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公开(公告)号：CN114897292B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210317326.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度残差卷积变分网络故障诊断方法和诊断系统，包括：获取针对机械设备不同传递系统故障的加速度数据，并随机划分为训练样本和测试样本；由至少3个残差卷积变分模块并行学习串接，对每个残差卷积变分模块输出特征向量进行汇总形成总的特征向量，并采用分类模块对总的特征向量进行故障分类，形成多尺度残差卷积变分网络模型，其中，对多尺度残差卷积变分网络模型的初始参数进行设置；采用所述训练样本对多尺度残差卷积变分网络模型进行训练，实现小样本数据下多尺度、深层次的故障特征学习，并将测试样本输入至上述训练好的多尺度残差卷积变分网络模型，以实现对机械设备运行状态的自动辨别和智能诊断。
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公开(公告)号：CN115147279A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210784242.9
申请日：2022-07-05
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了基于选择性通道处理机制的轻量级遥感图像超分辨率方法，涉及遥感图像的处理，尤其是遥感图像的增强或复原，包括：对已有的样本图像变换操作并降采样，得到对应的高分辨率图像与低分辨率图像的训练集；初始化基于选择性通道处理机制的卷积神经网络，该网络将低分辨率遥感图像作为输入，并输出高分辨率遥感图像；在训练集上采用梯度下降法和反向传播算法，对构建的卷积神经网络进行迭代训练，得到参数优化后的卷积神经网络；利用参数优化后的神经网络模型，将低分辨率遥感图像作为输入，得到高分辨率遥感图像。相较于之前的方法，本发明参数量更少，模型运算效率更高，同时，可以得到高频部分更加清晰的、质量更高的超分辨率遥感图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972040A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210832867.8
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种单板层积材的散斑图像超分辨率重建方法，包括：在单板层积材试件表面依次喷涂白色底漆和黑色散斑，使得单板层积材试件表面形成黑白散斑；连续采集多张单板层积材试件受外部作用力产生扩展尖端裂纹的原始高清散斑图像；对多张原始高清散斑图像进行处理，得到多张原始高分辨率图像块和低分辨率图像块；构建残差网络模型，利用训练集对残差网络模型进行训练，得到训练好的残差网络模型；本发明克服了单板层积材在超分辨率图像重建中的细节信息丢失和边缘模糊；加入特征图动态加权模块提高了单板层积材超分辨率图像重建的真实性；采用了一种新的残差网络模型，提高了网络性能；重建后的单板层积材超分辨率图像精度高，真实性高。
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公开(公告)号：CN114897292A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210317326.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度残差卷积变分网络故障诊断方法和诊断系统，包括：获取针对机械设备不同传递系统故障的加速度数据，并随机划分为训练样本和测试样本；由至少3个残差卷积变分模块并行学习串接，对每个残差卷积变分模块输出特征向量进行汇总形成总的特征向量，并采用分类模块对总的特征向量进行故障分类，形成多尺度残差卷积变分网络模型，其中，对多尺度残差卷积变分网络模型的初始参数进行设置；采用所述训练样本对多尺度残差卷积变分网络模型进行训练，实现小样本数据下多尺度、深层次的故障特征学习，并将测试样本输入至上述训练好的多尺度残差卷积变分网络模型，以实现对机械设备运行状态的自动辨别和智能诊断。
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公开(公告)号：CN113096017B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202110399796.2
申请日：2021-04-14
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度坐标注意力网络模型的图像超分辨率重建方法，涉及图像的增强或复原，包括：对已有的样本图像进行变换操作，并进行降采样，得到对应的高分辨率图像与低分辨率图像的训练集；初始化基于深度坐标注意力机制的卷积神经网络，该网络将低分辨率图像作为输入，并输出高分辨率图像；在训练集上采用梯度下降法和反向传播算法，对构建的卷积神经网络进行迭代训练，得到参数优化后的卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络对输入的低分辨率图像进行超分辨率重建，得到高分辨率图像的最终输出。本发明相对于现有方法，充分利用低分辨率图像与特征图像所包含的信息，对低分辨率图像进行超分辨率重建，拥有更好的超分辨率重建质量。
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公开(公告)号：CN113096017A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110399796.2
申请日：2021-04-14
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度坐标注意力网络模型的图像超分辨率重建方法，涉及图像的增强或复原，包括：对已有的样本图像进行变换操作，并进行降采样，得到对应的高分辨率图像与低分辨率图像的训练集；初始化基于深度坐标注意力机制的卷积神经网络，该网络将低分辨率图像作为输入，并输出高分辨率图像；在训练集上采用梯度下降法和反向传播算法，对构建的卷积神经网络进行迭代训练，得到参数优化后的卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络对输入的低分辨率图像进行超分辨率重建，得到高分辨率图像的最终输出。本发明相对于现有方法，充分利用低分辨率图像与特征图像所包含的信息，对低分辨率图像进行超分辨率重建，拥有更好的超分辨率重建质量。
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公开(公告)号：CN217878935U
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202221609162.1
申请日：2022-06-24
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/88 , G01M13/021 , G01M11/00 , B07C5/342
Abstract: 本实用新型涉及一种齿轮品质检测装置，包括传送带、用于检测齿轮的侧面及第一端面的第一检测装置、在传送带运行方向上设置于第一检测箱的下游并用于检测齿轮的第二端面的第二检测装置、支持卷积网络的用于判断齿轮的图像信息的控制单元，第二端面与第一端面位置相对，上述齿轮品质检测装置，通过设置第一检测装置以及第二检测装置，实现对齿轮外观的全方位检测；两个检测工位的设置，节约检测时间，检测效率高；第一检测装置、第二检测装置布局紧凑，检测作业线占用空间小。
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