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公开(公告)号：CN116433578A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310081513.9
申请日：2023-01-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种加权多尺度特征融合的高分辨率陶瓷表面缺陷检测方法，搭建缺陷检测模型、模型训练和缺陷检测；缺陷检测模型包括三个特征金字塔结构与两个权重计算模块，通过将前一特征金字塔结构中不同深度的卷积层输出的特征信息进行汇聚，在权重计算模块中对汇聚得到的特征中每一层进行权重系数计算，最终利用权重系数对汇聚得到的特征进行加权融合；模型训练：通过对卫浴陶瓷数据进行标注，得到数据集，将该数据集划分为训练集和测试集，对建立的缺陷检测模型进行训练，得到最终的缺陷检测模型；缺陷检测：对卫浴陶瓷图片先等宽高缩放到1920×1920，而后输入缺陷检测模型中进行检测，得到最终的检测结果。该方法提高了小缺陷目标的检测性能。
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公开(公告)号：CN107832880B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201711048457.X
申请日：2017-10-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了基于布料参数的高炉状态变量预测方法，所述方法包括步骤：采集高炉状态变量数据；选取高炉布料参数并对所述高炉布料参数进行简化得到简化的高炉布料参数；归一化所述高炉状态变量数据得到高炉状态变量的归一化数据；以所述简化的高炉布料参数及高炉状态变量的归一化数据作为预测模型的输入，训练并测试所述预测模型得到最终预测模型。本发明可以实现高炉状态变量的有效预测。
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公开(公告)号：CN112329269A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011361367.8
申请日：2020-11-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种基于工况识别的烧结点火温度建模预测方法，包括以下步骤：采用FCM聚类的方法对点火过程的多工况进行聚类，确定工况类别；对确定的工况类别进行DBI指标计算，确定烧结点火过程的工况数；基于聚类后得到的不同组实际数据，搭建确定的每种特定工况下的点火温度预测模型PSO‑Elman，本发明克服了点火过程工况变化时单一预测模型精度变差的缺陷，能够根据实时反馈数据判断点火过程工况是否发生改变，若发生改变，则可识别出当前工况并切换到相应的预测模型进行预测，保证了长时间尺度各种工况条件下点火温度都能被最适合的PSO‑Elman预测模型所预测，从而保持长期高效的预测精度。
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公开(公告)号：CN106529719B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201610981411.2
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法风速融合的风电功率预测的方法，所述方法包括：步骤一，获取预设的时间范围内历史的风电场数据，得到训练集X和预测集Y；对所述风电场数据进行预处理；其中，所述风电场数据包括风电场实发风速、实发功率和多气象源风速数据；步骤二，利用灰色关联分析选择气象源，将选择的气象源风速作为预测风电功率的风速数据；步骤三，利用粒子群优化算法计算风速融合系数，以进行融合并得到较优的融合后风速数据，并采用所述融合后风速数据作为预测模型的输入；步骤四，对训练集X中风速数据分段；步骤五，建立风速与功率的回归模型。
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公开(公告)号：CN110555784A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910665296.1
申请日：2019-07-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于门控循环神经网络风速修正的风电功率预测方法，包括以下步骤：计算数值天气预报风速与实测风速之间的风速误差，再根据风速误差计算风速误差标准差，建立数值天气预报风速与风速误差标准差的关系曲线，将风速误差标准差作为数值天气预报风速的权重；建立权重时间序列；将权重时间序列根据经验模态分解法分解为趋势分量序列和细节分量序列；采用门控循环神经网络计算方法建立数值天气预报风速修正模型，进行数值天气预报风速修正；对实测风速与实测风电功率之间的关系进行拟合，使用修正后的数值天气预报风速对风电功率预测。本发明具有提高风电功率预测精度的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104831016B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510274763.X
申请日：2015-05-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种合金加料方法及合金加料装置，属于冶金过程中炉料控制技术领域。该方法和装置基于振动给料机而实现。该方法将合金加料的过程分为五段线性过程，分别为强振阶段A、强振溜料阶段B、过渡阶段C、弱振阶段D、停振溜料阶段E，通过数学模型m＝vFtF+vFtS+vTtT+vLtL+Δm进行合金加料。该装置在该方法的基础上能够自动控制合金加料过程。该方法和装置能够有效地消除由人工加料产生的随机性、不确定性，更好地兼顾生产效率及加工精度。
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公开(公告)号：CN118918247A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410939890.6
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T17/00 , G06T7/13 , G06T7/50 , G06T5/70 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/2135 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种基于激光点云和图像融合的电力线重建方法和装置，涉及图形图像处理技术领域，通过获取待测电力线的原始点云数据和原始图像数据，对原始点云数据进行筛选和重建，生成真实三维电线点，并对原始图像数据进行采样，生成二维电线点，将所述真实三维电线点投影至预设图像坐标系，确定出与每个所述二维电线点距离最近的目标真实三维电线点，利用所述目标真实三维电线点的深度信息对相应的二维电线点进行融合，生成虚拟三维电线点，基于所述真实三维电线点和所述虚拟三维电线点确定所述待测电力线的目标三维参数。本发明基于二维图像和三维点云数据进行融合分析，实现了两种数据的互补，提高了不完整电力线的三维高精度重建效果。
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公开(公告)号：CN115482211A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211109731.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种隧道超欠挖检测方法、装置、电子设备，包括：获取原始三维点云；对原始三维点云进行预处理，得到处理后三维点云；对处理后三维点云进行去除地平面处理，得到目标三维点云；提取隧道中轴线，基于相关参数对目标三维点云进行转正；截取转正后三维点云得到隧道截面，将截面用于拟合理想隧道轮廓曲线，根据理想轮廓曲线得到理想设计隧道开挖面信息；进行无关点云的去除，得到实测隧道三维点云；基于理想设计隧道开挖面信息和实测隧道三维点云，对每个点进行超欠挖计算。在隧道的点云自身姿态、点云缺失情况、洞内干扰分布情况以及自身设计参数未知的情况下，让用户像使用黑箱一样，输入点云直接得到精度较高、实时性好的超欠挖结果。
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公开(公告)号：CN109019372B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201811011899.1
申请日：2018-08-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种双起重机协同吊装系统中载荷分配方法，根据起重机转台中心坐标，通过变幅和回转操作，得到起重机吊臂顶点坐标；由起重机吊臂顶点坐标，得到吊绳与被吊物的两个连接点坐标；根据吊绳与被吊物的两个连接点坐标，得到两个连接点的位置；基于力与力矩的平衡，根据两个连接点的位置和吊绳在静力平衡时的受力情况，计算得到每个吊绳承受的拉力；根据每个吊绳承受的拉力，分别得到每台起重机分配到的载荷。本发明的有益效果是：通过计算每台起重机分配到的载荷，提高实际吊装过程路径规划的可行性，避免了在吊装过程中复杂操作造成的超载等危险情况，提高了吊装过程的安全性。
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公开(公告)号：CN105069506B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510445520.8
申请日：2015-07-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种处理冲突信息的高炉悬料诊断方法，用以解决由高炉过程数据存在大量不确定性和冲突信息导致的悬料诊断准确率不高的问题。首先，提取悬料诊断的证据输入。其次，基于区间数确定所述证据的基本概率分配，用以表征高炉悬料诊断证据的不确定性信息。再次，计算冲突度量因子辨识高炉悬料诊断证据之间的冲突量，通过两两证据融合方式进行证据推理获得融合结果；最后，计算信任函数输出诊断结果。从而实现高炉悬料诊断，提高诊断准确率，降低计算难度，改善悬料诊断的实时性。
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