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公开(公告)号：CN116188803A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310437369.8
申请日：2023-04-23
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极坐标的边界点云提取方法、系统、设备及介质，涉及点云处理技术领域，该方法包括：获取针对于目标对象的目标点云数据集，所述目标点云数据集包括多个目标点云数据；对于每个所述目标点云数据，对所述目标点云数据进行降维处理，得到所述目标点云数据对应的平面点云数据，所述平面点云数据在预先建立的平面直角坐标系中有对应的二维位置信息；根据多个所述平面点云数据各自对应的二维位置信息，确定极坐标原点，所述极坐标原点在所述平面直角坐标系中有对应的原点位置信息；根据所述极坐标原点对应的原点位置信息和每个所述平面点云数据各自对应的二维位置信息，确定所述目标对象对应的边界点云数据。
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公开(公告)号：CN115564820B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211404837.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贪婪投影三角化的体积确定方法、系统、设备及介质，涉及体积计算技术领域，方法包括：获取多个针对于目标对象的原始点云数据，对每个所述原始点云数据进行预处理，得到多个目标点云数据；根据多个所述目标点云数据进行点云补全，得到完整点云数据，所述完整点云数据包括多个点云补全后的点云数据；利用贪婪投影三角化算法，对所述完整点云数据进行曲面重建，得到针对于所述目标对象的目标曲面模型，所述目标曲面模型包含多个目标面，每个所述目标面包括多个目标点，每个所述目标点表征一个点云数据；根据所述目标曲面模型包含的多个所述目标面，确定所述目标对象的体积。
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公开(公告)号：CN115201144B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211114596.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种油菜籽的氨基酸及蛋白质定量检测方法、系统及介质，属于物质成分含量测定领域，其方法包括，使用近红外光谱仪扫描油菜籽待测样本以获取待测原始光谱数据，进行降噪处理得到待测目标输入光谱数据，输入至预先构建的注意力模块中进行处理，以获得待测目标输入光谱数据中多个波长权重，并将待测目标输入光谱数据分别与其中的每个波长权重相乘，以获得待测目标输入光谱数据中每个波长权重的加权光谱数据；将待测目标输入光谱数据中所有波长权重的加权光谱数据输入至预先建立的油菜籽氨基酸及蛋白质含量预测模型中进行处理，得到油菜籽待测样本的氨基酸及蛋白质含量检测结果。本发明节省了检测过程中的人力且提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN114886440B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210819873.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种癫痫样放电分类模型训练及识别方法、系统及电子设备，涉及脑电信号处理技术领域，癫痫样放电分类模型是基于初始模型训练得到的，初始模型包括卷积神经网络、多头自注意力模块和树突神经网络，训练方法包括：获取多个原始脑电波数据，每个原始脑电波数据对应一个标注结果，通过卷积神经网络对每个原始脑电波数据进行特征提取，得到多个图像特征矩阵；通过多头自注意力模块对每个图像特征矩阵进行特征提取，得到多个输出特征矩阵；通过树突神经网络对每个输出特征矩阵进行分类识别，得到多个预测分类结果，根据各个预测分类结果和各个标注结果，确定损失函数值；根据损失函数值和训练结束条件，确定癫痫样放电分类模型。
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公开(公告)号：CN112489627A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011294784.5
申请日：2020-11-18
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种工业流水线音频识别方法、装置及存储介质，方法包括：导入多个原始音频数据，并分别对多个所述原始音频数据进行数据转化处理，得到多个待处理音频数据，分别对多个所述待处理音频数据进行降维处理，得到多个降维音频数据；分别对多个所述降维音频数据进行特征提取，得到多个音频特征数据，并集合多个所述音频特征数据，得到音频特征数据集。本发明提高了对音频噪音和静音的分辨准确性，可以实现对小样本短时间的快速准确测定，代替了人工处理成分数据，实现了高智能化、高准确率以及高效率的目标，且实现方法简单，适合于普遍推广，具有广阔的市场前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109034261A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810912233.7
申请日：2018-08-10
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06F17/5009 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的近红外光谱数据分析方法，包括如下步骤：1)采集样本的近红外光谱图和样本中某种物质的含量；2)对数据进行预处理，同时进行特征波长选择；3)取m个数据作为训练集，剩下的n‑m个数据作为测试集；4)基于训练集和测试集，对数据进行归一化处理；5)寻找最佳参数惩罚因子c和RBF核函数中的方差g，进行第一次支持向量机回归模型训练；6)将第一次模型预测中不能正确分类的样本加入到训练集中，重复上述的3)至5)步，建立第二次支持向量机回归的模型；7)存储训练出来的近红外光谱数据分析的回归模型；8)进行支持向量机仿真预测。本发明能够更为准确的分析近红外光谱的数据，预测的精度高。
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公开(公告)号：CN108764589A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810912217.8
申请日：2018-08-10
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的离子浓度预测方法，包括如下步骤：1)采集多个盐池之中不同时间段n个不同种类离子浓度的数据，包括采集时间、采集地点横坐标、采集地点纵坐标、被采集盐池的编号，离子浓度；2)基于采集好的离子的原始数据,进行数据归一化处理；3)利用随机数函数取m个数据作为训练集，剩下的n‑m个数据作为测试集；4)寻找最佳参数惩罚因子c和RBF核函数中的方差g，训练支持向量机，通过支持向量机回归预测盐池中离子的浓度；5)存储训练出来预测盐池中离子浓度的回归模型；6)进行支持向量机仿真预测,得出训练集预测结果对比和测试集预测结果对比。本发明能够更为准确地对离子浓度进行预测，预测的精度高。
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公开(公告)号：CN117789101B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202311624480.4
申请日：2023-11-29
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种奶油靛蓝色素检测方法、装置、系统以及存储介质，属于数据检测技术领域，方法包括：从采集设备中获得待测样品的奶油靛蓝色素待处理数据；对奶油靛蓝色素待处理数据的预处理得到奶油靛蓝色素待划分数据；将奶油靛蓝色素待划分数据随机划分为奶油靛蓝色素训练集和奶油靛蓝色素测试集；根据奶油靛蓝色素训练集对训练模型的模型优化得到目标检测模型；通过目标检测模型对奶油靛蓝色素测试集的检测得到检测结果。本发明使得模型具有高适用、高精度、高鲁棒、高效率的特性，提高了模型的泛化能力，能够达到对变温条件下的光谱定量分析在实践中运用的标准，有助于近红外光谱人工智能快速检测技术在食品安全领域的发展。
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公开(公告)号：CN115854808B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202211554797.0
申请日：2022-12-06
Applicant: 武汉工程大学 , 双鸭山市建龙矿业有限公司
Abstract: 本发明涉及工程爆破技术领域，具体地指一种中厚矿体上向中深炮孔封堵结构及封堵方法。包括中间管、若干组气囊、垫片和封闭结构，中间管是上下两端开口的竖向管状结构；若干组气囊沿竖向依次套设于中间管外侧，气囊上连接有向气囊充气和放气使气囊沿径向膨胀或是收缩的进气管；垫片是覆盖在处于最上方的一组气囊上端面的柔性片状结构，垫片中间开设有供中间管通过的通孔；封闭结构是限制上方炮孔内的物体从上至下进入到中间管但不限制物体从中间管内由下至上进入到上方炮孔内的单向封闭结构。本发明的堵塞结构简单，对于上向中深炮孔的堵塞极为方便，使用成本极为低廉，可以重复利用，节省了大量的成本，具有极大的推广价值。
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公开(公告)号：CN116188803B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310437369.8
申请日：2023-04-23
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极坐标的边界点云提取方法、系统、设备及介质，涉及点云处理技术领域，该方法包括：获取针对于目标对象的目标点云数据集，所述目标点云数据集包括多个目标点云数据；对于每个所述目标点云数据，对所述目标点云数据进行降维处理，得到所述目标点云数据对应的平面点云数据，所述平面点云数据在预先建立的平面直角坐标系中有对应的二维位置信息；根据多个所述平面点云数据各自对应的二维位置信息，确定极坐标原点，所述极坐标原点在所述平面直角坐标系中有对应的原点位置信息；根据所述极坐标原点对应的原点位置信息和每个所述平面点云数据各自对应的二维位置信息，确定所述目标对象对应的边界点云数据。
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