公开(公告)号：CN116563824A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310622983.1

申请日：2023-05-30

Applicant: 上海海事大学 ,  上海立信会计金融学院

Inventor： 付广华 ,  杨勇生 ,  李朝锋 ,  李大伟 ,  程方正

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明涉及一种基于多模板多象限匹配的交通信号灯识别方法，所述的方法包括以下步骤：1)通过色彩分割，从交通信号灯原始图像中筛选出感兴趣区域；2)通过最小外接矩形算法将感兴趣区域从原始图像中分离出来，得到分割子图和颜色识别结果；3)构建标准模板库、偏移模板库和旋转模板库三种模板库；4)基于分割子图的统计特性，利用几何筛选规则，从模板库中提取候选模板；5)对分割子图与候选模板执行多象限匹配，得到形状识别结果；6)将颜色识别结果与形状识别结果一起作为交通信号灯识别最终结果。与现有技术相比，本发明具有箭头形交通信号灯识别准确度高、识别速度快等优点。

公开(公告)号：CN116399592A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310402758.7

申请日：2023-04-14

Applicant: 上海海事大学

Inventor： 蔚清娟 ,  付广华

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明涉及一种基于通道注意力双路径特征提取的轴承故障诊断方法，包括如下步骤：获取轴承振动信号，经过预处理后输入预训练好的故障诊断模型中，获取输出的故障分类识别信息，实现故障诊断。其中，所述的故障诊断模型包括双路径特征提取的特征提取网络、特征融合网络和二次提取及分类网络。与现有技术相比，本发明针对轴承故障诊断中存在特征提取不充分等问题，从时域和频域两个角度分别提取故障信号的时间特征、空间特征，以有效提高模型的故障特征捕捉、提取能力，达到较好的诊断精度、泛化性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118424706A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410576971.4

申请日：2024-05-10

Applicant: 上海海事大学

Inventor： 王学根 ,  付广华 ,  刘永辉 ,  杨雨洁

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明涉及一种轴承故障诊断方法、设备及介质，该方法包括：采集轴承振动数据；对采集到的轴承振动数据进行连续小波变换后得到二维时频数据；对所述二维时频数据进行去噪处理；将去噪处理后的二维时频数据输入至多通道特征提取模型中进行特征提取；所述多通道特征提取模型中设置有多个特征提取器；采用通道权重分配注意力机制CWAA对将所述多通道特征提取模型输出的多个通道提取特征进行权重分配；将更新权重后的特征进行融合并分类，输出故障诊断结果。与现有技术相比，本发明提升了噪声环境下轴承故障诊断的准确性、抗噪性和泛化能力。