一种智能木材仓储系统
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112686303B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202011594959.4

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种智能木材仓储系统,包括预测模块,通过蓝牙网关获取环境信息,利用卷积神经网络训练出模型,用于精确预测木材所需的温湿度,同时发现异常后能自动调节,智能化的监测木材仓库环境信息;温湿度模块,用于采集木材仓库内的温度和湿度信息;报警模块,用于对木材仓库的危险信息进行预警;手机APP模块,用于对木材仓库整体环境的实时显示与强制调节木材仓库内的环境阈值信息;控制模块,用于对基本控件的控制。本发明实现了对木材的自主判断,对周围环境的自动调节,对仓库安全的全面监督;解放了人力,提高系统的精确性,可靠性。

    一种改进DCNN的音乐流派分类方法

    公开(公告)号:CN112466329A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011280422.0

    申请日:2020-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种改进DCNN的音乐流派分类方法,包括:输入训练集和验证集;提取音频信息MFCC特征;生成频谱;频谱切割;输入网络模型;训练模型;验证模型;是否达到指定批次;输出模型。本发明通过一个函数来实现通道维数的自适应,来确保局域交叉通道相互作用的覆盖范围,更为有效地将ECA模块整合到现有的DCNN架构中,为网络模型带来明显的性能增益,进而提升音乐流派分类的工作效率。通过梅尔频率倒谱系数,模拟人体听觉系统的感知特点,进一步提升分类精度。

    一种司机身份识别及定位系统、方法

    公开(公告)号:CN108563522A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810357378.5

    申请日:2018-04-20

    Abstract: 本发明提供一种司机身份识别及定位系统、方法。该系统包括:指纹采集模块、指纹识别模块、温度采集模块、位置信息采集模块、车辆终端、服务器。该方法包括:服务器与车辆终端进行初始化连接;根据录入的司机信息进行信息注册和管理;服务器与车辆终端均处于监听状态,进行数据交互。本发明可以有效解决传统基于指纹特征进行身份识别验证系统中存在的服务器验证压力大、网络传输数据量大、网络环境要求高等弊端。同时,针对车辆终端温度变化范围大、移动信号不稳定、重启加电频繁等问题,本发明可以有效适应上述复杂环境。

    一种基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法

    公开(公告)号:CN115985339A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211583334.7

    申请日:2022-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法,包括:将GTZAN数据集的音乐数据转化为梅尔频谱,并用SpecAugment中屏蔽频率信道的方法增强梅尔频谱的多样性;将增强后的梅尔频谱切割成频谱切片,防止冗余计算并扩大数据集的规模;将切割后的频谱切片按8:2划分训练集和测试集;将数据集输入卷积宽度学习;训练模型;测试模型;输出训练时间和分类准确率。本发明的基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法能够有效地将卷积模块整合到现有宽度学习架构中,为网络模型带来明显的性能增益,进而提升音乐流派分类的工作效率。

    一种基于注意力机制的多尺度特征融合行人检测方法

    公开(公告)号:CN113673593A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202110941462.3

    申请日:2021-08-17

    Inventor: 曲海成 夏明豪

    Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的多尺度特征融合行人检测方法,包括:输入训练集和验证集,提取行人特征并生成特征图;输入网络模型,训练模型;是否达到指定批次,若是则输出模型并验证模型。本发明的基于注意力机制的多尺度特征融合行人检测方法将FCOS算法应用到行人检测中,在其基础上采用了密集金字塔结构,将顶层特征与底层特征进行融合,这样能够使融合后的特征具有底层的空间信息和顶层特征的细节信息,能够更好的识别出行人目标。其次,在融合后的特征融入空间和通道注意力,使其能够更精准的定位到行人目标。

    基于深度卷积神经网络的光学遥感图像目标检测系统

    公开(公告)号:CN113379714A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110701848.7

    申请日:2021-06-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的光学遥感图像目标检测系统,包括图像获取模块,用于获取舰船的光学遥感图像;预处理模块,用于对舰船的光学遥感图像进行降噪、海陆分割和边缘提取;样本划分模块,用于将经过预处理后的光学遥感图像划分成训练图像和验证图像;注意力模块,用于对预处理后的光学遥感图像提取更优的特征表示;目标检测模块,用于构建并训练深度卷积神经网络模型,获得训练好的深度卷积神经网络模型后,对光学遥感图像进行目标检测。本发明增加注意力模块,提高了优化模型的效率,有效的提高了光学遥感图像舰船检测的精度。

    基于任务型的人机对话系统及其实现方法

    公开(公告)号:CN112925897A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110390706.3

    申请日:2021-04-12

    Abstract: 本发明属于信息处理技术领域,尤其涉及基于任务型的人机对话系统及其实现方法,包括前端服务模块、用户数据库、用户服务模块、网关、命令解析服务模块、对话管理服务模块、基础语言分析服务模块和模型训练服务模块;所述用户数据库、用户服务模块、网关、命令解析服务模块和对话管理服务模块均通过HTTP网络传输协议分别与前端服务模块、基础语言分析服务模块和模型训练服务模块连接;本发明以多个不同领域中的任务型人机对话系统应用为背景,以任务型作为基础设计人机对话原型系统平台;通过创新运用TF‑IDF算法完成识别模块设计,并构建LSTM模型完成槽填充模块设计,运用意图识别算法完成意图识别模块设计,形成对不同算法在人机对话设计中的优势认知。

    一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN115830072A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211559736.3

    申请日:2022-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪方法,包括:在相关滤波器模型中引入时间正则项的同时利用巴氏系数和对数损失函数求得融合因子,将训练好的相关滤波器模型和颜色直方图模型的响应值融合在一起得到目标位置;使用巴氏系数算法求得每一帧图像前景颜色直方图与背景颜色直方图的相似度;使用ADMM获取全局最优解,得到时间正则化参数。在相关滤波器模型种引入时间正则化并利用响应图的变化控制正则化的参数,更加优化的减少模型污染,实现抑制整体算法的学习异常;使用巴氏系数算法,求得每一帧前景颜色直方图与背景颜色直方图的相似度,通过特定函数得到最优融合因子,控制颜色直方图模型的学习异常,实现抑制整体算法的学习异常。

    一种基于深度学习的金属表面缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN115018798A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210664226.6

    申请日:2022-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的金属表面缺陷检测方法,包括获取前端摄像机采集的金属表面的初始图片数据;对初始图片数据进行处理,得到消除背景干扰的金属表面图片数据;对金属表面图片数据进行图像识别和图像特征提取,筛选出缺陷图片数据;对筛选出的缺陷图片数据进行对应的金属表面缺陷类别划分,得到不同金属表面缺陷对应的缺陷图片数据;根据缺陷图片数据,建立基于深度学习的金属表面缺陷检测模型;利用基于深度学习的金属表面缺陷检测模型检测采集的图片数据,得到对应的金属表面缺陷的结果。本发明通过对获取金属表面的图片数据进行处理具备特征方向的图片数据,据后面处理后的图片数据建立金属表面缺陷检测模型,实现了对金属表面缺陷进行缺陷识别检测,检测的准确率高。

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