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公开(公告)号：CN119544139B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510083995.0
申请日：2025-01-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请涉及时间同步技术领域，提供了一种参数自适应的多传感器网络时间同步方法及相关设备，该方法包括：基于每个传感器的本地时间相对当前时刻的偏差和偏移构建时钟模型；构建对每个传感器的本地时间的漂移和偏移量进行更新的更新公式；基于更新公式和所有时钟模型构建时间同步参数自适应模型，并利用优化算法对时间同步参数自适应模型进行求解，得到最优参数集；利用最优参数集和更新公式对每个传感器的漂移和偏移量进行更新，得到在当前时刻每个传感器的最终漂移和最终偏移量；分别针对每个传感器，根据传感器的最终漂移和最终偏移量对传感器的本地时间进行调整，使所有传感器的本地时间同步。本申请的方法能够提高时间同步的准确性。
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公开(公告)号：CN119934993A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510081887.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 中南大学
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明属于光谱共焦精密检测领域，尤其是一种透明物体厚度测量折射补偿因子融合标定方法及系统，包括如下步骤：放置一块已知厚度透明物体，记录起始位置透明物体的上表面和下表面聚焦波长；连续移动透明物体，并记录各位置透明物体的上表面和下表面聚焦波长，直到终点位置；结合位移与聚焦波长的关系，计算各位置透明物体的上表面和下表面位移数据；根据已知厚度和位移数据，计算并标定折射补偿因子；使用多块不同厚度透明物体融合标定，得到综合折射补偿因子；在实际测量中，应用该综合折射补偿因子计算未知厚度透明物体的实际厚度；本发明计算简便，标定精度高，具有良好的抗环境干扰能力，具有显著的实用价值和广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119880158A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510282226.3
申请日：2025-03-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于多光谱红外的被动测温测距方法及系统，设计了多光谱长波红外检测系统，构建了多光谱红外测温测距模型，将最小化系统观测值与模型计算值之间的差异作为目标函数，采用KKT和梯度下降法初步求解了模型参数。进一步地，本发明建立了温度和距离修正模型，设计了融合数据误差项和物理信息项的损失函数，获取修正后的温度和距离。本发明通过多光谱长波红外检测系统获取特定波长的红外热图像，利用所建多光谱红外检测模型，实现了对目标物体温度和距离的同步获取，具有较高的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119850565A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411938477.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 一种透明元件微小缺陷双阶段检测方法及系统，设计了基于伪标签生成的双阶段缺陷检测网络框架。第一阶段为透明元件数据的伪标签生成，由无监督检测方法及伪标签提取策略组成，在无监督检测方法方面提出了一种空间金字塔平衡特征融合‑自适应动态调制卷积网络，该网络结合金字塔平衡特征融合以及自适应动态调制卷积增强了无监督检测网络对多尺度目标的特征提取能力以及应对更复杂数据特征的有效性和灵活性。伪标签提取策略方面提出了一种基于阈值分割与RPN提案融合的伪标签动态挖掘策略，可以直接从无监督网络检测结果直接生成多种缺陷的伪标签。第二阶段为基于伪标签的缺陷检测。本申请网络显著提高了有监督缺陷检测网络的性能。
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公开(公告)号：CN119780702A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411916360.6
申请日：2024-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种分布式电推进系统增升电机参数识别方法、设备及介质，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，获取增升电机的定子电流id，iq、定子电压ud，uq和电角速度ωe；步骤2，将定子电流id和iq以及定子电压ud和uq输入改进的Newton‑Raphson优化器中，获得增升电机参数识别模型的扩展卡尔曼滤波器的过程噪声矩阵Q和测量噪声矩阵R；步骤3，将定子电流id，iq、定子电压ud，uq、电角速度ωe、过程噪声矩阵Q和测量噪声矩阵R输入扩展卡尔曼滤波器中，获得增升电机的永磁体磁链、定子电阻以及定子电感识别值。通过本公开的方案，提高了识别效率、精准度和适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238582B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210879183.3
申请日：2022-07-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/241 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本公开实施例中提供了一种知识图谱三元组的可靠性评估方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：利用预设嵌入模型训练数据集中的嵌入向量；对数据集进行预处理；利用知识图谱中的类型信息对训练集中每个三元组进行类型约束，并据此计算类型信息置信度；表征训练集中每个三元组的逻辑规则置信度；利用训练完成的嵌入向量计算实体关联置信度；利用训练集中每个三元组中实体对的路径搜索策略及其嵌入向量，求解其全局路径置信度；将每个三元组的类型置信度、逻辑规则置信度、实体关联置信度和全局路径置信度训练二分类神经网络；利用目标识别网络评估待评估三元组的可靠性。通过本公开的方案，提高了三元组可靠性的分类效率和精度。
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公开(公告)号：CN119673308A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411503081.7
申请日：2024-10-25
Applicant: 中南大学
IPC: G16C20/20 , G01N21/39 , G01N21/59 , G16C20/70 , G16C20/90 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及气体测量技术领域，公开了一种基于直接吸收光谱的甲烷浓度测量方法及测量系统，包括：采集N组不同浓度的甲烷样本得到对应真实甲烷透射光谱数据；对仿真甲烷透射光谱中添加高斯噪声得到模拟甲烷透射光谱数据；对深度残差收缩网络模型进行改进得到改进后的深度残差收缩网络模型，并构建甲烷浓度测量模型；利用训练集数据和验证集数据对甲烷浓度测量模型进行训练得到训练好的甲烷浓度测量模型；获取目标场景中的实际甲烷透射光谱数据，并将实际甲烷透射光谱数据输入训练好的甲烷浓度测量模型中得到目标场景对应的甲烷浓度数据；本发明解决了现有的基于直接吸收光谱的甲烷浓度测量方法存在噪声干扰较大，测量精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN114549834B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202210094172.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种半监督混合训练语义分割方法及系统，通过采集高度重叠的颗粒图像RGB数据集，并对颗粒图像RGB数据集进行标注，获得带标签数据和无标签数据，基于编解码框架的分割算法建立预分割模型，并采用带标签数据对预分割模型进行训练，获得粗分割模型，采用粗分割模型对无标签数据进行识别，获得粗分割结果，并基于粗分割结果获得伪标签，基于伪标签和带标签数据，对粗分割模型进行训练，获得精分割模型以及基于精分割模型，对高度重叠的颗粒图像进行图像分割，解决了现有对堆叠颗粒图像分割精度低的技术问题，通过基于凸包的伪标签生成算法，实现了对堆叠颗粒图像的高精度分割，并且能够大幅提升颗粒的结构完整性，减少欠分割的程度。
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公开(公告)号：CN113870341B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111026652.9
申请日：2021-09-02
Applicant: 中南大学 , 广西柳钢东信科技有限公司
IPC: G06T7/62 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB和激光特征融合的高炉烧结矿粒径检测方法及系统，通过获取RGB数据集与激光数据集，构建编码器‑解码器结构的深度学习网络，获得RGB初始特征张量和激光初始特征张量，在融合分支的最后一层构建多源特征加权融合子网络，并基于多源特征加权融合子网络，对RGB初始特征张量和激光初始特征张量进行自适应加权融合，获得融合特征张量以及将融合特征张量，输入解码过程，从而获得分割图像，并根据分割图像对高炉烧结矿粒径进行检测，解决了现有高炉烧结矿粒径检测精度低的技术问题，通过在编码器‑解码器结构的深度学习网络中增加多源特征加权融合子网络，可以实现多源特征的自适应加权融合，充分发挥了激光的补充作用，有利于提高高炉烧结矿粒径检测精度。
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公开(公告)号：CN119089376A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410984437.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 中南大学 , 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/2113 , G06N5/025 , G06N5/048 , G06Q50/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及工业炉窑工况识别技术领域，公开了一种融合过程变量和专家知识的工业炉窑工况识别方法及系统，该方法分别建立了基于过程变量的客观证据理论模型和基于专家知识的主观证据理论模型，采用冲突再分配和证据二次融合算法，以数据‑知识联合驱动的方式进行工业炉窑工况识别，为工业炉窑的稳定运行和安全长寿提供了可靠的保障。
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