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公开(公告)号：CN116158767A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211500915.X
申请日：2022-11-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的迷走性神经晕厥VVS预警方法和系统，属于深度学习网络技术领域，所述方法包括：对患者心电图中的原始RR间隙数据进行预处理；利用A期检测模型检测RR间隙下降期中异常下降并进行第一阶段预警，利用B期检测模型检测RR间隙上升期中异常上升并进行第二阶段预警，以确定异常位置对应的预警点；将预警点到RR间隙序列的最小值点构成的RR间隙序列输入训练好的时序预测网络预测间隙变化量从而生成预警信息，以表征晕厥发生时刻距离预警点的心跳周期数。本发明基于深度学习搭建迷走性神经晕厥的预测框架，接收RR间隙流数据进行检测能够在疾病发生前提前示警，解决了迷走性神经晕厥的预测精度低问题。
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公开(公告)号：CN110083804B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910333754.1
申请日：2019-04-24
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于条件分布回归的风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，包括以下步骤：选择两个相关的传感器数据，其中一个为条件数据X，另一个为待修复数据Y；建立散点图；去除散点图中采样点的异常点；计算条件数据X中最大值与最小值的差值，求得条件数据X的分布范围，对数据等分为数十段；根据一段数据中待修复数据Y的条件分布集中度，决定是否舍弃该段，若数据集中，则保留，并将一段数据中Y中位数对应的采样点作为该段的代表点，若数据分散则舍弃该段；对于所有选出的代表点，将相邻的代表点进行线性插补；然后根据线性插补后X‑Y的函数关系进行映射。本发明解决了现有方法修复精度低，计算量较大的问题。
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公开(公告)号：CN113944801A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111324905.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 华中科技大学无锡研究院 , 无锡华润燃气有限公司
IPC: F16K37/00
Abstract: 本发明的实施例提供了一种基于数据分析的燃气调压器性能检测方法及装置。所述方法包括根据用户类型获取所述用户对应的调压器的特征数据，进行预处理；若在第一时间段内所述调压器存在关闭动作，则根据预处理后的特征数据计算稳态压力和关闭压力；根据稳态压力和关闭压力计算关闭等级和调压精度；分析第一时间段内的所述调压器的运行状态，对所述调压器进行故障检测和预警判断。以此方式，可以能够降低巡检运维成本，打破传统调压器运维方式，不再需要运维人员定期巡检调压器运行状态及性能，实现远程查看，在线运维，节省了大量的人力和时间；解决调压器巡检维护往往需要耗费大量时间、人力且无法及时发现故障的技术问题。
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公开(公告)号：CN113095360A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110245929.0
申请日：2021-03-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种风机结冰检测模型的构建方法及其应用，所构造的风机结冰检测模型包括相互并联的第一GAN模型和第二GAN模型，融合层，CNN模型，第一域自适应网络和第二域自适应网络；CNN模型中的批归一化层以及第一全连接层分别与第一域自适应网络和第二域自适应网络相连；本发明以最小化源域数据集中各样本的预测标签和真实标签的差异、最大化源域数据集中结冰样本与非结冰样本的分布差异以及最小化源域数据与目标域数据的分布差异为目标，对风机结冰检测模型进行训练；可以对无标签样本进行迁移学习，解决了高质量标记数据少的问题，使得该模型具有很强的可迁移性以及对于不同风机的适配性，用于风机结冰检测时准确度较高。
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公开(公告)号：CN112949744A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110306110.0
申请日：2021-03-23
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体公开了一种风力发电机叶片结冰检测方法，其中，包括：获取训练样本，其中训练样本包括结冰样本和正常样本；根据训练样本进行预训练得到生成对抗网络；根据生成对抗网络中获得的训练样本的生成样本与原始样本的特征向量差进行预训练获得卷积分类器；将生成对抗网络的预训练参数以及卷积分类器的预训练参数进行整体训练，得到结冰检测整体训练网络；将每个待测试数据分别输入至结冰检测整体训练网络，得到风力发电机叶片是否结冰的检测结果。本发明还公开了一种风力发电机叶片结冰检测系统及存储介质。本发明提供的风力发电机叶片结冰检测方法能够实现对风力发电机叶片是否结冰的有效检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112869689A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110307509.0
申请日：2021-03-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种软体内窥镜，包括：依次连接的内窥镜插入部和软体执行器；软体执行器包括依次连接的身部和头部；软体执行器内设置有空腔；空腔沿着软体执行器的中心轴贯穿软体执行器；头部的空腔内设置有摄像头、光源和光纤力传感器；身部内设置有沿着空腔轴线方向周向分布的气腔；内窥镜插入部的表皮内部设置有气路管道，且与气腔相通，通过内窥镜插入部中的气路管道输入到气腔的气压来调节软体执行器的弯曲运动，使得软体执行器在体内能够更加灵活的运动，拥有更加丰富的检测姿态；另外，本发明还部署了光纤力传感器，通过对疑似病灶区域进行触诊，在采集体内图像信息的同时，还进一步采集了接触力数据，可以快速安全精确的完成检测。
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公开(公告)号：CN112560693A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011499308.7
申请日：2020-12-17
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习目标检测的高速公路异物识别方法系统，属于目标检测领域。包括：使用高速公路异物训练集，分别训练N个教师网络，N个教师网络的输出层感受野尺度倍数递减，通过知识蒸馏将N个训练好的教师网络输出的不同尺度感受野信息同时传递给同一个学生网络，使用训练集训练学生网络，得到训练好的学生网络；将被测图像输入至训练好的学生网络，得到识别结果。本发明利用知识蒸馏，将复杂的教师网络学习到的信息传递给结构较为简单的学生网络，使学生网络也能拥有较高的检测精度；通过多个教师网络的知识蒸馏融合了多尺度信息，对高速公路摄像头采集图像中近景与远景处的物体尺寸差异较大的情况有着更高的鲁棒性以及检测精度。
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公开(公告)号：CN112454421A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011339175.7
申请日：2020-11-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种气动仿蠕虫软体操纵臂及其制备方法，属于流体驱动及软体机器人领域。本发明模仿蠕虫的纤维膜设计了双向对称交叉螺旋缠绕的固定线，能够在对弹性体臂加气压时使其长度随体积增加而伸长，限制其径向膨胀和扭转趋势，实现了一个腔道输入只对应一个弯曲运动并且完全没有耦合扭转的全驱动系统，从而在实现弹性体臂三维空间内的弯曲、伸长动作的同时，减小了弹性体臂的异常膨胀和扭转，有效提升了软体操纵臂的稳定性；本发明模仿自然界中广泛存在的流体静力骨骼(章鱼臂、象鼻、变色龙舌头)设置弹性体外层，从结构本身上实现了对蠕虫纵向肌肉束、纤维膜和表皮的仿生，更符合生物机理。
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公开(公告)号：CN112365428A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011413159.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DQN的高速公路监测视频去雾方法和系统，属于图像处理领域。由于强化学习本身性质，可灵活扩充去雾动作空间，获得更好的去雾效果；基于强化学习本身特性，是一种通过进行一系列序列决策，通过反复、多次从简单去雾图像处理动作集合中选取多个图像处理动作叠加式地完成图像去雾任务，符合人类专家进行修图的过程。本发明采用实际高速公路监测视频在不同能见度下进行训练，仅需当时当地能见度实况数值即可对去雾质量计算模型进行训练。并且通过去雾质量模型即可计算经过去雾处理后的图片对应的奖励值，进而引导强化学习去雾策略达到更好的去雾效果，无需带雾‑无雾图像真实数据集即可进行训练，大大降低了对数据集的要求。
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公开(公告)号：CN112164048A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011025134.0
申请日：2020-09-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的磁瓦表面缺陷自动检测方法和装置，属于物体表面缺陷自动检测领域。本发明方法充分利用磁瓦表面缺陷的特性，对应计算出待检测图像的四种显著图，并将计算得到的四种显著图与原始图像进行融合后，输入至U‑net网络实现像素级分割，能够对缺陷的大小、位置做出像素级判断，同时检测结果的准确度有效提高；本发明无需对输入图像做校正、图像增强、去噪、特征提取等预处理过程，对图像形变、环境光照变化、角度变化都有很好的鲁棒性。本发明装置配置简单，不需要对现有生产线做出较大改动即可嵌入到生产当中，减少了方案实施过程中造成的资源浪费。
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