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公开(公告)号：CN111553297A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010372329.6
申请日：2020-05-06
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于2D-CNN和DBN的涤纶长丝生产故障诊断方法和系统，方法流程如下：(1)分别训练2D-CNN模型和DBN模型得到2D-CNN分类器和DBN分类器；(2)将2D-CNN分类器和DBN分类器结合；(3)采集多组故障特征参数数据并进行预处理后将其输入到DBN分类器中，由其输出各组数据及其对应的故障诊断(故障、正常)；(4)将故障诊断标签为故障的数据整合为新的输入数据集，并各自排列成一维时域信号，将一维的时域信号转化为二维的图像后，输入到2D-CNN分类器中确定故障类型标签，同时将故障诊断标签为正常的数据对应的故障类型标签记为正常合格后输出；系统包括数据获取模块、2D-CNN模型训练模块、DBN模型训练模块和故障诊断初筛模块。本发明的方法和系统预测精度较高。
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公开(公告)号：CN111535845A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010371997.7
申请日：2020-05-06
Applicant: 东华大学 , 上海吞山智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于PSO和模糊控制的隧道通风节能优化控制方法，首先通过PSO算法对隧道通风控制系统的模糊控制器中CO实测偏差量的变换系数θ1和预测偏差量的变换系数θ2进行寻优，再将传感器测得的CO实测偏差量eCO和CO预测偏差量e'CO输入到模糊控制器，经过论域变换(论域变换后ECO和E'CO的变化区间分别为[-eCO,eCO]和[-e'CO,e'CO])后，再建立模糊控制规则表，将模糊控制规则表输入模糊控制器，输出为隧道风机开启的台数。本发明的一种基于PSO和模糊控制的隧道通风节能优化控制方法，将粒子群优化算法与模糊控制相结合，可以对通风系统实行精细化控制，有效地降低通风系统的能耗。
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公开(公告)号：CN106845434B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710072265.6
申请日：2017-02-09
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于支持向量机的图像型机房漏水监测方法，通过图像采集单元采集机房中待监测区域的数字图像，同时将每个采样时刻所采集到的数字图像同步传送至处理器；处理器将所接收的当前采样时刻所采集的数字图像同步存储在数据存储器内，并对每个采样时刻所采集到的数字图像分别进行图像预处理操作，包括图像颜色空间的转换和图像块的划分；二分类模型的输出量为有漏水和无漏水两个类别；将预处理后的图像输入支持向量机的二分类模型，得到是否漏水的结果，进而对机房漏水情况进行实时监测。本发明步骤简单，实现方便，投入成本低；能准确监测到漏水发生位置，有针对性地、及时准确地进行处理，提高了监测效率和对漏水发生的处理速度。
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公开(公告)号：CN110505479A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910733206.8
申请日：2019-08-09
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/159 , H04N19/154
Abstract: 在压缩感知视频监控中，每帧均采用相同测量率进行单独观测。为了提高待回放帧的重构质量，本发明提出了一种启动时延约束下的视频压缩感知重构方法。重构端从码流中提取出各个帧观测矢量，对每一帧观测矢量首先执行单帧图像的迭代重构算法，然后根据迭代次数是否达到最大值来判定该帧是预测帧还是参考帧。在初次重构的基础上，预测帧采用质量较好的参考帧执行可能的双向或单向预测，通过多假设块匹配的残差最小化，完成二次重构乃至三次重构。所提方法能够动态地表征相关性未知的多帧图像，有助于提升视频压缩感知重构的整体质量。
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公开(公告)号：CN110418137A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910701685.5
申请日：2019-07-31
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/176 , H04N19/587
Abstract: 本发明涉及一种交叉子集导引的剩余块集测量率调控方法，包括以下步骤：将目标图像分为若干块，对所有块进行分类，将各块通过块集划分归入交叉子集或剩余块集；使用初始测量率对交叉子集进行按序逐块观测，并统计观测值向量；根据交叉子集中观测值向量的统计情况为剩余块集设置各类的优化测量率，使用优化测量率对剩余块集进行按序逐块观测，并记录观测值；各块的观测值按螺旋次序逐块进行多方向预测，执行残差的量化与熵编码。本发明在平均测量率保持下提高图像观测的整体质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110085263A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910349104.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于adaBoost算法和生成对抗网络的音乐情感分类和机器作曲方法，包括：利用adaBoost算法进行音乐情感分类；加入自注意力机制的生成对抗网络的建立；根据需求生成特定情感的乐段。本发明的创新点在于能够有效地对不同曲风的音乐进行分类并辅助作曲家直接针对特定曲风要求进行作曲。与传统的RNN算法等音乐生成方法相比，也有着更优质的生成质量，并且可以帮助解决多音轨样本生成的难题。
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公开(公告)号：CN110060280A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910349109.9
申请日：2019-04-28
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于外观自适应空间正则化相关滤波器的目标跟踪方法，包括：利用在线K-means聚类算法对跟踪结果图像块进行目标与背景的的分割，并得到目标区域模板；利用目标区域模板生成空间正则化权重矩阵；用交替方向乘子法(ADMM)训练学习具有空间正则化的相关滤波器，对目标进行跟踪。本发明能够有效的限制相关滤波器学习内容，减少相关滤波器的背景信息，抑制相关滤波器的边界效应。与传统的带有空间正则化的相关滤波器相比，更精准的对目标区域与背景区域进行不同程度抑制；能够扩大相关滤波器的搜索范围，提升相关滤波器对目标大位移的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109165767A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810693599.X
申请日：2018-06-29
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于帝国竞争算法优化支持向量机的短期风速预测方法，包括以下步骤：首先对帝国集团初始化处理，选出势力较大的帝国主义国家和殖民地国家。接着进行帝国集团的同化，帝国主义国家对殖民地国家进行思想和行为上的同化。然后帝国集团之间进行竞争，适应度较大的帝国吞并适应度较小的帝国。再次帝国灭亡，在帝国吞并的过程中弱小国家的殖民地完全丢失后，帝国灭亡算法停止，取得最优参数。最后将取得的最优参数代入支持向量机模型训练并预测风速。本发明有利于提高风速预测的精度以及预测的速度。
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公开(公告)号：CN108764778A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810386977.X
申请日：2018-04-26
Applicant: 东华大学
CPC classification number: G06Q10/087 , G06T5/30 , G06T7/0004 , G06T7/13 , G06T2207/30242
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的仓库无人机补充货物方法，包括以下步骤：无人机群在巡检货柜时先扫描货柜下方的条形码，以获得对应货柜货物的类别以及最大数量，通过对仓库货柜的货物进行拍照，以对货物图像采集、灰度化以及二值化处理，通过滤波方法去除货物图像中的噪声，采用腐蚀方法对货物图像进行形态学处理，使用bwlable函数对被腐蚀的货物图像区域进行标记，统计货物数量，并和已获得的相应货柜的货物数量进行比较，若检测货物数量减少，则去对应补充货物地点，扫描货物上的条形码，对匹配的货物选取搬运至货柜上；若检测到货物数量没有减少，则无人机群继续巡检。本发明实现了仓库智能化管理以及具有实时性和低成本性，更加有效智能化管理仓库。
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公开(公告)号：CN108520212A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810261070.0
申请日：2018-03-27
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的卷积神经网络的交通标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、实时获取交通标志图像，在实时获取过程中对交通标志图像进行图像预处理，图像预处理时保留交通标志的三维色彩；第二步、卷积神经网络从多个角度提取预处理后的交通标志图像的不同特征，根据提取的特征，对图像中包含的交通标志进行检测和分类。本发明针对卷积神经网络的训练速度，在传统的卷积神经网络基础上进行改进。改进的卷积神经网络拥有相对数量较少的卷积核，同时，在每一池化层拥有不止一种的池化类型。因此，在实景交通标志的检测和识别过程中，能够在保持较高识别准确率的同时减少其识别的时间。
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