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公开(公告)号:CN116087316A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310140617.2
申请日:2023-02-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N27/82
Abstract: 本发明涉及一种旋转交流电磁无损检测系统,包括:星型励磁探头模块、激励信号发生器模块、磁场信号采集模块,其中:星型励磁探头模块加载在缺陷上方,为此,缺陷将会产生与其尺寸相关的特征信号;所述的激励信号发生器模块与星型励磁模块相连,为星型励磁模块提供激励;所述的磁场信号采集模块置于星型励磁模块的下方,用于采集缺陷的特征信号。本发明其结构简单、体型小、对任意方向缺陷的检测都有较高的灵敏度,具有较强的实用价值。
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公开(公告)号:CN115021035A
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN202210746692.9
申请日:2022-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H01R13/66 , H01R13/717 , H01R13/70 , H01R13/46
Abstract: 本发明公开了一种具有自动感应电器应用的插座,属于电器设备技术领域,一种具有自动感应电器应用的插座,包括插座主体,插座主体的底部设有插头,插座主体的内部顶端开设有空腔,空腔的四周边缘处分别开设有定位槽,空腔内部设有三孔连接头,三孔连接头内部均设有极片,三孔连接头的中间设有传导片,传导片与三个极片均电性连接,三孔连接头的右侧设有电流传感器和控制开关,电流传感器的两端分别与传导片和控制开关电性连接,它可以实现在电器使用耗电时,通过电流传感器对电路中的电流进行监测,并通过信号灯的闪烁作用提醒户主电器在使用,同时通过封盖可以对插座主体内部的电元件进行保护,避免电元件损坏。
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公开(公告)号:CN116634707A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310485843.4
申请日:2023-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能家居控制面板,涉及控制面板技术领域,包括面板主体,所述面板主体的侧面贴合有散热口,所述散热口的上方位于面板主体的侧面固定连接有挡板,所述挡板的内部滑动连接有滑杆,所述滑杆的表面固定连接有嵌入杆,所述嵌入杆的表面滑动连接有控制块,通过设置控制块,需要对散热口内部灰尘进行清理时,可推动滑杆,使得滑杆沿着挡板的内部进行滑动,与其垂直的嵌入杆随之一起运动,因为滑槽为倾斜设置,在嵌入杆沿着滑槽内部滑动时,会通过滑槽对控制块向上施加拉力,使得控制块滑出散热口顶部设置的插孔内部,此时散热口因为失去控制块的固定力,继而可以从面板主体的侧面取下,此时,可对散热口拆卸下来进行清洗。
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公开(公告)号:CN116012836A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202310146426.7
申请日:2023-02-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/18 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于组合灰狼优化支持向量机的车号识别方法。所述方法为如下步骤:S1.采集现实条件下不同复杂车厢背景下的铁路货运车号区域图像,通过定位、分割对车号字符目标区域进行标记、提取;S2.对铁路货运车号字符图像进行归一化、灰度化;S3.对灰度图像提取方向梯度直方图特征(HOG),并对HOG特征采用主成分分析法(PCA)进行降维;S4.将字符图像特征,输入一组灰狼优化支持向量机分类器(GWO‑SVM)进行多分类,将铁路货运车号字符分为易区分的数字和字母字符,以及易混淆的数字和字母字符,共四类;再串联两组GWO‑SVM,分别对铁路货运车号字符中的数字和字母字符进行分类识别。本发明是一种基于组合灰狼优化支持向量机(Combined‑GreyWolf Optimizer‑SupportVectorMachine,C‑GWO‑SVM)的车号识别方法,相比于现有的深度学习识别方法,本方法具有训练样本需求小、训练周期短、对硬件设备算力要求小,识别速度快,识别准确率高的特点。
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公开(公告)号:CN115589579A
公开(公告)日:2023-01-10
申请号:CN202211294934.1
申请日:2022-10-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W4/38 , H04W40/02 , H04W84/18 , H04W64/00 , G01C9/00 , H04L67/025 , H04L45/122 , H04L45/00 , H02J7/35 , H02J11/00 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无线传感器网络的电力杆姿态监测系统,系统包括感知层、传输层、平台层和应用层,所述感知层包括未知节点和信标节点,所述未知节点包括主控板、姿态传感器、LoRa收发模块、电源管理电路、太阳能板和锂电池,所述信标节点是在未知节点基础上增加一个NB‑IoT模块连接到主控板,所述传输层包括基站,所述平台层包括云平台,所述应用层包括PC端和移动端;本系统利用未知节点和信标节点监测电力杆姿态,利用信标节点位置坐标和非测距定位算法得到未知节点位置坐标,将所获得的姿态和坐标数据通过基站上传到云平台,应用层通过访问云平台数据进行对电力杆的远程监测和管理,有效解决电力杆故障排查难度大和不及时等问题。
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