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公开(公告)号：CN114998225A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210547672.9
申请日：2022-05-18
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种用于鱼眼图像的非局部立体匹配算法，首先根据鱼眼相机成像模型推导出鱼眼立体系统的对极曲线约束，以极曲线约束为基础规范对应点的搜索路径计算初始匹配代价；然后对初始匹配代价空间进行信任传播优化，防止大面积的错误代价值进入代价聚合过程，将基于最小生成树(MST)的非局部代价聚合算法应用于鱼眼图像，对优化后的匹配代价空间进行代价聚合；最后使用赢家通吃策略计算视差图，对视差误匹配区域进行基于视差的分块优化，从而获得鱼眼图像稠密视差结果。
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公开(公告)号：CN114943863A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210659145.7
申请日：2022-06-10
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像修复的船只水尺数字的识别方法，属于计算机视觉领域，所述方法包括：获取并制作可用于训练的船只水尺图像数据集并进行预处理，得到包含预处理后的多类船只图片；对定义好的分类修复模型，选用加入DF损失函数合成新的生成损失函数进行训练，多次训练得到最优模型；将以上步骤训练得到的最优模型应用到船只水尺数字图像修复中，对损坏的图像进行修复和测试，然后进行实时识别并用准确率和权重概率两个指标进行判断。本发明相较于现有修复模型，能够在充分利用视觉结构信息和类别信息提升修复分类识别准确度的基础上，更好地将因环境而磨损、腐蚀等的船只水尺图像修复并获得更准确的实时识别结果，给检测人员带来便利。
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公开(公告)号：CN114863260A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210376060.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的Fast‑YOLO实时水母检测方法，通过收集真实环境下水母图像形成水母数据集，并对数据集进行人工标注；该检测方法主要对YOLO‑V4进行了不同程度的优化，使用深度可分离卷积替换原来的标准卷积；采用自适应特征融合替换掉原来特征相加和拼接运算；采用局部跳跃连接加强特征融合；采用轻量化GhostNet主干网络；采用改进后的算法对训练集进行训练得到模型权重，进行水母实时检测；本发明的水母检测方法具有高精度、轻量化、耗时低的特点，适用于移动端设备。
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公开(公告)号：CN113902930A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111087243.X
申请日：2021-09-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开一种优化词袋模型的图像分类方法，所述方法包括：提取图像局部特征；对局部特征聚类生成视觉字典；计算视觉单词显著性生成显著性字典；根据显著性字典对图像局部特征进行加权局部约束线性编码；对编码系数矩阵进行空间金字塔池化生成图像向量表示；将得到的图像向量表示输入到HIK交叉核函数SVM分类器中进行分类。本发明提出的显著性字典考虑了视觉单词之间的内在关系，减少了视觉字典中的冗余信息，提升了视觉字典的显著性和判别力。另外提出的加权局部约束线性编码，在将局部特征用视觉单词表示的过程中，考虑了K近邻单词之间的位置关系，为单词设置了权重，减小了重构误差，提升了分类性能。
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公开(公告)号：CN108284925A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810017467.5
申请日：2018-01-09
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大滨沅科技发展有限公司
Abstract: 本发明涉及水尺测量技术领域，具体的说是一种复杂环境下水线的识别检测方法。该方法的步骤为：通过摄像机获取船舶与水面接触区域的视频，并通过该视频提取连续帧的图像，然后对图像进行模糊处理，对模糊处理后的图片分别进行迭代分割法进行分割，确定满载线位置，然后采用双阈值分割或直线检测法进行分割或检测确定满载线位置和水线位置，然后通过上述两步的结合，最终确定水线位置。本发明所述的方法步骤简单，准确率高，且不受海水浑浊度和风浪的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118192472A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410465754.8
申请日：2024-04-18
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种柔性作业车间调度问题的改进星雀优化方法，属于车间调度技术领域，包括以下步骤：建立柔性作业车间调度问题数学模型；采用机器分配和操作排序策略对生产序列进行编码处理；采用改进Bernouilli shift混沌映射和折射反向学习产生种群，后采用精英保留策略，留下结果更好的星雀个体位置形成算法最终的初始种群；改进的星雀优化方法位置更新策略；模拟退火策略；更新全局最优个体位置信息。本发明解决以最小化完工时间为目标的柔性作业车间调度问题，该方法把混合种群初始化策略、引入惯性权重与学习因子的位置更新策略、概率自适应选择策略、模拟退火策略融合进星雀优化算法中，优化柔性作业车间调度问题。
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公开(公告)号：CN118014273A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410141353.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Jacobi迭代法的园区‑工厂协调优化调度方法，属于能源优化调度技术领域。本发明建立了园区‑工厂间的分层博弈模型，通过复杂生产约束下的能源调度与以利润优化为目标的生产管控之间的协调优化，获得最优的价格调控和生产调度策略，以实现更低的工业园区能耗和更高的工厂生产利润。其中，园区控制中心和工厂管控中心的协调优化调度模型为一个多变量、多约束的复杂优化问题，对于模型所涉及的高阶偏微分方程组数值求解，基于Jacobi迭代矩阵设计循环迭代寻优算法，极大地降低了运算的复杂度，同时这样的循环迭代算法要求计算机的存储量更小，适用于工程人员在实际中的应用。
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公开(公告)号：CN114545877B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210118468.5
申请日：2022-02-08
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大滨沅科技发展有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统及方法，属于人工智能技术领域，所述系统包括多工程机械及作业场景物理实体、边缘处理服务器、数据处理服务器和相应的数字孪生体；所述方法包括面向散货的多工程机械数字孪生在线监控系统的监控方法、位置映射方法和工程机械实体碰撞检测及智能预测方法；所述监控方法中多工程机械及作业场景物理实体和数字孪生体通过位置映射方法实现离线的虚实场景标定。本发明通过虚实空间对齐、基于海量激光点云数据动态可视化技术和智能碰撞预警与智能预测实现了多工程机械物理实体和数字实体之间的实时数据映射和运动交互。
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公开(公告)号：CN113658136B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110942647.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大滨沅科技发展有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的传送带缺陷检测方法，包括以下步骤：A1：采用一字线激光扩大传送带缺陷特征，高清工业相机采集视频数据；A2：模拟撕裂积累深度学习所需数据集，为深度学习算法积累数据集；A3：激光条纹中心线偏移分析算法检测传送带跑偏缺陷；A4：采用Yolov4深度学习算法判断传送带撕裂缺陷；A5：通过相邻帧判断策略确认缺陷；A6：当确认发生缺陷后，发出报警并连锁传送带停机，同时存储真实或误报撕裂图片，扩充深度学习数据集，进行不断学习。
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公开(公告)号：CN115101076B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210588389.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度通道分离卷积特征提取的说话人聚类方法，属于声纹识别技术领域，包括以下步骤：将VoxCeleb和AMI数据集切分为训练集、开发集和测试集；对VoxCeleb和AMI数据进行预处理；在ECAPA‑TDNN网络框架的基础上搭建多尺度通道分离卷积模块；选用AAM‑softmax损失函数对模型进行多次训练得到最优模型；利用多尺度通道分离卷积模型对AMI会议数据提取特征，并运用谱聚类进行聚类分析；使用标准的分割聚类错误率DER对聚类结果打分。本发明能够提取到具有判别性的声纹特征，并在谱聚类算法上取得良好的效果，以相对较小的参数量为代价取得了更低的分割聚类错误率。
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