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公开(公告)号：CN114125755B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202111374344.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: H04W4/38 , H04W4/70 , H04L1/06 , H04L67/125
Abstract: 本发明为一种基于子空间的物联网多参量数据实时重建方法，该方法首先利用IoT数据的时空相关性，仅采集部分数据进行传输，即每个时隙只有部分采样数据被传输至基站，以降低传感器节点采集及传输数据所需能耗。其次，将连续时刻下采集到的多参量数据组成张量形式，充分利用多参量数据间的时空相关性和各类型数据间的内在关系；为实现实时数据重建，使用滑动窗口模型引入历史数据；基于Tucker分解，从历史数据中获取当前时隙数据的空间分布子空间，充分挖掘数据间的时空相关性以及内在联系；利用当前时隙接收到的部分采样数据和时空方向的约束总变差对当前时隙数据进行实时重建。
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公开(公告)号：CN113643399B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110940296.5
申请日：2021-08-17
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明为一种基于张量链秩的彩色图像自适应重建方法，包括第一步、对待重建图像进行处理，生成基准图像和待补全的高阶张量；第二步、对待补全的高阶张量的初始化张量链秩的第一阶张量链秩增加不同的偏移量，生成m个候选张量链秩；第三步、对每个候选张量链秩进行最小化处理，得到m个重建后的张量；将重建后的张量转换成重建后的图像；第四步、重建后的图像与基准图像之间的结构相似度，选择结构相似度最高的重建后的图像对应的候选张量链秩作为第一阶张量链秩；第五步、重复执行第二～四步的操作，直到重建后的图像与基准图像之间的结构相似度大于0.95时，得到最优的重建图像。该方法不需要借助原始数据结构就可以对缺失的图像进行重建。
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公开(公告)号：CN113077403B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110435456.0
申请日：2021-04-22
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明为一种基于局部数据块的张量增强技术的彩色图像重建方法，包括步骤1：对待重建图像划分局部数据块，以局部数据块为张量增强单元进行结构化寻址，将待重建图像由三维数据转换成高维数据，得到高阶张量步骤2：利用张量链核范数最小化模型，对高阶张量进行重建，得到重建后的张量步骤3：将重建后的张量按照索引位置进行步骤2的逆操作，得到转换后的图像；计算转换后的图像每个像素点的灰度值，将转换后的图像尺寸恢复至与待重建图像的原始尺寸，完成彩色图像的重建。该方法以局部数据块作为张量增强单元进行结构化寻址，将局部数据块作为整体进行操作，保留局部数据的完整结构，减少了彻底打乱数据结构在重建图像上造成的伪影块。
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公开(公告)号：CN107593200B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201711045147.2
申请日：2017-10-31
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于可见光‑红外技术的树木植保系统及方法，其特征在于该系统包括行进装置、升降装置、减速旋转装置、图像采集处理装置和给药装置；行进装置承载升降装置、减速旋转装置、图像采集处理装置和给药装置，并提供行走动力；所述图像采集处理装置包括单片机处理器、三个CCD相机和一个用于检测叶片上是否有虫的红外相机，其中两个CCD相机用于双目识别标定，另一个CCD相机用于视觉寻迹；用于双目识别标定的两个CCD相机通过一对双目相机机架固定在升降装置上表面上，红外相机通过红外相机机架固定在所述一对双目相机机架中间的升降装置上。本发明可以识别树木病灶，并根据病灶类型定点给药。
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公开(公告)号：CN114125755A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111374344.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: H04W4/38 , H04W4/70 , H04L1/06 , H04L67/125
Abstract: 本发明为一种基于子空间的物联网多参量数据实时重建方法，该方法首先利用IoT数据的时空相关性，仅采集部分数据进行传输，即每个时隙只有部分采样数据被传输至基站，以降低传感器节点采集及传输数据所需能耗。其次，将连续时刻下采集到的多参量数据组成张量形式，充分利用多参量数据间的时空相关性和各类型数据间的内在关系；为实现实时数据重建，使用滑动窗口模型引入历史数据；基于Tucker分解，从历史数据中获取当前时隙数据的空间分布子空间，充分挖掘数据间的时空相关性以及内在联系；利用当前时隙接收到的部分采样数据和时空方向的约束总变差对当前时隙数据进行实时重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106443400A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610823294.7
申请日：2016-09-14
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/26
CPC classification number: G01R31/2601 , G01R31/2642
Abstract: 本发明涉及一种IGBT模块的电-热-老化结温计算模型建立方法，其主要技术特点是：测取不同老化程度时IGBT模块的电热参数、获取三维关系曲面并建立不同老化程度时电热参数数据表；建立IGBT模块的电模型、IGBT模块的热网络模型，并将IGBT模块的电模型计算所得功率损耗以电流源形式通入IGBT模块的热网络模型，并将热网络模型计算的结温实时反馈至电模型，完成IGBT模块的电-热耦合模型的建立；对IGBT模块进行老化状态评估；进行IGBT模块的结温计算。本发明针对不同的老化进程获取对应的电热参数，并将这些电热参数代入电-热耦合模型中进行结温计算，即根据模块的老化程度实时动态改变电-热耦合模型参数，从而实现考虑模块老化程度的结温预测功能。
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公开(公告)号：CN118782155A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410882800.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 河北工业大学
IPC: G16B40/00 , G16B30/00 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于残差网络和序列特性的蛋白质分子识别特征预测方法，首先对蛋白质序列特性进行筛选，得到四个特征集，前三个特征集分别包括多个序列特性，第四个特征集包括多个反映进化信息的序列特性；然后，对待预测蛋白质序列进行预处理，提取待预测蛋白质序列各个残基关于每个特征集的特征矩阵；最后，构建预测模型；预测模型包含四个并行分支，四个分支的输入分别是残基关于四个特征集的特征矩阵，四个分支的输出经过全连接层，得到残基是否属于分子识别特征区域；对预测模型进行训练，将训练后的预测模型用于蛋白质分子识别特征区域的预测。该方法在待预测蛋白质序列预处理过程中采用双均值计算策略，细化了特征信息的局部变化和细微差异，实现了特征信息的充分提取，显著提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN112183430B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011083239.1
申请日：2020-10-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双神经网络的手语识别方法及装置，该方法的步骤包括步骤1、采集手势图像；步骤2、设计Squeeze Net神经网络和双输入双向长短时记忆循环神经网络；Squeeze Net神经网络的每个Fire模块均包括squeeze压缩层和扩展层，squeeze压缩层的卷积核为1×1；扩展层包括一个1×1的卷积核和两个1×3和3×1的非对称卷积核，三个卷积核分别经过RELU层和BN层后再按照通道数进行拼接得到Fire模块的输出；双输入双向长短时记忆循环神经网络的双向LSTM模块的每个LSTM记忆块均包括遗忘门和输入门，输入门和遗忘门之和为1；步骤3、模型的训练。该方法利用静态语义和运动轨迹进行手语动作的动态语义识别，准确性好。
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公开(公告)号：CN110199637B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201910387741.2
申请日：2019-05-10
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于红外技术的破膜引苗培土机。该装置包括行进装置、破膜引苗装置、培土装置、取土传送装置、传感器检测模块、智能控制处理模块；所述行进装置上固定有破膜引苗装置、培土装置、传感器检测模块以及智能控制处理模块；所述取土传送装置固定在行进装置的一侧。本发明利用破膜引苗装置中加热的圆形分切丝对幼苗进行破膜操作，能够降低对花生幼苗的损伤；并能能够精确的在花生幼苗周围盖上一层松散潮湿的土，整体提高了现有破膜引苗装置的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN115879497A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211568855.5
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权粒子群算法的卫星计算资源分配方法，涉及低轨卫星网络计算资源分配领域。本发明首先定义协同计算网络的计算能力，然后根据计算能力设置协同计算网络权值，接着初始化粒子群中微粒的位置和速度，并计算适应度，通过更新粒子群中微粒的位置和速度，得到最优解，从而完成卫星计算资源分配。本发明针对低轨卫星网络中多颗卫星协同处理计算任务的场景，提出了基于星载计算机运算能力和星间链路传输带宽计算权值，并将其用于优化粒子群算法搜索过程的方法，达到了缩短卫星计算任务处理时间的目的。
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