-
公开(公告)号：CN102841371A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210353274.X
申请日：2012-09-20
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种复合式智能震动传感器及震源测试定位方法，该传感器包括球形结构和智能控制系统。球形结构包括球形外壳、灌封材料、外部接口、电源及信号调理电路板等；智能控制系统包含用于姿态测试的三轴磁阻传感器、用于姿态测试的三轴加速度传感器、用于震动测试的低量程三轴加速度传感器、用于震动测试的高量程三轴加速度传感器、微控制器、串口通信单元、适配放大器、抗混叠滤波器、电压跟随器、电荷放大器和电源模块等；并可震源测试定位方法实现高精度的地下震源定位。该传感器配合及震源测试定位方法，可应用煤层采空区监测、隧道空洞检测、靶场弹着点等各种震源定位，也可用于研究应力波在震动测试场中的相关理论。
-
公开(公告)号：CN119559696A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411629215.X
申请日：2024-11-14
Applicant: 中北大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于动作识别技术领域，提供了一种基于上下文信息的连续视频人体行为定位方法。将候选动作分为开始、执行和结束三个阶段，依次对应候选框上文信息、候选框信息和候选框下文信息；利用卷积网络模型生成连续视频的帧级特征；以候选框的起止点为中心分别定义开始框和结束框，将候选框作为节点，通过注意力机制网络聚合节点邻域信息生成候选框上下文信息图谱。基于候选框上下文信息图谱形成行为定位网络模型，实现对视频的有效分割。本发明融合了动作阶段划分、特征提取、上下文图谱生成与模型构建，提升了候选框质量，实现了上下文信息的自适应聚合，细化了边界，克服了传统方法边界模糊的缺陷，进一步提高了候选框精度。
-
公开(公告)号：CN119513853A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411687520.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 中北大学
IPC: G06F21/44
Abstract: 本申请提供一种系统安全验证方法、验证系统和终端设备，通过对一个信息物理系统进行动态逻辑层面的抽象化处理，构建出离散事件系统模型；在这种模型中，系统状态的变化是由离散事件的异步触发而驱动的，在本申请中，状态攻击指的是外部入侵者能够对系统发起状态攻击，并能够根据攻击后获取的信息，精确判断系统当前状态是否受到了攻击的影响；当不存在状态攻击时，通过分析系统生成的事件序列，对系统的当前状态进行合理的估计，从而验证系统的安全性。由此，本申请能够利用系统发生的事件序列以及外部入侵者可能获取到的攻击序列，对系统的当前状态进行合理的推断，从而有效地验证系统在遭受状态攻击时的安全性。
-
公开(公告)号：CN114299993B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111602267.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据蒸馏的多枪声智能分类识别系统及方法，包括数据采集模块、数据分离模块、数据预处理模块、特征提取模块、神经网络及加速模块、输出模块；首先利用数据采集模块收集多个混合枪声信号，并将这些混合枪声信号传入数据分离模块，对多个枪声数据进行解耦分离，输出单个枪声数据，并输入到数据预处理模块，对每个单个枪声数据进行自适应滤波，去除混叠的噪声信号，经滤波后的多个声信号将输入特征提取模块，最终将分类结构输入到输出模块中。本发明可以将多枪声混合信号分离为多个单个枪声信号，再分别对每个单枪声信号进行识别，做到了多枪声混合同时分类的功能。可以有效的减少网络参数数量，整个系统体积削减到手掌大小。
-
公开(公告)号：CN117787042A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311706714.X
申请日：2023-12-12
Applicant: 中北大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G01V1/30 , G01V1/24 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于地下浅层密闭空间重建技术领域，具体涉及一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，首先在地下介质结构信息已知的情况下，通过声波方程生成纯净P波和纯净S波，以及利用有限差分方法合成P/S混合波，作为深度分离模型的训练集，然后将模型迁移到实际实验数据集中训练，同时利用空间极化滤波器设计的P波全波形信号作为标签约束模型迭代训练，最后得到的P/S混合波分离网络模型即可实现实际P波和S波信号的分离解耦。此方法仅需要已知地下介质结构的速度信息，不需要知道其他完备的信息包括介质密度、弹性模量、反射系数等，实现了网络模型在实际真实场景中的有效应用，增强了模拟数据集的完整性、可靠性和真实性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112051611B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010928937.0
申请日：2020-09-07
Applicant: 中北大学
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的地下浅层起爆点定位方法，通过布设震动传感器阵列、生成基于能量信息的学习样本、设计深度学习网络，后，直接在三维能量场图设定一个初始搜索框，经过上采样输入训练好的深度决策网络中，输出最大价值对应的动作，然后在三维能量场图中，找到该动作对应的新区域，重新作为初始搜索框，并经上采样再次输入到深度决策网络，以此类推，直到停止动作时，最后一个区域的中心点为预测震源位置。本发明提高了定位的精度和定位的稳定性。同时极大了减少了传统浅层震源定位过程中定位参数提取、定位模型建模和定位模型解算等步骤，极大提高了震源定位效率。
-
公开(公告)号：CN112684412B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110035068.3
申请日：2021-01-12
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模式聚类的声源定位方法及系统，利用马氏距离提取有效信号，并进行分组，根据波传播速度，采用SRP‑PHAT方法，获得声源空间位置和能量的定位数据集，利用DBSCAN方法对定位数据集进行聚类，将最大的平均能量对应的聚类类别确定为待融合聚类类别，计算待融合聚类类别的平均能量以及初始能量总和，确定损失函数值，当损失函数值不小于损失阈值时，更新波传播速度，重复以上步骤，当损失函数值小于损失阈值时，利用PCA加权融合方法对待融合聚类类别中所有的空间位置坐标进行融合，并将融合后的空间位置坐标确定为声源位置。本发明不需要事先建立速度模型，通过模式分类与融合，提高了声源定位的定位精度。
-
公开(公告)号：CN113570111A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110724752.2
申请日：2021-06-29
Applicant: 中北大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/08 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F9/50 , G16Y10/30 , G16Y20/20 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化网络的桥梁健康状态片上监测方法，首先，将桥梁健康状态特征信息输入至深度特征提取网络中，通过一维位移卷积网络提取输入信息中的深度特征信息，将此深度特征信息输入到桥梁健康状态识别网络层，最终输出桥梁的状态识别结果。本发明将震动传感器采集的一维时序信息作为输入，桥梁的健康状态作为输出，与传统的方法相比，利用一维位移卷积操作和轻量点卷积降低了计算的复杂度，实现网络的轻量化，并且位移卷积操作为时间序列提供了灵活的感受野，提高了桥梁识别准确度。通过边缘计算技术，提高了桥梁检测实时性。
-
公开(公告)号：CN113176609A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110474298.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 中北大学
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明涉及一种基于地声场的地下浅层目标定位方法，属于岩体稳定性预测领域。本发明布设震动传感器和地声传感器；利用生成对抗网络进行地声信号重构；在监测区域预埋多发震源弹，记录其坐标，震源爆炸后，收集并计算监测区域内所有体积元所对应的三维地声场能量图作为学习样本；对三维地声场能量图标记其对应的位置坐标作为训练标签；用学习样本和训练标签构造并训练基于地声场的深度学习网络模型；利用地声传感器阵列获取目标实际爆炸产生的地声信号，送入已经训练好的深度学习网络，以输出的结果为基于地声场的目标坐标，与震动传感器获得的目标坐标加权平均，输出最终的定位结果。本发明实现了对地下浅层目标的远距离、大范围、高精度定位。
-
公开(公告)号：CN110414675A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910823790.6
申请日：2019-09-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法，包括以下步骤：布设分布式震动传感器阵列、生成学习样本、设置三维能量场图像样本对应的震源弹位置作为训练标签、构建深度学习网络框架、训练网络、对实际爆炸震源进行定位。本发明减少了传统浅层震源定位过程中定位参数提取、定位模型建模和定位模型解算等中间步骤，极大地提高了震源定位效率，消除了定位盲区，降低了震源定位精度受监测区域信道重建精度的依赖，为地下浅层震源定位提供一种新的震源定位方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.031 seconds)
