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公开(公告)号：CN117914873A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310190032.1
申请日：2023-02-21
Applicant: 衢州学院
IPC: H04L67/12 , H04L43/0823 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及车联网技术领域，提供一种车联网非侵入性安全评估方法及系统，采用不同程序复杂度攻击策略，对处于车联网正在通信的车辆进行非侵入性攻击；采集车辆各控制器中的MCU的芯片温度感应电路中芯片温度数据，输入集成回归模型中进行数据预处理，预处理后的数据训练神经网络模型，得到训练后的神经网络模型；将训练后的神经网络模型进行自适应分割形成安全评估模型。一种车联网非侵入性安全评估方法即可实时采集车辆各控制器中的MCU的芯片温度感应电路中芯片温度数据，输入安全评估模型，输出安全状态评估结果数据。该方法以及系统不需要修改其硬件结构，既能够快速准确地感知车联网异常数据，检测过程简单，效率高，通用性好。
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公开(公告)号：CN109059742B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201810634568.7
申请日：2018-06-08
Applicant: 衢州学院
IPC: G01B5/28
Abstract: 本发明公开了一种金属工件表面缺陷检测装置，包括底板、侧支架、顶板、百分表和滑板，所述侧支架竖直固定在底板顶端的两侧，且两组所述侧支架的内侧面均固定安装有第一电动伸缩杆，所述第一电动伸缩杆的伸缩顶端均固定连接有挤压板，所述顶板设置在两组侧支架内侧的底板上，顶板的两侧面分别通过螺杆与两组所述侧支架固定连接，顶板的底端面设置有滑板，所述百分表的设置在滑板一侧，且百分表顶端与滑板一侧面固定连接，滑板底端面的两侧表对称设置有支板。该金属工件表面缺陷检测装置，能够实现对工件表面的快速检测，且保证了检测过程中工件的稳定性，提高了检测的精确度，并节省人力资源的损耗。
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公开(公告)号：CN113067805B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110275796.1
申请日：2021-03-15
Applicant: 衢州学院
Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算的工业物联网弱电磁干扰攻击检测方法及系统，属于工业物联网领域。所述方法包括：从感知模块传输至MCU的感测数据中提取智能设备噪声指纹作为样本，在无弱电磁干扰攻击和有弱电磁干扰攻击两种状态下，分别提取M份长度为T的噪声指纹以建立噪声指纹样本库，其中M≥5000；建立FEU‑LSTM融合模型，FEU‑LSTM融合模型包括基于卷积神经网络的FEU模型和时间循环神经网络LSTM模型；从噪声指纹样本库中随机抽取P份噪声指纹输入到FEU‑LSTM融合模型进行Q次Epoch迭代，完成模型训练，其中P≥125,Q≥30；在执行攻击检测过程中，将从感测数据中实时读取的长度为T的设备噪声指纹输入至训练后的FEU‑LSTM融合模型，并根据模型的输出结果判断智能设备是否受到弱电磁干扰攻击。
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公开(公告)号：CN109632823A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910020733.4
申请日：2019-01-09
Applicant: 衢州学院
CPC classification number: G01N21/95 , G01N21/01 , G01N2021/0112
Abstract: 本发明提供了一种轴承外观检测图像采集辅助器，属于轴承检测技术领域。本轴承外观检测图像采集辅助器，包括工作台和透明放置板，工作台上固定有竖板一和竖板二，竖板一和竖板二之间设有调节板，调节板上设置有下端面图像采集机构，下端面图像采集机构包括工业相机一、透明支柱一、透明支柱二、透明支柱三、低速电机一、丝杠一和键轴；工作台上固定有竖板三，竖板三固定有顶板，顶板上设有上端面图像采集机构，上端面图像采集机构包括工业相机二、透明支柱四、透明支柱五、透明支柱六、条形滑轨和低速电机二；工作台上设有外弧面图像采集机构。本发明具有能够更加高效、全面的对轴承外观图像进行采集的优点。
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公开(公告)号：CN109059742A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810634568.7
申请日：2018-06-08
Applicant: 衢州学院
IPC: G01B5/28
Abstract: 本发明公开了一种金属工件表面缺陷检测装置，包括底板、侧支架、顶板、百分表和滑板，所述侧支架竖直固定在底板顶端的两侧，且两组所述侧支架的内侧面均固定安装有第一电动伸缩杆，所述第一电动伸缩杆的伸缩顶端均固定连接有挤压板，所述顶板设置在两组侧支架内侧的底板上，顶板的两侧面分别通过螺杆与两组所述侧支架固定连接，顶板的底端面设置有滑板，所述百分表的设置在滑板一侧，且百分表顶端与滑板一侧面固定连接，滑板底端面的两侧表对称设置有支板。该金属工件表面缺陷检测装置，能够实现对工件表面的快速检测，且保证了检测过程中工件的稳定性，提高了检测的精确度，并节省人力资源的损耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114759484A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210355234.2
申请日：2022-04-06
Applicant: 衢州学院
Abstract: 本发明提供了一种高压电线巡检机器人，属于线缆巡检技术领域。本高压电线巡检机器人，包括本体，本体包括轮组一、轮组二和基板，轮组一、轮组二设置在基板上，且基板上设有调节轮组一和轮组二间距的调节结构，调节结构包括正牙丝杠一、反牙丝杠一、正牙丝杠二、反牙丝杠二、滑轨一、滑轨二；基板上设置有支撑机构，支撑机构包括轮组三、连杆、压板，轮组三滑动设置在压板上；基板设置有对高压线进行去雪除冰机构，去雪除冰机构包括滑扣一、滑扣二、L型杆架一、L型杆架二、安装板一和安装板二，滑扣一、滑扣二内分别设有电热丝。本发明处于恶劣自然环境中依旧能够达到进行巡检作业的目的，从而来代替人工攀爬巡检。
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公开(公告)号：CN113067805A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110275796.1
申请日：2021-03-15
Applicant: 衢州学院
Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算的工业物联网弱电磁干扰攻击检测方法及系统，属于工业物联网领域。所述方法包括：从感知模块传输至MCU的感测数据中提取智能设备噪声指纹作为样本，在无弱电磁干扰攻击和有弱电磁干扰攻击两种状态下，分别提取M份长度为T的噪声指纹以建立噪声指纹样本库，其中M≥5000；建立FEU‑LSTM融合模型，FEU‑LSTM融合模型包括基于卷积神经网络的FEU模型和时间循环神经网络LSTM模型；从噪声指纹样本库中随机抽取P份噪声指纹输入到FEU‑LSTM融合模型进行Q次Epoch迭代，完成模型训练，其中P≥125,Q≥30；在执行攻击检测过程中，将从感测数据中实时读取的长度为T的设备噪声指纹输入至训练后的FEU‑LSTM融合模型，并根据模型的输出结果判断智能设备是否受到弱电磁干扰攻击。
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公开(公告)号：CN108956618B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810657779.2
申请日：2018-06-25
Applicant: 衢州学院
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供了一种基于频域视觉的圆锥滚子轴承表面检测方法，属于成像检测技术领域。本基于频域视觉的圆锥滚子轴承表面检测方法，包括以下步骤：A、采集图像：通过图像扫描装置采集圆锥滚子轴承表面图像；B、图像处理：通过膨胀腐蚀算法对采集的图片去除噪声，利用阈值分割对图像进行二值化处理，通过二维快速傅里叶变换进行频域滤波并进行二维快速傅里叶反变换得到处理后的图像，并进行判断输出；C、纹理特征提取：通过Gabor滤波器来提取图像的纹理特征；D、分类识别：用网格法和K‑CV法对其实现寻优，并完成分类识别，得到分类结果。本发明具有更加便捷有效的实现对圆锥滚子轴承表面进行检测的优点。
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公开(公告)号：CN118608857A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410776297.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 衢州学院
Inventor： 杨明霞
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种小样本藻类分类识别、装置、电子设备及可读存储介质；通过获取第一藻类数据和第二藻类数据；基于第一藻类数据进行模型训练，获得预训练模型；预训练模型用于识别多源藻类；基于第二藻类数据对预训练模型进行迁移学习，获得藻类识别模型，藻类识别模型用于识别特定地区藻类；获取待测藻类图片，将待测藻类图片输入藻类识别模型，获得识别结果；通过多源藻类对预训练模型进行训练，再通过小样本的第二藻类数据对预训练模型进行迁移学习，修改预训练模型以获得藻类识别模型，从而使藻类识别模型能够识别针对小样本的特定地区藻类。
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公开(公告)号：CN113176387A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110418538.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 衢州学院
Abstract: 本发明涉及水质监测技术领域，提供一种基于广域无线传感器网络的水质监测智能评估系统及方法，该系统包括：节点部署模块，用于将水质感知设备节点部署到目标水域，并基于CMA‑ES算法优化无线传感器网络覆盖得到最优的部署方案；水质信息采集模块，用于采集目标水域的水质信息进行汇聚融合，并对数据进行处理；水质评估模块，用于对水质信息进行分析，将目标水域进行划分和水质评估，并实时提供预警信息；水质预测模块，用于利用Kriging插值算法对未部署水质感知设备节点的位置进行水质预测，并根据预测结果构建水质状况分布图。本发明的技术方案能够实现大范围水域的低成本、高可靠性、高准确性的水质监测与评估，将全面提高河湖水质在线自动监测的质量。
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