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公开(公告)号：CN115393590B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202211032759.9
申请日：2022-08-26
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于绞车排缆状态视觉判别图像增强方法，包括一下四个步骤：（1）最小误差阈值优化方法求解分段点x2；（2）最小误差阈值优化方法求解分段点x1；（3）比例系数k2自适应求解分段点y1、y2；（4）分段线性变换增强。本发明的有益效果在于：本发明通过最小误差阈值优化模型求解分段点x1、x2，选定比例系数k2自适应求解分段点y1、y2，对排缆状态图像不同区域进行分段线性变换增强，仅需调整一个参数k2，方便简单，快速高效，有效解决了现有方法受复杂光照影响、参数多的问题，凸显缆绳边缘细节，抑制背景区域干扰，增强了排缆状态图像质量，为后续缆绳特征提取提供了基础，提高绞车排缆状态视觉判别准确性，保证绞车作业安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118427706A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410329558.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2135 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的齿轮箱油品状态识别方法，包括油液数据预处理、油品特征优选、油品状态识别三个步骤：油液数据预处理采用小波降噪方法对油液数据滤波，提高油液数据的质量，为后续油品特征优选去除干扰；油品特征优选采用主成分分析法对预处理后的油液数据降维，提取有效油液特征，进而提高油品状态识别效率；油品状态识别采用Adaboost集成学习框架，将多个GWO‑BP弱分类器集成为具有较强鲁棒性的强分类器GWO‑BP‑Adaboost，从而实现齿轮箱油品状态的分类与识别。本发明的有益效果在于：可有效提取齿轮箱油品特征，提高了识别精度和泛化性能，可应用于齿轮箱油品状态监测。
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公开(公告)号：CN115393590A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211032759.9
申请日：2022-08-26
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于绞车排缆状态视觉判别图像增强方法，包括一下四个步骤：（1）最小误差阈值优化方法求解分段点x2；（2）最小误差阈值优化方法求解分段点x1；（3）比例系数k2自适应求解分段点y1、y2；（4）分段线性变换增强。本发明的有益效果在于：本发明通过最小误差阈值优化模型求解分段点x1、x2，选定比例系数k2自适应求解分段点y1、y2，对排缆状态图像不同区域进行分段线性变换增强，仅需调整一个参数k2，方便简单，快速高效，有效解决了现有方法受复杂光照影响、参数多的问题，凸显缆绳边缘细节，抑制背景区域干扰，增强了排缆状态图像质量，为后续缆绳特征提取提供了基础，提高绞车排缆状态视觉判别准确性，保证绞车作业安全。
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公开(公告)号：CN117312797A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311328326.2
申请日：2023-10-13
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/20 , G01R31/00 , G06F18/10 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出了一种复合去噪的超级电容后备电源性能退化规律与剩余使用寿命LSTM预测方法，包括以下五个步骤：(1)数据获取，(2)SG平滑滤波，(3)MPA‑VMD分解降噪，(4)LSTM预测，(5)评价。本发明的有益效果在于：选取容量作为性能指标，使用SG平滑滤波方法(Savitzky‑Golay Smoothing method，SG)消除超级电容充放电过程中容量下降、回升等所产生的噪声，再运用海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)参数，对数据进行降噪处理，并重构去噪后的容量序列，最后运用LSTM对超级电容性能退化规律（PDL）与剩余使用寿命（RUL）进行预测，有效解决了超级电容后备电源在服役过程中容量再生现象、充放电倍率差异、超级电容内部温度变化、化学反应以及外部电磁干扰等因素产生的噪声对预测精度的影响，大幅度降低了RMSE，提高了R²，预测精度高，能精准预测超级电容后备电源性能PDL与RUL，提高风力发电机恶劣风况下运行的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN117253062A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311263533.4
申请日：2023-09-27
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种任意姿态下的继电器触点图像特征快速匹配方法，是一种继电器自动生产流水线上继电器触点间距视觉测量过程中触点图像特征快速匹配和目标区域精准定位的方法；该方法包括以下五个步骤：（1）运用加权平均灰度算法对图像进行灰度化预处理；（2）采用AKAZE算法和BEBLID描述符进行特征点提取与描述；（3）采用快速最近邻搜索算法进行粗匹配；（4）利用GMS算法精筛选误匹配点，获得精匹配点集，采用MAGSAC++算法估计最优单应性矩阵，最后通过透视变换原理，定位继电器触点目标区域。本发明的有益效果在于：有效解决了当继电器触点姿态发生角度偏移时，继电器触点特征不能快速匹配和精准定位，进而影响触点间距的测量精度的问题，与对比算法相比，具有匹配速度快、匹配精度高等特点。
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公开(公告)号：CN222103195U
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202420637219.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本实用新型涉及一种人工智能监控装置，包括底架，底架的上方设置有顶盒，所述顶盒的顶部内壁固定安装有电机二，电机二的输出端固定安装有转轴二，转轴二与顶盒通过轴承转动连接，顶盒内设置有安装架，安装架与转轴二通过螺纹连接，顶盒的一侧固定安装有多个横杆，横杆插接在安装架内，安装架的一侧转动安装有摄像头，安装架的底部转动安装有电动推杆，电动推杆的输出端与摄像头转动连接；本方案通过启动电机一可调整摄像头的横向角度，启动电机二带动转轴二转动，横杆插接在安装架内，转轴二与安装架通过螺纹连接，可带动摄像头伸出顶盒外，通过启动电动推杆的伸缩，可向上或者向下调节摄像头的角度，方便对特定区域进行监控。
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