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公开(公告)号：CN113554326A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110860186.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种实时反馈的教学质量评估系统，包括管理员模块、督导员模块、课程选择分配模块、指标库模块、模板库模块、评分统计模块；管理员模块向课程选择分配模块中录入课程信息并分配待评估课程，向指标库模块中录入评分指标，选择评分指标组成评分问卷并保存进模板库模块；督导员模块从课程选择分配模块接受分配的或自主选择待评估课程，从模板库模块中选择评分问卷或自主创建评分问卷；听课后通过评分统计模块对评分问卷进行填写；评分统计模块将待评估课程的所有评分问卷进行统计分析；管理员模块调阅评分统计模块中的评分问卷和统计分析结果进行反馈。本发明实时监督评估过程，及时收集评估结果并进行分析反馈，有效地提高教学质量。
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公开(公告)号：CN109447176A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811332421.9
申请日：2018-11-09
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mask R-CNN的爆破作业人员检测方法、装置、系统、介质及一种服务器，方法包括：获取预设采集区域采集到的实时图像；利用训练后Mask R-CNN模型对所述实时图像进行检测，得到所述预设采集区域中爆破作业人员的基本信息；其中，所述基本信息用于判断所述爆破作业人员的配置是否符合预设爆破作业规范；所述训练后Mask R-CNN模型为利用包含爆破作业人员基本信息的历史图片样本对基于Mask R-CNN算法构建的空白模型进行训练得到的模型。由上可知，本发明利用训练后Mask R-CNN模型对预设采集区域采集到的实时图像进行检测，避免了人工检查方法中由于管理人员工作疏忽导致的错查漏查问题，保障了爆破作业施工工作的安全性，并进一步节省了人力资源，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN118359513A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410506620.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 广东工业大学
IPC: C07C233/56 , C07C317/28 , C07C323/41 , B01J31/22 , C07C41/16 , C07C43/205 , C07C43/215 , C07C43/225 , C07C43/20 , C07C43/21 , C07C319/20 , C07C323/20 , C07C253/30 , C07C255/54 , C07C213/06 , C07C217/84 , C07C67/31 , C07C69/92 , C07D213/64 , C07D213/65 , C07D215/20 , C07D241/42 , C07D333/54 , C07D309/10 , C07D307/20 , C07D407/12 , C07D471/08 , C07J1/00
Abstract: 本发明公开了一种链状草酰胺配体及其在铜催化C‑O偶联反应中的应用，本发明提供的链状配体中胺基链上带有弱配位原子(N,O,S)，可以有效与铜催化剂结合，提高其催化活性，该配体同时适用于不同氧亲核试剂醇和酚，使用该配体的催化体系具有较高的催化效率和较好的反应选择性，在目前报道的铜催化芳基烷基醚合成反应中能达到很高的转化数，且底物范围广。使用本发明的链状草酰胺配体可以构建一个通用的催化体系实现醇和酚的芳基化反应，该配体能够促进芳基碘化物、芳基溴化物或芳基氯化物与醇或酚类化合物的偶联反应；该链状草酰胺配体形成的通用的催化体系反应条件温和，反应选择性高，效率高，收率高，底物适用范围广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113158992A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110557319.4
申请日：2021-05-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的黑暗条件下动作识别方法，包括以下步骤：S1、选择实时黑暗条件识别或黑暗视频片段识别；S2、从已选择的待识别模式中取出F帧原始黑暗帧作为暗亮双通道模型的输入；S3、对取出的原始黑暗帧进行预处理，得到黑暗帧以及对应的增亮帧；S4、将得到的黑暗帧和增亮帧分别输入到共享特征提取器，得到两个通道的高级语义特征；S5、将得到的两个通道的高级语义特征并行输入到自注意力机制，得到输出分类向量；S6、将得到的输出分类向量输入到全连接层，得到类别概率，再通过softmax函数得到概率最大的类别，作为输出；S7、判断是否结束识别。本发明解决了计算复杂度及存储的问题，大大提高了在暗光条件下识别的准确度。
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公开(公告)号：CN113554312A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110839778.1
申请日：2021-07-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提出了一种课程达成情况监控分析信息系统，包括相互连接的录入子系统以及课程达成情况监控分析报告生成子系统，其中：所述录入子系统用于录入指标化的专业毕业要求信息以及学生的成绩；所述课程达成情况监控分析报告生成子系统用于根据指标化的毕业要求信息以及学生的成绩，生成课程达成情况监控分析报告。本申请的课程达成情况监控分析信息系统通过将专业毕业要求信息以指标化的方式录入，结合学生的成绩，能够生成课程达成情况监控分析报告，以成果导向教育，有效地跟进教学进度以及学生的发展情况。
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公开(公告)号：CN112634198A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011329041.7
申请日：2020-11-24
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T5/40 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06T7/70 , G06T5/00 , D01D5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的近场电纺直写的泰勒锥动态识别检测方法，包括：配置静电并启动静电纺丝设备，并进行打印；初始化泰勒锥动态识别检测；正式启动泰勒锥动态识别检测；记录泰勒锥面积变化情况；将面积期望与梯度值作为输入，通过几何状态模型，输出得到反馈信息；根据所述反馈信息调节，上位机发出静电纺丝电压的调压信号，根据调压信号进行对应调整，从而调整泰勒锥面积。本发明针对静电纺丝过程中的泰勒锥的实时监控，对泰勒锥面积进行实时检测并处理，得到反馈信号，作进一步反馈调整，保证静电纺丝泰勒锥的状态正常以及纺丝均匀，相比传统手调参数，本发明创造可以做到提前预警、及时调整有利参数以保证静电纺丝的正常运行。
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公开(公告)号：CN109871904A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910180571.0
申请日：2019-03-11
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种甲骨文字识别模型及训练方法、系统、设备及计算机介质，该方法包括获取甲骨文图文数据集，将甲骨文图文数据集划分为训练集和测试集；基于训练集和测试集对甲骨文字识别模型进行训练，得到训练好的甲骨文字识别模型，以基于训练好的甲骨文字识别模型对目标甲骨文字进行识别；其中，甲骨文字识别模型包括：第一卷积层、第一最大池化层、第二卷积层、第二最大池化层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第三最大池化层、第一全连接层、第二全连接层，第三全连接层；且第一卷积层的卷积核尺寸大于11×11。本申请提供的甲骨文字识别模型可以自动对目标甲骨文字进行识别，提高了甲骨文字识别的识别效率。
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公开(公告)号：CN112634198B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011329041.7
申请日：2020-11-24
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T5/40 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06T7/70 , G06T5/00 , D01D5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的近场电纺直写的泰勒锥动态识别检测方法，包括：配置静电并启动静电纺丝设备，并进行打印；初始化泰勒锥动态识别检测；正式启动泰勒锥动态识别检测；记录泰勒锥面积变化情况；将面积期望与梯度值作为输入，通过几何状态模型，输出得到反馈信息；根据所述反馈信息调节，上位机发出静电纺丝电压的调压信号，根据调压信号进行对应调整，从而调整泰勒锥面积。本发明针对静电纺丝过程中的泰勒锥的实时监控，对泰勒锥面积进行实时检测并处理，得到反馈信号，作进一步反馈调整，保证静电纺丝泰勒锥的状态正常以及纺丝均匀，相比传统手调参数，本发明创造可以做到提前预警、及时调整有利参数以保证静电纺丝的正常运行。
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