公开(公告)号：CN114972882B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202210689847.X

申请日：2022-06-17

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王硕 ,  邵涛 ,  武通海 ,  王青华

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多注意力机制的磨损表面损伤深度估计方法及系统，以ResNet‑50编码层中的四层卷积块为主干，结合两层Conv‑ReLU的卷积块构建磨损表面基础特征提取层；将损伤区域分割分支网络及深度信息估计分支网络融合作为磨损表面深度估计模型；通过加权方式得到磨损表面深度估计模型的损失函数；选择具有典型损伤区域的磨损表面图像作为训练样本，以损失函数作为优化目标，采用适应性矩估计法训练磨损表面深度估计模型，将单张磨损表面图像输入磨损表面深度估计模型，得到磨损表面的损伤区域分割结果图及深度信息结果图。本发明有效实现从单张磨损表面图像估计三维深度信息，解决磨损表面分析技术领域中深度信息获取难度大，效率低，复杂度高的问题。

公开(公告)号：CN111581967B

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202010374303.5

申请日：2020-05-06

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 饶元 ,  樊笑冰 ,  王硕 ,  吴连伟

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/216 ,  G06F40/126 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种联合LW2V与Triplet网络的新闻主题事件检测方法，本发明利用Triplet网络在样本有限的条件下无监督的实现新闻聚类，在网络中提取新闻标题添加主题信息，通过新闻标题和新闻正文的信息交互联合学习对主题信息进一步强化，克服了传统聚类技术在实现新闻主题聚类的缺点与不足。本发明使用Triplet网络作为新闻主题聚类的基础架构，可以在样本数量有限的条件下直接对样本进行比较实现模型的训练。该网络打破深度学习无法实现无监督过程的瓶颈。同时克服了深度学习在大量样本条件下对模型进行训练的先决条件。

公开(公告)号：CN116486182A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310639377.0

申请日：2023-05-31

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 田智强 ,  施展艺 ,  王硕 ,  杜少毅 ,  卜雯卿 ,  郭昱成

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于DenseNet网络的医学图像分类方法及系统，通过采集侧位片数据信息并进行预处理，并从预处理之后的侧位片数据信息中选取训练集，基于改进的通道注意力模块构建改进的DenseNet模型，将上述训练集输入到所述改进的DenseNet网络模型中进行训练，得到训练好的侧位片图像分类模型，利用训练好的侧位片图像分类模型对待测图像进行识别分类；本发明在对原始图像样本进行预处理后，搭建了改进的DenseNet网络模型，能够更有效地提取特征，在有一定噪声的程度下，依然能得到拟合较好的侧位片图像矢状向分类模型，提高侧位片图像的矢状向分类准确率和分类精确率，改善侧位片图像的诊断效果。

公开(公告)号：CN116470939A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310425428.X

申请日：2023-04-19

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 张翠翠 ,  王硕 ,  张安学 ,  张明 ,  刘晓波 ,  衣建甲 ,  朱士涛

IPC: H04B7/0426 ,  H04B7/0413 ,  H04B7/0404 ,  H04W72/044 ,  H04B17/391 ,  H04B17/382

Abstract: 本发明公开一种频率选择性信道中最优天线方向图的计算方法及系统，方法包括以下步骤：天线方向图进行频率和空间的二维建模：将关注的空间区域按球面划分为M×N个空间区域，在每一份空间区域里，天线的辐射特性相同；基于发送端和接收端的下行链路系统，建立天线方向图矩阵、多径环境矩阵和信道矩阵的关系；列出频率选择性信道下信道容量和天线方向图、多径环境的关系；使信道容量最大的天线方向图为最优天线方向图，约束为发射天线的总功率为P，得到优化问题；解算优化问题德得到最优的天线方向图并确定发端天线的功率分配，给出了频选信道下最优的天线方向性；给出了频选信道下无线环境可以达到的容量上界。

公开(公告)号：CN115761148A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211654274.3

申请日：2022-12-22

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王硕 ,  王青华 ,  武通海 ,  邵涛

IPC: G06T17/00

Abstract: 本发明涉及机器磨损状态监测技术领域，具体涉及一种联合低频形状和高频法向量的形貌重建方法。该方法包括以下步骤：通过聚焦度量和帧位移估计获取磨损表面点的最清晰成像帧数及对应高度，生成磨损表面待测区域的低频形状特征；基于不同聚焦区域的光度图像序列，建立大高度落差磨损表面的法向量计算模型，评估聚焦区域以聚合多个法向量，实现整个表面磨损特征的清晰描述；基于所述低频形状特征和聚合后所述法向量，实现磨损表面的三维形貌重建。本发明引入低频形状特征对抗重建形貌的翘曲变形，并融合不同聚焦区域的法向量实现大高度落差表面精细特征的准确描述，进而提高磨损表面微观形貌的重建精度。

公开(公告)号：CN115689985A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211020066.8

申请日：2022-08-24

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王硕 ,  万淼 ,  武通海 ,  雷亚国 ,  曹军义

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Mask‑RCNN网络的磨粒链分割方法及系统，通过在线铁谱仪采集的磨粒链反射光与透射光图像标记磨粒轮廓信息，构建分割数据集；选择多分辨率并行融合的网络作为特征提取层；定义基于置信度的IOU损失作为磨粒边界框回归支路的损失函数；加权融合磨粒分类支路、边界框回归支路和Mask支路的损失函数作为磨粒链分割模型的优化目标；将待分割图像输入模型中，并根据预测结果提取磨粒特征信息。本发明基于MaskR‑CNN网络进行改进，解决了目前磨粒链分割技术无法对磨粒链图像智能化分割的问题。

公开(公告)号：CN115452373A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211161953.7

申请日：2022-09-23

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 李响 ,  俞舒鹏 ,  雷亚国 ,  李乃鹏 ,  武通海 ,  曹军义 ,  王硕 ,  杨彬

IPC: G01M13/04 ,  G01M13/045 ,  G06T7/00

Abstract: 一种基于事件相机的滚动轴承故障诊断方法，首先利用事件相机获取滚动轴承在不同健康状态下的视觉事件信号；其次根据视觉事件的极性进行事件的划分和构建事件表征数据集；再次构建智能诊断模型自动获取监测样本的深层故障特征，在训练迭代时同时对与输入样本进行数据增强和表征聚类；最后利用构建的聚类损失函数以及交叉熵损失函数，迭代优化智能诊断模型的目标函数；本发明所构建的智能诊断模型考虑到视觉事件流数据的特殊性，对于视觉事件流数据进行重构，可以直接利用事件相机记录的数据完成滚动轴承的健康状态识别，实现了非接触式的滚动轴承健康状态采集同时完成新型事件流信号的诊断识别，从而实现基于事件相机的滚动轴承故障诊断。

公开(公告)号：CN113583268B

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202111023062.0

申请日：2021-09-01

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 陈小明 ,  温凯强 ,  张洁 ,  邵金友 ,  王春江 ,  王硕 ,  田洪淼 ,  李祥明

IPC: C08J5/06 ,  C08J5/08 ,  C08L101/00

Abstract: 一种用于提升纤维树脂基复合材料性能的方法，将高压静电辅助引入复合材料的制备过程中，纤维表面的电荷能使液态树脂在纤维丝之间流动，使液态树脂与纤维进一步润湿；同时高压使纤维氧化使纤维表面含氧官能团增加，使液态树脂与纤维通过化学键链接，纤维与液态树脂结合增强，提高复合材料的综合性能；本发明在不引入其他材料，过多增加工序的条件下有效改善纤维与树脂的润湿效率以及界面结合强度，提高复合材料的综合性能。

公开(公告)号：CN115290513A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202211033265.2

申请日：2022-08-26

Applicant: 江苏徐工工程机械研究院有限公司 ,  西安交通大学

Inventor： 朱伟伟 ,  王普健 ,  曹泽辉 ,  王硕

IPC: G01N15/00

Abstract: 本公开提供了一种磨粒分析系统、方法和装置，涉及磨粒分析技术领域，所述系统包括：磨粒分析传感器，包括：流道；磁极，被配置为使流经所述流道的液体样品中的磨粒沉积于所述流道底部；和磨粒分析装置，被配置为获取磨粒信息，所述磨粒信息包括第一信息、第二信息和第三信息中的至少一项，所述第一信息是图像中磨粒的覆盖面积与所述图像对应的视场的面积之比，所述第二信息是所述图像中磨粒的覆盖面积和所述液体样品的体积之比，所述第三信息反映所述图像中磨粒尺寸的分布情况，所述图像通过对所述液体样品中沉积于所述流道底部的磨粒拍摄得到；基于预先训练的磨粒分析模型和所述磨粒信息，确定磨粒分析结果。

公开(公告)号：CN114913092A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210550282.7

申请日：2022-05-20

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王硕 ,  刘京 ,  武通海 ,  万淼 ,  雷亚国 ,  曹军义

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种在线铁谱反射光图像增强方法及系统，以在线铁谱反射光图像中磨粒的轮廓标记为基础，串联融合基于SqueezeNet‑Unet磨粒位置预测网络和ResNeXt‑CycleGAN图像转换网络构建在线铁谱反射光图像增强模型；确定基于SqueezeNet‑Unet的磨粒位置预测网络的损失函数，结合SSIM损失和L1损失优化ResNeXt‑CycleGAN图像转换网络的循环一致性损失函数，通过加权融合方式设计在线铁谱反射光图像增强模型的整体损失函数；以图像增强模型的整体损失函数作为优化目标，依次采用在线铁谱反射光原始图像和传统算法增强图像、原始图像和离线铁谱图像作为图像增强模型训练样本集，优化在线铁谱反射光图像增强模型，实现在线铁谱反射光图像中磨粒特征的增强。