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公开(公告)号：CN108546132B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201810433081.2
申请日：2018-05-08
Applicant: 东北大学
IPC: C04B35/622 , C04B35/057 , C04B35/14 , C04B38/02
Abstract: 本发明涉及一种利用高炉热态熔渣制备发泡陶瓷材料的方法，包括如下步骤：S1、对配合料进行预热。S2、将高炉热态熔渣和预热后的配合料一起输送入调质均化装置中，混合均匀并保温，得到调质熔渣。S3、将调质熔渣输送到转碟粒化装置中，控制转碟粒化工艺参数，并通入预热后的发泡剂，使发泡剂充分包覆调质熔渣并与调质熔渣混合均匀，得到发泡陶瓷配料；S4、将发泡陶瓷配料输送到发泡装置中，进行发泡、退火，得到发泡陶瓷材料。本发明制备发泡陶瓷材料的方法既能直接利用高炉热态熔渣的显热，又能降低发泡陶瓷材料制备的能耗，实现了发泡陶瓷制备过程中的节能降耗和高炉热态熔渣显热再利用的有机统一，综合耗能低。
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公开(公告)号：CN107365597A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710573664.0
申请日：2017-07-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种利用有机质废弃物气化合成液体衍生燃油的方法，其包括：筛除有机质废弃物中的无机物和金属，经粉碎后形成固体衍生燃料；在气化装置中对固体衍生燃料进行加热使其气化，制成粗合成气，其中气化温度为550-850℃；将粗合成气和水蒸气通入到改质装置中进行改质处理，制成改质合成气，其中改质温度为600-900℃；对改质合成气进行净化处理，制得净化合成气；以净化合成气为原料，借助费托合成催化剂进行费托合成反应，制得有机液体产物，其中反应温度为200-350℃，反应压力为2.5MPa以上。本发明适用原料宽泛，特别还适用于生活垃圾，提高了对生活垃圾在内的各种有机质废弃物的循环利用率，同时缓解了有机质废弃物污染环境以及我国燃油供应紧张的问题。
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公开(公告)号：CN113205456B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110481479.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向实时视频会话业务的超分辨率重建方法，涉及数字图像处理技术领域。该方法重新设计超分的各个模块，首先特征提取模块采用由粗到精的特征提取，采用残差的思想，加快特征提取的速度，将可变形卷积引入到视频超分辨率重建方法之中，通过循环神经网络的思想，对帧差学习模块进行动态调优从而获得一个最优对齐参数，用最优参数指导可变形卷积进行对齐操作，然后设计一个增强相关性的特征融合网络，进行相邻帧的特征融合，最后采用信息蒸馏的思想对重建模块进行设计，设计出上采样重建模块，利用信息蒸馏块提取更多边缘及纹理特征，与上采样的参考帧进行加和，生成最后的高分辨率视频帧。本发明的方法重建速度快，且重建质量好。
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公开(公告)号：CN113191995B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110481414.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的视频图像自动曝光校正方法，涉及数字图像处理技术领域。本发明的方法设计了一个结合亮度注意力机制的卷积神经网络结构，构建了平滑损失和内容一致性损失，并通过自制的涵盖多种曝光尺度、不同地点及不同时间的训练集来无监督地训练，并参考GOP中划分关键帧的方式，用训练好的网络对低照度下的视频图像进行自动曝光校正，相比于传统技术，降低了时间成本，更适合应用于视频会话场景中。本发明在对不均匀曝光的视频图像上避免了过度校正，且在时间上与传统算法相比，本发明的用时较短，能够实时处理视频。
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公开(公告)号：CN113191995A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110481414.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的视频图像自动曝光校正方法，涉及数字图像处理技术领域。本发明的方法设计了一个结合亮度注意力机制的卷积神经网络结构，构建了平滑损失和内容一致性损失，并通过自制的涵盖多种曝光尺度、不同地点及不同时间的训练集来无监督地训练，并参考GOP中划分关键帧的方式，用训练好的网络对低照度下的视频图像进行自动曝光校正，相比于传统技术，降低了时间成本，更适合应用于视频会话场景中。本发明在对不均匀曝光的视频图像上避免了过度校正，且在时间上与传统算法相比，本发明的用时较短，能够实时处理视频。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110270442A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910580350.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 东北大学
IPC: B04C11/00
Abstract: 本发明提供一种水力旋流器的自动监测控制系统，包括：主控模块、测量模块、数据转化和储存模块、电信号处理模块、调整模块、显示模块、语音报警模块、紧急制动模块以及水力旋流器配套设备；主控模块分别连接数据转化和储存模块、语音报警模块、显示模块、调整模块；数据转化和储存模块连接测量模块，测量模块连接水力旋流器配套设备，调整模块连接紧急制动模块，紧急制动模块连接电信号处理模块，实时测量旋流器的散射角，反映水力旋流器工作状态，在水力旋流器工作异常时用优化算法对水力旋流器的操作参数进行调整，实现水力旋流器的自动监测，减少工况波动对水力旋流器分离性能的影响，增强水力旋流器工作的稳定性，提高分级系统的自动控制水平。
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公开(公告)号：CN108546132A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810433081.2
申请日：2018-05-08
Applicant: 东北大学
IPC: C04B35/622 , C04B35/057 , C04B35/14 , C04B38/02
Abstract: 本发明涉及一种利用高炉热态熔渣制备发泡陶瓷材料的方法，包括如下步骤：S1、对配合料进行预热。S2、将高炉热态熔渣和预热后的配合料一起输送入调质均化装置中，混合均匀并保温，得到调质熔渣。S3、将调质熔渣输送到转碟粒化装置中，控制转碟粒化工艺参数，并通入预热后的发泡剂，使发泡剂充分包覆调质熔渣并与调质熔渣混合均匀，得到发泡陶瓷配料；S4、将发泡陶瓷配料输送到发泡装置中，进行发泡、退火，得到发泡陶瓷材料。本发明制备发泡陶瓷材料的方法既能直接利用高炉热态熔渣的显热，又能降低发泡陶瓷材料制备的能耗，实现了发泡陶瓷制备过程中的节能降耗和高炉热态熔渣显热再利用的有机统一，综合耗能低。
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公开(公告)号：CN104468050A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410842685.4
申请日：2014-12-29
Applicant: 东北大学
CPC classification number: H04L1/00 , H04L1/0001 , H04W28/18
Abstract: 本发明一种协作无线网络中期限感知的自适应数据包传输方法，属于通信网络技术领域；该方法首先构建初始动态传输拓扑，然后确定数据包的传输方式，选择传输效率最大的数据包或数据包组合进行传输，并更新数据包动态传输拓扑，直到所有数据包均传输完，最后将数据包和数据包组合的传输顺序，作为无线网络中的数据传输顺序，本发明着重关注了在无线网络中数据包在多速率传输和截止时间约束下的调度和传输，提高了传输效率，并支持支持4种传输方法：模拟网络编码ANC、传统网络编码CNC，普通路由传输PR和直接传输NR，基于动态图集，提出的方法降低了计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN113205456A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110481479.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向实时视频会话业务的超分辨率重建方法，涉及数字图像处理技术领域。该方法重新设计超分的各个模块，首先特征提取模块采用由粗到精的特征提取，采用残差的思想，加快特征提取的速度，将可变形卷积引入到视频超分辨率重建方法之中，通过循环神经网络的思想，对帧差学习模块进行动态调优从而获得一个最优对齐参数，用最优参数指导可变形卷积进行对齐操作，然后设计一个增强相关性的特征融合网络，进行相邻帧的特征融合，最后采用信息蒸馏的思想对重建模块进行设计，设计出上采样重建模块，利用信息蒸馏块提取更多边缘及纹理特征，与上采样的参考帧进行加和，生成最后的高分辨率视频帧。本发明的方法重建速度快，且重建质量好。
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公开(公告)号：CN110270442B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910580350.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 东北大学
IPC: B04C11/00
Abstract: 本发明提供一种水力旋流器的自动监测控制系统，包括：主控模块、测量模块、数据转化和储存模块、电信号处理模块、调整模块、显示模块、语音报警模块、紧急制动模块以及水力旋流器配套设备；主控模块分别连接数据转化和储存模块、语音报警模块、显示模块、调整模块；数据转化和储存模块连接测量模块，测量模块连接水力旋流器配套设备，调整模块连接紧急制动模块，紧急制动模块连接电信号处理模块，实时测量旋流器的散射角，反映水力旋流器工作状态，在水力旋流器工作异常时用优化算法对水力旋流器的操作参数进行调整，实现水力旋流器的自动监测，减少工况波动对水力旋流器分离性能的影响，增强水力旋流器工作的稳定性，提高分级系统的自动控制水平。
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