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公开(公告)号：CN117272139A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311211227.6
申请日：2023-09-18
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种结合特征相关性与时间相关性的盾构机姿态预测方法，其先获取目标盾构机在预设时间段内的原始数据，进行预处理后得到模型输入数据，然后通过预设盾构机姿态预测模型得到目标盾构机的姿态预测结果。其中，盾构机姿态预测模型包括依次相连的特征注意力神经网络模型、残差门控循环神经网络模型和掩码注意力神经网络模型，相比于现有技术，本发明通过特征注意力神经网络模型捕获盾构机的参数数据之间的潜在关系，实现自适应分配特征关注度，首次采用非级联结构的残差门控循环神经网络模型提高精度，通过掩码注意力神经网络模型捕获不同时间步之间的相关性，有效提升预测精度。
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公开(公告)号：CN117272019A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311154593.2
申请日：2023-09-07
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种盾构机掘进姿态的预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：从采集的盾构机历史运行数据中提取盾构机掘进特征参数，并对所述盾构机掘进特征参数进行预处理；采用滑动窗口法对预处理后的盾构机掘进特征参数进行数据重构得到多步盾构机掘进特征参数；对所述多步盾构机掘进特征参数进行数据集划分；建立初始盾构机掘进姿态预测模型；对所述初始盾构机掘进姿态预测模型进行训练得到训练完备的目标盾构机掘进姿态预测模型；将待预测盾构机运行数据输入至所述目标盾构机掘进姿态预测模型进行多步预测。本发明提取出特征参数，并对特征参数进行预处理，提高了预测精度，并进行多步重构，能够进行多步预测。
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公开(公告)号：CN116977696A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310415076.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 襄阳湖北工业大学产业研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种高空作业安全带检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于高空电力作业图像数据集得到训练集；基于训练集对轻量化网络模型进行训练，并基于通道蒸馏和空间蒸馏的方法将教师网络的特征信息传递给学生网络，得到图像识别模型；将待测高空电力作业图像输入至图像识别模型，得到多个预测框，从多个预测框中去除重复预测框，得到待测高空电力作业图像对应的安全带检测结果；其中，轻量化网络模型包括主干特征提取网络和多尺度特征融合网络，主干特征提取网络包括多个IB模块，特征融合网络是由卷积层、上采样层、下采样层和特征融合层构成的特征金字塔结构。本发明可以解决现有技术中安全带检测精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN111636881B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010439731.1
申请日：2020-05-22
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 公开了一种盾尾间隙监测装置，包括：安装座(12)，其包括固定在盾构机盾壳筋板(11)上的固定底板(1)，和可拆卸地设置在固定底板(1)上的定位板(2)；盾尾间隙监测器(4)，其固定在定位板(2)上，并使盾尾间隙监测器(4)中激光器的激光束从两个撑靴(9)之间的空隙(14)中投射出去。选择盾构机盾壳筋板(11)作为盾尾间隙监测装置的安装位置，不会与盾构机机械结构发生任何干涉；在盾构机正常掘进过程中液压油缸伸缩时，及管片拼装过程中拼装机旋转时，均不会影响盾尾间隙监测装置的正常工作，为盾尾间隙的实时和连续性测量提供了必要的前提条件。
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公开(公告)号：CN114037668A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111275902.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于线性融合神经网络的肝硬化分类方法、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取肝硬化感兴趣区域的图像和对应的分类标签，根据所述图像和对应的分类标签生成数据集；构建线性融合神经网络模型，利用所述数据集对所述线性融合神经网络模型进行训练，得到训练完备的线性融合神经网络模型；获取待分类包含肝硬化区域的图像，根据所述待分类包含肝硬化区域的图像和所述训练完备的线性融合网络模型，得到分类结果。本发明提供的基于线性融合神经网络的肝硬化分类方法，提高了肝硬化分类的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116935437A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310856310.2
申请日：2023-07-12
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/86 , G06N3/04 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种电力作业人员的检测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标检测模型，目标检测模型包括：主干网络、特征融合网络模块以及末端检测模块，获取检测图片，并进行预处理，得到目标图片，并输入到目标检测模型中，通过主干网络进行特征提取，得到多个注意力特征图片，并通过特征融合网络模块进行融合处理，得到融合图片，并通过末端检测模块进行解码处理，得到对应融合图片的预测结果，将对应融合图片的预测结果进行非极大抑制处理，得到电力作业人员图片检测框，并进行分类以及全类平均正确率计算处理，得到计算结果，并将计算结果与预设的阈值进行匹配，得到电力作业人员检测结果。
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公开(公告)号：CN116721064A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310602554.8
申请日：2023-05-25
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Unet语义分割的盾构盾尾间隙测量方法及设备。所述方法包括：步骤1，通过数据采集设备，获取现场不同拍摄距离下的原始图像；步骤2，制作该工程应用环境的数据集；步骤3，训练Unet分割网络，输入实测图像；步骤4，输出经过分割提取的目标区域图像；步骤5，对目标区域图像进行预处理，滤除相关噪声；步骤6，提取两个激光十字及管片下边缘；步骤7，求解两个激光十字的十字交点坐标，分别计算两个激光十字交点坐标到管片下边缘的距离d1和d2；步骤8，将d1和d2代入盾尾间隙计算模型，求得盾尾间隙值。本发明可以识别出管片下边缘并且对下边缘直线具有更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN116644914A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310545038.6
申请日：2023-05-15
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供了一种基于改进SSA的多目标柔性作业车间调度方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤6。本发明将松鼠搜索算法改进后应用到离散的多目标柔性作业车间调度中，描述了柔性作业车间的调度模型，降低了算法的复杂度；对橡树上的松鼠加入变异策略，避免完全舍弃之前的寻优结果；将山核桃树和橡树上的松鼠进行了交叉，避免了算法陷入局部最优；将松鼠的滑翔常数与工件数目结合，并更改为非线性下降的趋势，平衡了算法的全局开发和局部探索能力。
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公开(公告)号：CN116309665A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310174691.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 公开了一种基于改进萤火虫算法的盾尾间隙图像二维Otsu阈值分割方法，该方法包括：在管片图像灰度[0,255]范围内，随机生成一个种群；通过迭代的方式获取种群中最优二维萤火虫位置，其方法包括：计算种群中每只萤火虫的最大亮度；将种群内的萤火虫最大亮度进行排序，对于每只萤火虫，将其与比它亮度低的若干只萤火虫组成局部群落；对局部群落进行萤火虫之间的吸引操作；对萤火虫位置进行更新，在位置更新时引入吸引力权重以加强局部群落之间的联系；根据萤火虫移动后的位置，更新萤火虫的最大亮度；经过多次迭代后输出最优二维萤火虫位置，以此对管片灰度图像进行阈值分割。
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公开(公告)号：CN115752270A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211270238.7
申请日：2022-10-18
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01B11/14
Abstract: 一种基于管片楔形量的盾尾间隙图像矫正方法、系统及装置，包括：获取两激光器物理间距；获取原始盾尾间隙图像；从原始盾尾间隙图像中提取两激光器激光中心坐标与管片侧端面下边缘直线方程；计算盾构机管片楔形量；通过楔形量计算相机平面与拍摄平面夹角；根据相机平面与拍摄平面夹角、两激光器物理间距、原始盾尾间隙图像中提取的两激光器激光中心坐标和管片侧端面下边缘直线方程，对两激光器激光中心坐标和管片侧端面下边缘两端共四点进行坐标矫正；将矫正前后四点坐标代入图像变换矩阵计算求出矫正参数；利用解出矫正参数的图像变换矩阵对原始盾尾间隙图像进行还原。本发明通过对畸变图像进行还原，提升了盾尾间隙监测结果的精度。
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