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公开(公告)号：CN118112375A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410004787.2
申请日：2024-01-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于红外热成像的电缆接头绝缘劣化非接触式诊断方法，首先，对电缆接头及两端电缆的绝缘表层进行红外热成像，实现电缆接头中心两边多个对称区域的表层温度、接头两端电缆表层温度的非接触式采集；其次，构建基于双隐层自编码极限学习机的深度学习网络，以挖掘表层温度数据内部深层次隐含特征，将提取的深度隐含特征作为随机森林诊断模型输入；然后，提出一种非线性动态自适应旋转角的量子旋转门以改进量子烟花算法的更新策略，并用于诊断模型参数优化；最后，结合接头表层红外温度和绝缘介质损耗角正切值构建数据集，对诊断模型进行训练和现场测试。
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公开(公告)号：CN117831044A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410002218.4
申请日：2024-01-02
Applicant: 福州大学
IPC: G06V30/148 , G06T7/00 , G06T7/66 , G06T7/11 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的锁具冲压件字符识别及冲孔缺陷检测方法，首先，采集锁具冲压件图像并进行数据增强，再分别制作字符目标区域分割数据集、字符串序列识别数据集、以及冲孔目标区域分割数据集；其次，训练改进的YOLO‑V5模型实现字符目标区域分割，接着采用MORN模型和ASRN模型实现字符串序列的字符校正与识别；然后，训练改进的YOLO‑V5模型实现冲孔目标区域分割，计算各冲孔的质心坐标到线性回归拟合直线的距离来判断质心位置是否发生偏移，将冲孔边缘点到质心的距离方差与设置阈值进行比较以确定是否发生形变。
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公开(公告)号：CN116597350A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310546858.7
申请日：2023-05-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/40 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/62 , G06V10/52
Abstract: 本发明提供一种基于BiLSTM预测偏离度的浮选过程故障早期预警方法：首先，采集泡沫视频图像并提取视频序列颜色特征，构建样本数据集；然后，构建基于ResNet50和BiLSTM的时间序列预测模型，将ResNet50提取的空间特征输入到BiLSTM网络进行颜色的时间序列预测；其次，采用正常工作数据集对时间序列颜色特征进行预测，根据预测值和实际值计算偏离度、确定预警阈值；最后，实时采集泡沫视频图像进行颜色特征预测，当预测偏离度超限时进行生产故障早期预警。本发明方法的时间序列颜色特征的预测偏差小、拟合度好，故障预警时间得到有效提前，能够实现浮选过程故障的早期预警，有效减少矿产资源和药剂的浪费。
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公开(公告)号：CN116385752A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310386196.1
申请日：2023-04-12
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和可微分聚类的红外视频显著目标检测方法，包括：1、获取红外视频图像帧，构建红外视频显著性数据集；2、构建红外视频显著目标检测模型，其主要由基于Vgg16网络的特征提取网络、基于注意力和ConvLSTM的显著性检测模型以及基于可微分聚类的显著目标细分割模型组成，通过特征提取网络对输入的图像进行特征提取，再将提取的特征输入显著性检测模型，进而得到动态显著性图，最后用显著目标细分割模型进行精细化分割，得到图像分割结果；通过数据集对红外视频显著目标检测模型进行训练；3、将待检测图像输入训练好的模型，得到检测结果。该方法可以提高红外视频显著性检测的精度，清晰、准确地检测出红外视频对象中的显著性区域。
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公开(公告)号：CN110738641B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910946728.6
申请日：2019-10-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理及KELM的医药试剂浓度定性检测方法，首先将未知浓度医药试剂瓶和多个已知浓度医药试剂瓶排列放置，同时获取所有医药试剂瓶的图像，并分别提取所有医药试剂瓶中的试剂目标区域；其次分别对未知浓度医药试剂图像和已知浓度医药试剂图像的目标区域进行中值滤波去噪，并获取去噪后的目标区域图像的RGB和HSV特征参数；然后把已知浓度医药试剂的特征参数和真实浓度输入到核极限学习机KELM中训练，得到最优参数和KELM模型；最后把未知浓度医药试剂的特征参数代入KELM模型，得出未知浓度医药试剂的预测浓度，实现医药试剂浓度的定性检测。该方法不仅检测精度高，而且易于使用，操作简便，检测效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110969086B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201911050472.7
申请日：2019-10-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度CNN特征及量子菌群优化KELM的手写图像识别方法首先，将手写图像进行NSST分解，得到三个尺度的多尺度图像；其次，用CNN模型提取每一个尺度的细节特征，并以最大值的方式融合这些细节特征；然后，用量子菌群算法去优化KELM模型的参数，得到最佳的KELM模型；最后，把融合后的特征当作KELM的输入，对特征进行识别，完成手写图像的识别。本发明不仅增强了识别精度和泛化能力，同时在训练模型时采用需要时间少的KELM模型，KELM仅需要优化两个参数，而且用CNN‑KELM能够提取出更多细节特征，这样极大的减少了手写图像识别的工作量以及提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN110298808B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910605110.3
申请日：2019-07-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于量子差分进化算法的NSCT域红外图像自适应去噪方法，首先对带噪声的红外图像进行NSCT分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；接着将量子编码和量子门更新引入差分进化算法的优化，防止陷入局部最优解；然后对于多尺度高频子带，采用量子差分进化算法自适应获取最优阈值，通过阈值处理函数对高频子带系数进行去噪处理；最后对处理后的各个子带系数进行逆变换，得到去噪后的红外图像。本发明减轻了几何特征丢失，保留了边缘、纹理等特征信息，图像表现的更为平滑，为后续红外图像的识别、跟踪及特征提取等处理提供基础。
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公开(公告)号：CN110648183A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910943167.4
申请日：2019-09-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灰色关联及QGNN的居民消费价格指数预测方法，首先，通过灰色关联分析计算居民消费价格指数序列与各影响因子序列等时间序列的关联度并根据关联度进行排序，删除小于关联度阈值的影响因子所对应的原始序列并更新时间序列，以降低待处理的数据量；然后，将更新后的时间序列作为输入，采用基于梯度下降法的量子门节点神经网络，学习时间序列的变化规律，计算得到居民消费指数的预测结果和预测误差。该方法有利于减少预测时间，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN110287975A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910573323.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NSST形态特征及深度KELM的浮选加药异常检测方法。首先，实时采集浮选槽表面的气泡图像，将图像NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；其次，对低频图像二值化提取气泡亮点，计算各亮点的个数、面积、标准差和椭圆率，计算各尺度高频子带系数的分形维数、均值和方差，构成气泡图像的多尺度形态特征；然后，在KELM算法基础上，借鉴深度学习思想构建一种深度KELM，将量子计算引入遗传算法的优化中，并用于优化深度KELM的参数，构建自适应深度KELM；最后，通过多尺度形态特征和自适应深度KELM建立浮选加药异常检测模型。本发明平均识别率和运行效率明显高于现有检测方法，更加符合浮选生产在线检测的需求，为后续的加药自动化控制打下基础。
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公开(公告)号：CN119883004A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510373654.7
申请日：2025-03-27
Applicant: 福州大学至诚学院
IPC: G06F3/01 , G06F18/213 , H02N1/04
Abstract: 本发明公开了基于摩擦纳米发电机的多设备通用手势输入系统，属于手势识别技术领域，具体包括：柔性手势板本体由可滑动基底与摩擦纳米发电单元矩阵构成，发电单元以柔性导线连接成动态网络，基底为多层叠构，具有抗弯折支撑层、形变传导层与可替换摩擦界面层；磨损检测模块采集发电单元电信号特征，结合相邻单元响应差异，构建局部动态磨损评估模型；驱动调整模块有微型直线电机阵列与形状记忆合金支架，当磨损超阈值，电机驱动手势板多向平移，支架调整板面曲率，切换至低磨损区；控制模块依患者历史及实时生理特征，建立空间磨损图谱，规划位移策略，选择低磨损区为新的操作界面。
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