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公开(公告)号：CN117339558A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311521563.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本申请涉及挥发性有机污染物处理技术领域，更具体地说，它涉及一种活性炭/膨胀石墨复合材料制备及其挥发性有机物的吸附应用。包括以下步骤：(1)通过水洗和酸液浸渍预处理活性炭和膨胀石墨两种粉末，备用；(2)配制磷酸‑氢氧化铝‑壳聚糖胶状溶液用作粘结剂，制作复合材料微球；(3)活性炭和膨胀石墨在磷酸‑氢氧化铝‑壳聚糖胶状溶液中浸渍处理，得到含有两种粉末的胶状物，经由湿法制球、烘干工序，制得活性炭/膨胀石墨复合材料。实现了复合材料室温下微波辐照的致热再生，降低了活性炭吸附材料的热脱附再生成本，有效解决了活性炭类材料VOCs饱和吸附后热再生成本高的工程难题。
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公开(公告)号：CN108710822B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201810300365.4
申请日：2018-04-04
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于红外阵列传感器的人员跌倒检测系统，以红外阵列传感器为媒介采集温度数据，对数据进行处理、筛除、提取和训练，得到最终跌倒信息。系统包括：数据处理模块、干扰数据排除模块、特征提取与处理模块和特征训练模块。数据处理模块用于处理初始数据，差分数据，分离前景背景，确定人的具体位置和停留时间；干扰数据排除模块通过S‑G滤波以及干扰特征找出干扰信息排除干扰数据；特征提取与处理模块通过中心分割、聚类等方法提取跌倒最为明显的四个特征；特征训练模块利用随机森林算法训练得到最终检测结果。本发明对红外检测的各个阶段进行处理，检测准确率高，误报率低，成本低，适用性范围广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109218087A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811033234.0
申请日：2018-09-05
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于工业现场的无线网络可视化配置系统及方法，系统主要包括无线节点，无线网关和可视化控制终端三部分。无线节点是组成无线网络的最基本元素，负责对现场数据进行收发。无线网关是控制终端与无线节点通信的媒介，通过协议转换分发配置指令。控制终端的主要功能是集中式地为网络所有节点分配地址，规划数据传输路径，设置节点属性。在该系统中，对于网络的配置，统一交由控制终端处理，将网络分布式的管理改为全局的集中式管理。同时，控制终端为网络的配置提供一个直观的、友好的可视化交互界面，克服了无线网络使用过程中诸多固有缺点，提高了网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN108802845A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810778106.2
申请日：2018-07-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G01V8/20
CPC classification number: G01V8/20
Abstract: 本发明涉及一种人员识别技术，具体涉及一种基于红外阵列传感器的室内人员占有率估计方法。步骤1为构建数据集；步骤2为构建数据标签；步骤3为对温度数据抽样并进行压缩降维；步骤4为构建特征集向量；步骤5为数据训练；步骤6为得到转移概率矩阵A和初始概率矩阵Pi；步骤7为得到表现矩阵B；步骤8为构建非均匀马尔可夫模型(IHMM)；步骤9为实现在线估计；步骤10实现离线估计；本发明实现了室内人员占有率的在线估计和离线估计，相比于传统的隐马尔科夫模型，IHMM更符合室内人员占有率随时间动态变化的实际情况。
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公开(公告)号：CN108710822A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810300365.4
申请日：2018-04-04
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: G06K9/00335 , G06K9/00664 , G06K9/40 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种基于红外阵列传感器的人员跌倒检测系统，以红外阵列传感器为媒介采集温度数据，对数据进行处理、筛除、提取和训练，得到最终跌倒信息。系统包括：数据处理模块、干扰数据排除模块、特征提取与处理模块和特征训练模块。数据处理模块用于处理初始数据，差分数据，分离前景背景，确定人的具体位置和停留时间；干扰数据排除模块通过S‑G滤波以及干扰特征找出干扰信息排除干扰数据；特征提取与处理模块通过中心分割、聚类等方法提取跌倒最为明显的四个特征；特征训练模块利用随机森林算法训练得到最终检测结果。本发明对红外检测的各个阶段进行处理，检测准确率高，误报率低，成本低，适用性范围广。
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公开(公告)号：CN118105854A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410149218.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本申请涉及纳滤膜制备技术领域，更具体地说，它涉及一种具有高致密超薄层纳滤膜的制备方法。首先将具有正渗透汲取液功能的纳米粒子载入到聚醚砜基膜中，之后将该基膜依次浸泡于无水哌嗪‑间苯二胺‑2,2'‑联苯胺双磺酸水相溶液和均苯三甲酰氯‑正己烷有机相溶液中，经由界面聚合法在基膜表面涂覆高致密性的超薄聚酰胺层制得纳滤膜，然后将所制纳滤膜室温在氢氧化钠‑无水乙醇水溶液中浸泡处理，最后用去离子水洗净浸泡处理后的纳滤膜，即制得具有高致密超薄层的纳滤膜。该纳滤膜通量大、且对硝酸盐有高效的截留效能。
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公开(公告)号：CN108802845B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201810778106.2
申请日：2018-07-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G01V8/20
Abstract: 本发明涉及一种人员识别技术，具体涉及一种基于红外阵列传感器的室内人员占有率估计方法。步骤1为构建数据集；步骤2为构建数据标签；步骤3为对温度数据抽样并进行压缩降维；步骤4为构建特征集向量；步骤5为数据训练；步骤6为得到转移概率矩阵A和初始概率矩阵Pi；步骤7为得到表现矩阵B；步骤8为构建非均匀马尔可夫模型(IHMM)；步骤9为实现在线估计；步骤10实现离线估计；本发明实现了室内人员占有率的在线估计和离线估计，相比于传统的隐马尔科夫模型，IHMM更符合室内人员占有率随时间动态变化的实际情况。
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