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公开(公告)号：CN117237677B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN118492723A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410781528.0
申请日：2024-06-18
Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域，具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机，包括串焊机主体以及焊接平台；还包括焊接头；收集盒，收集盒位于焊接头外侧，收集盒底部开设有多个连通孔，连通孔位于焊接头外侧；收集机构，收集机构与收集盒连接，此用于半导体电池片加工的串焊机，通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气，使得收集盒内产生负压，从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气，同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时，都对焊接头表面进行吹气，以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理，通过每次焊接头焊接一次后，都对焊接头表面进行吹气清理，减轻工作人员工作量，提高串焊机主体的焊接效率。
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公开(公告)号：CN117236201A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
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公开(公告)号：CN117236201B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
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公开(公告)号：CN118492723B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410781528.0
申请日：2024-06-18
Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域，具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机，包括串焊机主体以及焊接平台；还包括焊接头；收集盒，收集盒位于焊接头外侧，收集盒底部开设有多个连通孔，连通孔位于焊接头外侧；收集机构，收集机构与收集盒连接，此用于半导体电池片加工的串焊机，通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气，使得收集盒内产生负压，从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气，同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时，都对焊接头表面进行吹气，以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理，通过每次焊接头焊接一次后，都对焊接头表面进行吹气清理，减轻工作人员工作量，提高串焊机主体的焊接效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118277767A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410614990.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京气象科技创新研究院 , 无锡学院
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于LA‑UNET‑LSTM的次季节降水预报方法，包括：采集数值模式输出的降水和多气象要素预报数据、实际降水观测数据，并将数据划分成训练集、验证集和测试集；基于训练集数据提取降水可预报模态的特征序列，诊断分析其在数值模式中的可预报性来源，并提取特征掩膜场；搭建LA‑UNET‑LSTM神经网络，构建基于结构相似性和加权均方差的损失函数；对数据进行标准化处理，配合特征掩膜场构建预报因子特征图，基于训练集数据对模型展开训练，并根据模型验证集中表现调整模型参数；将测试集中的预报因子特征图带入训练好的模型，同时得到未来1‑4周的降水预报数据。本发明有效提高了计算效率和极端降水的预报技巧。
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公开(公告)号：CN117233870B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117237677A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117233870A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN119693774A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510135981.9
申请日：2025-02-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进GSNet网络的物体识别检测方法，该方法包括：采用深度相机采集得到目标场景的深度图像，并将深度图像转换为点云数据；采用PointNet++网络替换GSNet网络中的ResUNet14骨干网络，得到改进GSNet网络；利用得到的点云数据对改进GSNet网络进行训练；输入目标场景内待测的目标物体数据，使用训练好的改进GSNet网络对目标物体进行识别检测。本发明在GSNet网络中引入了更擅长处理点云数据的PointNet++网络，从而更好的提取局部细节特征。通过对目标场景中的背景与目标物体进行分割，避免了环境和其他物体对目标物体识别检测的干扰。
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