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公开(公告)号：CN116978207A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311212707.4
申请日：2023-09-20
Applicant: 张家港江苏科技大学产业技术研究院
IPC: G08B31/00 , G08B17/10 , G08B17/12 , G08B21/16 , G08B21/20 , G08B25/01 , G08B25/08 , H04W4/70 , H04W4/38 , H04W4/90 , G06V10/25 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多功能的实验室安全监测与预警系统，包括实验室安全监测与预警控制模块、云端监测模块、通信模块、数据采集模块、火焰识别模块、OLED显示模块、报警模块、灭火模块、摄像头模块、图像显示模块、树莓派图像处理模块。该系统集云端协同技术、多传感器融合的信息感知技术和多节点无线通信技术为一体，实现实验室信息的远程监测、紧急情况的预警控制、APP端的阈值控制、火灾的多重监测等功能，此外，根据多节点无线通信技术，显著提高了系统的应用范围。
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公开(公告)号：CN104155877A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410410227.3
申请日：2014-08-19
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的无刷直流电机模糊控制系统及控制方法，其中，控制系统包括：驱动系统，用于驱动无刷直流电机；速度观测器，用于采集无刷直流电机转速；转速参考模型，提供电机转速的参考数据，并与采集到的电机转速相比较以获得转速误差和误差变化率；参数模糊化模块，接收所述转速误差和误差变化率，并进行量化，映射到模糊集合论域，遗传算法优化模块，采用遗传算法对模块控制规则进行优化，并调节模糊论域中的相关参数，作出模糊决策；反模糊化模块，将模糊决策的输出量映射到基本论域。本发明采用遗传算法对模糊控制器的参数进行在线调节，使控制器在不同的运行环境下都能够有较好的静态和动态性能。
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公开(公告)号：CN119360588A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411918056.5
申请日：2024-12-25
Applicant: 张家港江苏科技大学产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种多节点传感器数据融合的实验室火灾探测方法，包括以下步骤：通过采用LoRa通信技术搭建实验室多节点火灾监测网络，并增加节点之间的时隙间隔，以改进时分复用和增量传输通信模式；引入极限学习机对实验室内各节点采集的包括温度、烟雾浓度和CO浓度在内的数据进行特征层数据融合，从而输出各火情发生的概率；运用麻雀搜索算法对极限学习机进行优化；借助模糊推理方法，结合各火情发生的概率和火灾持续时间，在决策层面进行特征融合，确定火情警报的级别。通过融合多传感器数据提高了系统对火灾事件的感知能力，在决策层中结合模糊推理技术，提高了系统的灵活性和实用性。
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公开(公告)号：CN113989273B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111417170.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑近邻的太阳耀斑预报方法，通过采用k‑NN算法，对太阳特征进行提取，数据分割，数据清洗三个阶段实现对太阳耀斑发生概率进行预测，在模型构建阶段，对数据筛选和剔除，将短而复杂的中性线剔除，以及采用了视线磁图的检测方式，使检测效率有所提升，同时相较于传统方法对可能存在的跨越两种耀斑基本的现象进行剔除，并且对太阳耀斑原始数据进行标准化，标准化后进行数据拟合处理，使其精准度更高，数据更加合理，表现力更好，整个过程中，处理效果都优于传统算法，具有创新性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN113887570B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111057268.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的太阳耀斑二分类预测方法，推导出皮尔森相关系数计算公式；推导出斯皮尔曼相关系数计算公式；求得出斯皮尔曼相关系数的优势；对数据进行特征选择；构建感知机；引入多层神经网络；依据神经网络设计反向传播算法进行预测，并产生预测结果；本发明结合皮尔森相关系数与斯皮尔曼相关系数，构建基于神经网络的太阳耀斑预测模型，进行耀斑二分类预测研究，能够对与太阳耀斑行为具有较高准确率的预测，且方法科学合理、适用性强和效果佳等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113887570A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111057268.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的太阳耀斑二分类预测方法，推导出皮尔森相关系数计算公式；推导出斯皮尔曼相关系数计算公式；求得出斯皮尔曼相关系数的优势；对数据进行特征选择；构建感知机；引入多层神经网络；依据神经网络设计反向传播算法进行预测，并产生预测结果；本发明结合皮尔森相关系数与斯皮尔曼相关系数，构建基于神经网络的太阳耀斑预测模型，进行耀斑二分类预测研究，能够对与太阳耀斑行为具有较高准确率的预测，且方法科学合理、适用性强和效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN119068400A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411561776.0
申请日：2024-11-05
Applicant: 张家港江苏科技大学产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种船舶智能航行瞭望辅助方法，包括以下步骤：下载COCO数据集，爬取各类船舶航行数据，构建船舶全景影像系统；获取船舶多方位摄像头的视频流，使用SIFT特征提取算法提取图像中的关键点和特征描述子，采用快速近似最近邻FLANN算法将异源图像提取出来的特征点进行粗匹配，得到两张图像之间的所有匹配关键点对；利用得到的匹配关键点对计算单应性矩阵H，去除错误匹配，获得船舶航行的多方位全景影像图；引入YOLOv5目标检测算法在全景影像图上检测船舶航行过程中出现的各类目标；将模型得到的检测结果传递给DeepSort多目标跟踪算法。本发明能够辅助驾驶员进行海上航行驾驶，全面提高航行的安全性。
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公开(公告)号：CN113989273A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111417170.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/02 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑近邻的太阳耀斑预报方法，通过采用k‑NN算法，对太阳特征进行提取，数据分割，数据清洗三个阶段实现对太阳耀斑发生概率进行预测，在模型构建阶段，对数据筛选和剔除，将短而复杂的中性线剔除，以及采用了视线磁图的检测方式，使检测效率有所提升，同时相较于传统方法对可能存在的跨越两种耀斑基本的现象进行剔除，并且对太阳耀斑原始数据进行标准化，标准化后进行数据拟合处理，使其精准度更高，数据更加合理，表现力更好，整个过程中，处理效果都优于传统算法，具有创新性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119068400B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411561776.0
申请日：2024-11-05
Applicant: 张家港江苏科技大学产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种船舶智能航行瞭望辅助方法，包括以下步骤：下载COCO数据集，爬取各类船舶航行数据，构建船舶全景影像系统；获取船舶多方位摄像头的视频流，使用SIFT特征提取算法提取图像中的关键点和特征描述子，采用快速近似最近邻FLANN算法将异源图像提取出来的特征点进行粗匹配，得到两张图像之间的所有匹配关键点对；利用得到的匹配关键点对计算单应性矩阵H，去除错误匹配，获得船舶航行的多方位全景影像图；引入YOLOv5目标检测算法在全景影像图上检测船舶航行过程中出现的各类目标；将模型得到的检测结果传递给DeepSort多目标跟踪算法。本发明能够辅助驾驶员进行海上航行驾驶，全面提高航行的安全性。
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公开(公告)号：CN116978207B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311212707.4
申请日：2023-09-20
Applicant: 张家港江苏科技大学产业技术研究院
IPC: G08B31/00 , G08B17/10 , G08B17/12 , G08B21/16 , G08B21/20 , G08B25/01 , G08B25/08 , H04W4/70 , H04W4/38 , H04W4/90 , G06V10/25 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多功能的实验室安全监测与预警系统，包括实验室安全监测与预警控制模块、云端监测模块、通信模块、数据采集模块、火焰识别模块、OLED显示模块、报警模块、灭火模块、摄像头模块、图像显示模块、树莓派图像处理模块。该系统集云端协同技术、多传感器融合的信息感知技术和多节点无线通信技术为一体，实现实验室信息的远程监测、紧急情况的预警控制、APP端的阈值控制、火灾的多重监测等功能，此外，根据多节点无线通信技术，显著提高了系统的应用范围。
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