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公开(公告)号：CN111179592A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911408706.0
申请日：2019-12-31
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空数据流融合分析的城市交通预测方法和系统。所述方法包括：基于多项式函数拟合单类交通数据流，根据拟合结果对交通状态进行预测；基于数据包络分析模型对各类交通数据流进行融合，根据融合结果对交通状态进行预测；基于预设聚类算法对各交通枢纽点的连续时间间隔进行分析，根据聚类结果对交通状态进行预测；基于预设方法计算所有交通枢纽点的中心点，根据中心点变化幅度进行交通状态预测。本实施例可以识别单一监测点覆盖范围内由单一交通数据流和多数据流反应出的交通异常状态，以及由多个检测点共同反应出的城市区域性交通异常，基于不同层级的交通数据分析，可以提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109622390A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811494150.7
申请日：2018-12-04
Applicant: 安徽国祯环卫科技有限公司 , 合肥工业大学
CPC classification number: B07C5/00 , B07C5/02 , B07C5/3416 , B07C5/361 , B07C5/362 , B07C5/38 , B07C2501/0054
Abstract: 本发明公开了一种智能垃圾回收系统及其方法，包括：n个人机交互设备、n个智能识别与分类装置、n个传送装置、n个第一称重升降台、n×(n‑1)个第二称重升降台、n种材料压缩储存室和后台服务器；任意第j个人机交互设备是由第j个显示屏和第j个读卡器组成；任意第j个传送装置包括：第j个投放倾斜台、第j个隔挡板、第j个震动传送带、第j个带型传送带、第j个控制器；任意第j个智能识别与分类装置是由第j个检测与识别门、第j种机械手、第j个纵向轨道和第j个横向轨道组成；第j种材料压缩储存箱包括：液压板、控制单元、红外对管和空气净化层。本发明能自动对垃圾进行分类回收和处理，从而提高垃圾分类效率和回收利用率。
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公开(公告)号：CN104929018B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510414264.6
申请日：2015-07-15
Applicant: 合肥工业大学 , 安徽汉高信息科技有限公司
Inventor： 徐仕明 , 潘若愚 , 费中强 , 褚伟 , 吴昊 , 梁昌勇 , 邓陈记 , 张公让 , 蔡传勇 , 朱克毓 , 宋海波 , 潘立生 , 齐江林 , 宋志诚 , 沈建新 , 曹龙涛 , 丁阖 , 林朋 , 宁斌 , 陶庭兴
Abstract: 本发明涉及用于计算压路机施工次数的方法，包括：获取GPS数据；将XMY坐标系下所有的点向X轴或Y轴投影，获得在坐标轴上的点；在XMY平面直角坐标系的坐标轴上设置等间距的采集测试点Lk；判断所有相邻时刻的坐标点的坐标值是否分布在点Lk两侧，若乘积为负，则令当前截面位置Lk点的压路机的施工次数Bk加1；若乘积为正，令当前截面位置Lk点的压路机的施工次数Bk不变；判断Lk是否为最后一个截面位置，若判断结果为是，则输出需要观测截面的施工次数；否则，继续进行下个截面施工次数的计算。本发明还公开了用于计算压路机施工次数的系统。本发明能够处理和分析长时间收集的大量的GPS数据点，计算出压路机具有不确定性的往返路径的施工次数。
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公开(公告)号：CN105835718A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610415805.1
申请日：2016-06-06
Applicant: 合肥工业大学
CPC classification number: Y02T30/32 , Y02T30/40 , B60L13/00 , B60L2200/26 , B61D17/02 , B61D33/0085 , B61L23/34
Abstract: 本发明公开了一种用于高速轨道交通的胶囊列车系统及其应用，其特征是包括：信息采集模块、信息处理模块、监测模块、执行模块、动力模块、基本机械结构模块。本发明能克服列车与车轨间的机械阻力，保持乘客乘坐的平衡感和舒适感，并自动防止碰撞，从而提高胶囊列车的安全性、舒适度和经济价值。
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公开(公告)号：CN114692694B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210372271.4
申请日：2022-04-11
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和集成聚类的设备故障诊断方法，其步骤包括：第一，采集数据并进行预处理；第二，利用信号处理方法提取时域、频域、时频域特征的统计特征，同时，利用基于双向长短期记忆网络的降噪自编码器提取深度表示特征；第三，基于上述特征，生成多个特征空间，并训练基聚类器；第四，利用选择性加权投票法融合各基聚类器结果，进行设备故障诊断。本发明能够有效融合多类特征，同时确保设备故障诊断模型的稳定性和鲁棒性，从而提高设备故障诊断的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117437471A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311406029.5
申请日：2023-10-26
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度卷积神经网络的油气管道漏磁检测方法，涉及漏磁检测领域。该方法包括：获取油气管道漏磁检测的待分类图像；基于预先训练完成后的多尺度卷积神经网络对所述待分类图像进行分类处理，得到缺陷分类结果；其中，所述多尺度卷积神经网络包括输入层、特征提取处理层和融合输出层。相较于现有技术，本发明专注于有效数据的提取，并整合不同维度的特征，从而增强了数据的复用性，大大降低了多元算法带来的冗余、庞大且复杂的参数计算，进而提高了单一算法的检测率。
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公开(公告)号：CN116309521A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310346527.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 合肥工业大学 , 安徽华工智能科技研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G01N27/83 , F17D5/02 , G06V10/80 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于双重注意力网络的油气管道漏磁检测方法，属于管道检修技术领域，其步骤包括：1通过漏磁检测器采集油气管道漏磁曲线图像，并构建油气管道漏磁图像数据集；2搭建双重注意力网络，网络结构包含多尺度卷积神经网络模块、尺度注意力模块、双向门控循环单元模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型，优化模型参数；4利用训练好的双重注意力模型预测管道的缺陷情况。本发明能自适应融合多个尺度上的缺陷特征，并能实现不同时间的特征的差异性利用，从而能提升油气管道漏磁检测效果。
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公开(公告)号：CN116245873A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310346566.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 合肥工业大学 , 安徽华工智能科技研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G01N27/83 , F17D5/02 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的transformer的管道漏磁检测方法，属于管道检修技术领域，其步骤包括：1通过漏磁检测器采集油气管道漏磁曲线图像，并构建油气管道漏磁图像数据集；2搭建改进的transformer网络，网络结构包含卷积模块、编码模块和全连接网络预测模块；3训练改进的transformer网络模型，优化模型参数；4利用训练好的改进的transformer模型预测管道的缺陷情况。本发明能自适应能实现局部特征与全局特征的互补性利用，从而提升管道漏磁检测效果。
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公开(公告)号：CN111241482B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010027382.2
申请日：2020-01-10
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种面向多参数系统异常工作状态检测的方法和系统。所述方法包括：获取所述多参数系统中与各控制参数对应的时空数据流；采用预设的窗口技术将各控制参数对应的时空数据流划分成连续的等时间间隔序列；以所述各时间间隔内的数据流均值测定各时间间隔对应的概要数据信息；基于双层粒子群算法预先获取的计算权重，加权融合同标号时间间隔内的概要数据信息，基于各控制参数变化幅度的加权结果检测在所述多参数系统中是否存在表征异常工作状态的集体离群点数据模式。本实施例可以在系统中潜在故障发生的初期，通过对各控制参数对应的数据流进行融合分析，较早的识别出故障，提高系统的应变能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110209050B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910437659.6
申请日：2019-05-24
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供复杂智能系统中多智能体协作的优化方法和系统，涉及人工智能技术领域。本发明通过将多智能体视为一个不断进行内外部信息交互的群体。将系统中单个智能体视为一个没有质量和体积的粒子，每个粒子能够独立获取环境信息并进行交互。不同智能体之间能够根据环境对其自身行为和其它智能体的行为所做出的反馈信息对自身进行调整与优化。智能体之间根据环境反馈信息，以群体最优为目标，相互协作，不会过度依赖主控制器，提高多智能体协作的灵活性和多智能体协作的优化效率。
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