跌落测试机
    2.
    发明公开
    跌落测试机 审中-实审

    公开(公告)号:CN118961125A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411155448.0

    申请日:2024-08-22

    Abstract: 本发明公开了跌落测试机,具体属于跌落测试技术领域,包括架体、装夹测试样品的固定装置,所述固定装置可拆卸安装在架体上;所述固定装置包括搁置测试样品的“L”型固定板、用于从侧端抵紧测试样品的抵紧块、驱动气缸、驱动抵紧块靠近或背离测试样品侧端运动的上传动机构以及驱动“L”型固定板翻转的下传动机构;所述上传动机构和下传动机构的动力均来自驱动气缸。本发明的目的在于提供跌落测试机,工作人员通过使用该跌落测试机,能实现控制模拟待测试样品不同的棱、角、面于不同的高度跌落地面时的情况,适用于规则待测试样品或者是不规则待测试样品的使用。

    一种化学品潜在长期健康危害分类预测方法、介质及系统

    公开(公告)号:CN116595427A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310875322.X

    申请日:2023-07-18

    Abstract: 本发明提供了一种化学品潜在长期健康危害分类预测方法、介质及系统,属于化学品危害技术领域,该方法包括:根据已知的化学品对人体的潜在长期健康危害类别,获取不同危害类别的代表性化学品组;对不同危害类别的代表性化学品组中的每种化学品,获取化学物质结构指纹特征;建立化学品潜在长期健康危害预测模型;获取待分析化学品的化学物质结构指纹特征;利用化学品潜在长期健康危害预测模型对待分析化学品的化学物质结构指纹特征进行分析,得到待分析化学品的潜在长期健康危害分类。本化学品潜在长期健康危害分类预测方法、介质及系统能够解决难以通过实验的方式来分析化学品对人体的潜在长期健康危害难以得到危害分类的技术问题。

    基于红外图像处理的漂浮危化品识别方法

    公开(公告)号:CN116310354B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310586515.3

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及基于红外图像处理的漂浮危化品识别方法。获取水体红外图像;根据水体红外图像中各像素点和对应邻域内像素点的像素值差异确定各像素点的初始水体风险系数;根据各像素点与邻域内像素点的初始水体风险系数的变化程度、各像素点与邻域内像素点的距离确定各像素点的最终水体风险系数;利用wolf‑jolion算法,将最终水体风险系数作为超参数,对水体红外图像进行分割,识别水体红外图像中的漂浮危化品。本发明提高了对水体红外图像中漂浮危化品分割识别的智能化和精确化效果。

    基于红外图像处理的漂浮危化品识别方法

    公开(公告)号:CN116310354A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310586515.3

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及基于红外图像处理的漂浮危化品识别方法。获取水体红外图像;根据水体红外图像中各像素点和对应邻域内像素点的像素值差异确定各像素点的初始水体风险系数;根据各像素点与邻域内像素点的初始水体风险系数的变化程度、各像素点与邻域内像素点的距离确定各像素点的最终水体风险系数;利用wolf‑jolion算法,将最终水体风险系数作为超参数,对水体红外图像进行分割,识别水体红外图像中的漂浮危化品。本发明提高了对水体红外图像中漂浮危化品分割识别的智能化和精确化效果。

    基于深度学习的多光谱数据预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118964966B

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411464882.7

    申请日:2024-10-21

    Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于深度学习的多光谱数据预测方法及系统;根据多光谱特征曲线的数据变化特征获得波峰点;根据波峰点的数据分布特征、邻域的数据波动特征获得剪切点和非剪切点;根据非剪切点的数据离散特征和相邻数据的变化特征、剪切点邻域的曲线光滑特征获得目标剪切程度;根据目标剪切程度对预设光照强度进行调整,获得自适应光照强度。本发明根据自适应光照强度获取样品检测的迭代多光谱特征曲线,根据最终获取的迭代多光谱特征曲线通过预设样品预测模型对待检测样品进行识别,提高了待检测样品的预测准确性。

    一种化学品潜在长期健康危害分类预测方法、介质及系统

    公开(公告)号:CN116595427B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310875322.X

    申请日:2023-07-18

    Abstract: 本发明提供了一种化学品潜在长期健康危害分类预测方法、介质及系统,属于化学品危害技术领域,该方法包括:根据已知的化学品对人体的潜在长期健康危害类别,获取不同危害类别的代表性化学品组;对不同危害类别的代表性化学品组中的每种化学品,获取化学物质结构指纹特征;建立化学品潜在长期健康危害预测模型;获取待分析化学品的化学物质结构指纹特征;利用化学品潜在长期健康危害预测模型对待分析化学品的化学物质结构指纹特征进行分析,得到待分析化学品的潜在长期健康危害分类。本化学品潜在长期健康危害分类预测方法、介质及系统能够解决难以通过实验的方式来分析化学品对人体的潜在长期健康危害难以得到危害分类的技术问题。

    基于深度学习的多光谱数据预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118964966A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411464882.7

    申请日:2024-10-21

    Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于深度学习的多光谱数据预测方法及系统;根据多光谱特征曲线的数据变化特征获得波峰点;根据波峰点的数据分布特征、邻域的数据波动特征获得剪切点和非剪切点;根据非剪切点的数据离散特征和相邻数据的变化特征、剪切点邻域的曲线光滑特征获得目标剪切程度;根据目标剪切程度对预设光照强度进行调整,获得自适应光照强度。本发明根据自适应光照强度获取样品检测的迭代多光谱特征曲线,根据最终获取的迭代多光谱特征曲线通过预设样品预测模型对待检测样品进行识别,提高了待检测样品的预测准确性。

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