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公开(公告)号：CN113361610A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110646730.9
申请日：2021-06-10
Applicant: 北方民族大学
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N21/3577 , G01N21/359
Abstract: 本发明涉及一种葡萄酒产地智能识别方法及系统，该方法包括步骤：采集待检测葡萄酒的光谱数据，并绘制光谱图；对所述光谱图进行预处理，所述预处理包括降维和去噪；利用预先训练好的预测模型从预处理后的光谱图中提取出特征变量，并对提取出的特征变量进行分类，基于各特征变量的分类确定出葡萄酒的产地；所述预测模型为支持向量机分析的RBM串联多层BP神经元网络模型，所述预测模型通过将多个RBM进行多层串联作为前向算法，后项的更新算法采用BP算法，并融合支持向量机算法而训练得到。与传统的近红外光谱检测不同，本发明结合了化学检测及机器学习技术，可以消除传统光谱检测所存在的噪声的影响，因此可以提高葡萄酒产地识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113850228B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111210562.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 北方民族大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及基于多模态融合的道路裂缝检测方法和系统，包括步骤：收集裂缝图像数据集，经人工标注后，形成训练集、验证集、测试集；使用构建的改进YOLOv4模型对训练集进行训练，再对训练后的改进YOLOv4模型进行稀疏化训练和通道剪枝；将测试集输入改进YOLOv4模型，输出测试结果；通过九轴陀螺仪采集原始震动信号，利用HHT对原始震动信号进行特征提取；根据HHT分析后得到的瞬时频率值的变化判断是否为裂缝；将改进YOLOv4模型输出的测试结果和根据原始震动信号判断的裂缝结果融合后上传至服务器；服务器通过GPS定位将裂缝位置发送至用户终端，并进行报警。本发明将目标检测技术与震动信号处理技术融合，从而对道路裂缝实现智能实时、高效便捷的全面检测。
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公开(公告)号：CN113361610B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110646730.9
申请日：2021-06-10
Applicant: 北方民族大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/00 , G06F18/2411 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G01N21/3577 , G01N21/359
Abstract: 本发明涉及一种葡萄酒产地智能识别方法及系统，该方法包括步骤：采集待检测葡萄酒的光谱数据，并绘制光谱图；对所述光谱图进行预处理，所述预处理包括降维和去噪；利用预先训练好的预测模型从预处理后的光谱图中提取出特征变量，并对提取出的特征变量进行分类，基于各特征变量的分类确定出葡萄酒的产地；所述预测模型为支持向量机分析的RBM串联多层BP神经元网络模型，所述预测模型通过将多个RBM进行多层串联作为前向算法，后项的更新算法采用BP算法，并融合支持向量机算法而训练得到。与传统的近红外光谱检测不同，本发明结合了化学检测及机器学习技术，可以消除传统光谱检测所存在的噪声的影响，因此可以提高葡萄酒产地识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113850228A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111210562.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 北方民族大学
Abstract: 本发明涉及基于多模态融合的道路裂缝检测方法和系统，包括步骤：收集裂缝图像数据集，经人工标注后，形成训练集、验证集、测试集；使用构建的改进YOLOv4模型对训练集进行训练，再对训练后的改进YOLOv4模型进行稀疏化训练和通道剪枝；将测试集输入改进YOLOv4模型，输出测试结果；通过九轴陀螺仪采集原始震动信号，利用HHT对原始震动信号进行特征提取；根据HHT分析后得到的瞬时频率值的变化判断是否为裂缝；将改进YOLOv4模型输出的测试结果和根据原始震动信号判断的裂缝结果融合后上传至服务器；服务器通过GPS定位将裂缝位置发送至用户终端，并进行报警。本发明将目标检测技术与震动信号处理技术融合，从而对道路裂缝实现智能实时、高效便捷的全面检测。
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