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公开(公告)号：CN118568643A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411034697.4
申请日：2024-07-31
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/27 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于物联网的模板支架承载状态自动化监测方法，本发明为了避免模板支架上采集的正常的多维状态数据由于数据本身表现的离散导致的异常划分失误问题，在分析模板支架不同位置采集的多维状态数据时，考虑了同一个传感器不同时间采集的多维状态数据的变化情况和不同位置对应的不同传感器采集的多维状态数据的变化一致性，对COF异常检测算法中的连通性进行修正，提高了多维状态数据异常程度计算的准确性，进而提高了模板支架承载状态监测的可靠性。
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公开(公告)号：CN118365526A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410592136.X
申请日：2024-05-14
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进扩散模型的星系图像超分辨率重建方法，属于天文星系图像超分辨率领域，所述改进扩散模型包括全局注意力机制和改进的特征仿射变换模块，使用U‑net架构的去噪网络，通过正弦嵌入模型条件化，以及通道轴连接策略，实现从低分辨率到高分辨率图像的超分辨率重建；该方法有效提高了星系图像的分辨率，同时保留了星系的详细结构和物理特征，生成的图像与DESI提供的高分辨率数据具有较高的一致性，能够重建星系图像中的结构细节，如恒星生成区、尘埃环带、螺旋臂等，对于天文学家深入研究星系的结构和演化具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN118350994A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410303793.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于空间和通道特征的Transformer模型的星系图像超分辨率方法，该方法通过结合空间和通道特征，利用Transformer模型对星系图像进行超分辨率处理，从而实现对星系图像的高质量重建。首先，通过预处理步骤对高低分辨率星系图像对进行对齐。然后，利用基于空间和通道特征的Transformer模型对预处理后的图像进行特征提取和映射，得到高分辨率的特征图。最后，通过后处理步骤将高分辨率特征图转换为高分辨率星系图像。该方法不仅能够有效提高星系图像的分辨率，而且能够保持图像的原始特性和细节，对于深空天文观测和研究具有重要的应用价值。本发明的这种方法为星系图像的超分辨率提供了一种新的、有效的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118568643B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411034697.4
申请日：2024-07-31
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/27 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于物联网的模板支架承载状态自动化监测方法，本发明为了避免模板支架上采集的正常的多维状态数据由于数据本身表现的离散导致的异常划分失误问题，在分析模板支架不同位置采集的多维状态数据时，考虑了同一个传感器不同时间采集的多维状态数据的变化情况和不同位置对应的不同传感器采集的多维状态数据的变化一致性，对COF异常检测算法中的连通性进行修正，提高了多维状态数据异常程度计算的准确性，进而提高了模板支架承载状态监测的可靠性。
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公开(公告)号：CN107204603A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710556577.4
申请日：2017-07-10
Applicant: 河北工业大学
CPC classification number: Y02E10/563 , H02H3/066 , H02H3/207 , H02H3/24 , H02J3/383
Abstract: 本发明为一种低压分布式光伏电源中的微型断路器重合闸控制器及控制方法。所述的控制器的组成包括开关电源电路、5V线性稳压电路、断路器开关位置检测电路、系统母线电压检测电路、电机驱动电路和微处理器；其中，5V线性稳压电路、断路器开关位置检测电路、系统母线电压检测电路、电机驱动电路分别和微处理器相连，开关电源电路、5V线性稳压电路、断路器开关位置检测电路依次相连；开关电源电路还和电机驱动电路直接相连。本发明省去人工合闸操作；电源电压不正常时，断路器处于分闸位置，此位置不支持手动合闸，确保了用户及电网检修人员的安全。
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公开(公告)号：CN119887576A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510068161.2
申请日：2025-01-16
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T5/70 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/772
Abstract: 本发明公开了一种基于加权lp范数联合图像组稀疏性和低秩性的图像去噪算法，属于图像去噪领域。所述算法联合图像低秩性和组稀疏性两个方向来实现图像去噪，该发明能同时考虑图像的非局部组稀疏性和低秩性，使得图像去噪更加灵活和高效。在表达图像局部结构时采用自适应字典学习的方法比传统使用过完备字典学习的方法更具有适应性和鲁棒性，能更好的表达图像的结构信息。利用加权lp范数取代以往算法中的l1范数，能更好的地求得最优解加快算法收敛。同时使用自适应参数设置及交替方向乘子法很好地完成了图像去噪任务。实验结果表明，本发明的算法具有良好的收敛性，在PSNR和SSIM方面都表现出良好的性能，并且优于诸多经典的和当下流行的去噪算法。
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公开(公告)号：CN118133898A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410303797.6
申请日：2024-03-18
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/2415 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种快速射电暴信号识别的卷积神经网络，该网络在特征提取的过程中使用了通道注意力模块，利用通道注意力模块对不同通道的特征图进行了自适应的通道权重分配，来提取最相关的特征。通过使用通道注意力模块能够使网络对快速射电暴信号的特征进行关注与学习，从而具备识别快速射电暴信号的能力。本发明还利用梯度加权类激活映射网络将网络对快速射电暴着重关注的区域鲜明地表示出来，确认网络具备识别快速射电暴信号的能力，从而使网络具有一定的可解释性。本发明具有较强的泛化能力，也能够对低信噪比的快速射电暴图像进行信号识别，对于探测快速射电暴信号具有重要的研究意义。
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公开(公告)号：CN118124757A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410485390.X
申请日：2024-04-22
IPC: B63C9/01 , B64D1/02 , B64U20/87 , B64U20/80 , B63C9/22 , B63C9/26 , G06V20/17 , G06V10/82 , B64U101/30 , B64U101/55 , B64U101/57
Abstract: 本发明公开了一种AI无人机防溺水监测和救援方法，包括：无人机飞行到指定的位置,无人机系统启动图像采集模块，实时拍摄水面上的图像；无人机拍摄的图像通过无线网络传输到远程的图像处理系统；图像处理系统对接收的图像进行预处理并基于改进YOLOv8网络进行检测；快速检测并判断出水中的人是正常行为还是溺水行为；若检测到溺水行为，则图像处理系统将溺水信号和位置信息发送给无人机并启动报警系统，申请救援；无人机接收到溺水信号，启动紧急救援系统，对溺水人员投放救生圈和绳索，提前救援；救援人员到达现场，观察是否需要对溺水人员进一步救援。本发明可以实现对水中人员实时监测并救援，降低溺水风险，提高救援效率，减少溺水事故的发生。
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