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公开(公告)号：CN107296645A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710654057.7
申请日：2017-08-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种肺穿刺手术最优路径规划方法，涉及计算机技术领域。该方法包括以下步骤：S1、基于患者术前的CT图像进行肺穿刺手术临床标准的约束性条件定量化分析，并将不满足约束性条件的穿刺手术路径筛除；S2、基于患者术前的CT图像进行肺穿刺手术临床标准的目标性条件定量化分析，并建立基于路径风险的子目标函数；S3、基于上述约束性条件和目标性条件建立最优路径模型，求得最优路径的解集。同时，本发明还公开一种运用上述肺穿刺手术最优路径规划方法规划术前手术路径的肺穿刺手术导航系统。本发明无需人为设定子目标之间的权重参数而求得肺穿刺手术的最优路径解集，避免主观因素干扰，为肺穿刺手术导航提供最优的手术路径引导。
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公开(公告)号：CN115266640B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210939996.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/39
Abstract: 本发明提供一种基于空芯光纤微腔的自参考气体吸收光谱检测装置及方法，装置包括：可调谐激光器、分光器、自参考校准单元、参考光探测器、气体浓度检测单元、气室、信号光探测器、数据处理模块和连接光纤，可调谐激光器发出的光信号被分光器分成强度相同的两路光信号，分别通过自参考校准单元和气体浓度检测单元，参考光探测器和信号光探测器分别用来检测经过自参考校准单元和气体浓度检测单元后的光信号功率，并传输至数据处理模块中进行对比分析，得到待测气体浓度。本发明可有效提高气体吸收光谱检测的性能指标，提升传感检测精度。
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公开(公告)号：CN117073953A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310635123.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 东北大学
IPC: G01M7/08
Abstract: 本发明涉及一种喷锚网支护系统动态冲击性能测试试验装置及测试方法，其包括主机架、提升吊运机构、动态冲击试验机构、试验平台和监测机构；提升吊运机构设置于主机架上，提升吊运机构吊装试验平台；动态冲击试验机构设置于主机架上，动态冲击试验机构提供试验所需的冲击力；试验平台包括模具组、待测支护组件和浇筑附件，模具组可移动地设置于主机架上，待测支护组件设置于模具组，浇筑附件设置于模具组；监测机构获取待测支护组件的数据。该试验装置中通过可移动设置的模具组，使该试验装置在使用过程中可同时设置多根锚杆实现锚网的多点锚固，还能灵活调节模具组的位置调整锚杆布置间距而适应不同尺寸的锚网和模拟工程实际中多种锚杆安装形式。
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公开(公告)号：CN107296645B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710654057.7
申请日：2017-08-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种肺穿刺手术最优路径规划方法，涉及计算机技术领域。该方法包括以下步骤：S1、基于患者术前的CT图像进行肺穿刺手术临床标准的约束性条件定量化分析，并将不满足约束性条件的穿刺手术路径筛除；S2、基于患者术前的CT图像进行肺穿刺手术临床标准的目标性条件定量化分析，并建立基于路径风险的子目标函数；S3、基于上述约束性条件和目标性条件建立最优路径模型，求得最优路径的解集。同时，本发明还公开一种运用上述肺穿刺手术最优路径规划方法规划术前手术路径的肺穿刺手术导航系统。本发明无需人为设定子目标之间的权重参数而求得肺穿刺手术的最优路径解集，避免主观因素干扰，为肺穿刺手术导航提供最优的手术路径引导。
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公开(公告)号：CN107341823A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710415745.8
申请日：2017-06-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/33
CPC classification number: G06T7/337 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的最小分支立体匹配方法，能够有效解决弱纹理区域、不连续区域、遮挡区域的误匹配问题，提高立体匹配精度。最小分支结构首次利用梯度信息构建有向图聚合匹配代价，构建最小分支后图像被分割成若干区域，图像被分割成区域的过程不需要设置任何参数，不仅分割过程自然，而且可以有效地区分图像中的纹理区域，提高了立体匹配准确性。基于特征融合的初始匹配代价计算改善了弱纹理区域和不连续区域的误匹配问题，基于四个方向寻找未遮挡点的左右一致性检测，有效改善了遮挡区域的误匹配问题，进一步提高了立体匹配的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101463406A
公开(公告)日：2009-06-24
申请号：CN200710159128.2
申请日：2007-12-20
IPC: C21C5/00
Abstract: 本发明公开了一种以LF精炼炉渣为原料的转炉助熔剂及其生产方法，将LF精炼炉渣混匀后做筛分、磁选处理，除去其中的部分渣块和铁粒得到质地均匀的10mm以下的粉砂状物料作为生产原料；将上述原料与水混合，水的加入量为原料重量的10％～15％，经过混合碾压，物料中部分水分蒸发，达到密实性要求时，将物料送入压实设备成型为实体；成型实体经强制干燥或自然晾晒后，强度≥11MPa，含水率≤1％。本发明解决了原有精炼炉渣化学成分不均、易粉化的问题，具备了转炉助熔剂的使用条件，化渣速度快，减少“返干”和氧枪粘渣现象，可以替代铁钒土，节省部分石灰石，使废渣得到有效利用，减少环境污染，降低炼钢生产成本。
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公开(公告)号：CN117787481A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311792981.3
申请日：2023-12-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明设计基于迁移混合遗传‑粒子群算法的飞机装配时间优化方法，属于装配线时间优化领域；通过构造相似度函数迁移成熟装配线的装配经验和装配特征，将相应的优质可行解匹配到待优化装配问题中；同时，采用双时间窗操作约束资源配置，避免多层编码带来的复杂操作问题；该方法有效解决了传统启发式算法容易陷入局部最优的困扰，降低了得到优质可行解的执行时间，节省了算力；从而节省大量的人力资源和时间成本，助力智能制造领域的快速发展；在资源配置的约束下，加快了装配速度，大幅度提高了飞机的生产效率。
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公开(公告)号：CN107341823B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710415745.8
申请日：2017-06-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的最小分支立体匹配方法，能够有效解决弱纹理区域、不连续区域、遮挡区域的误匹配问题，提高立体匹配精度。最小分支结构首次利用梯度信息构建有向图聚合匹配代价，构建最小分支后图像被分割成若干区域，图像被分割成区域的过程不需要设置任何参数，不仅分割过程自然，而且可以有效地区分图像中的纹理区域，提高了立体匹配准确性。基于特征融合的初始匹配代价计算改善了弱纹理区域和不连续区域的误匹配问题，基于四个方向寻找未遮挡点的左右一致性检测，有效改善了遮挡区域的误匹配问题，进一步提高了立体匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN109614904A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811463074.3
申请日：2018-12-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于Shapelet的多传感器融合的活动识别方法，本发明所提出的方法将多个传感器信息融合构建机器学习模型，与对每个传感器数据构建一个模型再使用模型分类结果进行投票的方法相比，减少了由于单个传感器分类不准确导致整体分类不准确的问题。该方法首先将时间序列的每一维上提取的Shapelet组成一个SShapelet集合，其次将原始时间序列数据集按照相同的时间间隔组成myInstance集，再通过计算myInstance集与SShapelet集的距离得到新的训练集，最后使用机器学习分类算法对所产生的新的训练集进行训练生成模型，所生成的模型能准确地分类日常活动的传感器数据，同时与传统的基于传感器的活动识别方法相比，可以使用更少的数据集达到更高的准确率。
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