusion Basic Block和保留多尺度特征的中间层Multiscale Layer，最后设计出AMFNet网络融合模型；3)将预处理后的训练集、验证集输入改进的AMFNet网络融合模型中，经过多轮训练得到模型参数，最后将测试集图像输入改进后的模型中，实现肺部医学影像精准识别。

公开(公告)号：CN118213985A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410317282.1

申请日：2024-03-20

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 张浩杰 ,  周孟然 ,  陈悦 ,  陶伟

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于灰狼算法优化BiLSTM的短期电力负荷预测方法，包括：(1)对获取的影响负荷预测因素的数据和负荷数据进行预处理；(2)利用K‑means聚类对输入的数据进行处理并按照一定的比例顺序划分为训练集和预测集；(3)将处理后的训练集作为灰狼算法优化BiLSTM模型的输入并进行训练得到预测模型；(4)将预测集输入到训练好的预测模型中，并对预测模型的输出值进行评估，输出负荷预测结果。本发明利用K‑means聚类对负荷影响因素数据和负荷数据进行处理，采用灰狼算法(GWO)对BiLSTM的参数进行寻优，构建GWO‑BiLSTM短期负荷预测模型，不仅具有较好的应用价值，而且具备较好的预测性能。

公开(公告)号：CN213690275U

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202022828375.0

申请日：2020-11-30

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 蒋欣雨 ,  赵博洋 ,  杨翠萍 ,  陈悦 ,  胡绮文

IPC: G05B19/042

Abstract: 本实用新型涉及一种智能轮椅控制系统。该系统主要采用模块化的设计思路，配以电机驱动模块、紧急制动模块、手操器模块、双陪护控制器、人机交互模块、微控制器、通信模块组成。在工作状态下，微控制器对手操器模块和双陪护控制器进行分析处理，来控制紧急制动模块、电机驱动模块和人机交互模块，并通过CAN通信模块实现无线通信。该系统可实现实现轮椅的自动感知、自动避障、灵敏控制、无线通信、双陪护等多种功能，具有功耗低、安全性强、功能全面、性价比高等优点。

公开(公告)号：CN213462529U

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202022877840.X

申请日：2020-12-03

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 陈悦 ,  韩涛 ,  刘孝童 ,  王小桥 ,  彭昕悦 ,  孙浩宇 ,  虞玲 ,  付晓奇 ,  马腾飞

IPC: H05K3/34

Abstract: 本实用新型公开了一种方便焊接的电路板夹具，涉及电路板加工技术领域。本实用新型包括U形支撑座，U形支撑座的内侧装配有电路板固定机构，电路板固定机构包括有连接块、两个第一滑杆、两个第一立柱、两个第一吸盘、两个第二滑杆、两个第二立柱与两个第二吸盘，两个第一滑杆分别装配在连接块两端的底端，两个第二滑杆分别装配在连接块两侧的上端。本实用新型通过连接块、第一滑杆、第二滑杆、第一吸盘与第二吸盘配合，使得装置能够更加方便对电路板进行固定，不会影响电路板进行正常焊接，通过第一马达与第二马达配合，使得装置能够调节电路板固定机构与U形支撑座的角度，进而调节电路板固定的角度，更加方便进行操作。