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公开(公告)号：CN113112089B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110455807.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种水泥生料粉磨系统电耗预测方法及其系统，本发明通过对电耗的实时预测，为水泥生料粉磨系统降低电耗提供基础，以长短期记忆网络为基本模型，采用编解码结构，建立包括编码器和解码器在内的电耗预测模型；将系统变量输入编码器中，挖掘变量间的非线性关系，并将系统变量数据转换成包含变量间非线性关系的特征码，再将特征码和历史电耗数据一起输入解码器，挖掘系统变量和历史电耗之间的关联性，并得到下一时刻预测值；同时采用反向传播算法对模型参数进行修正，提高收敛精度，然后用训练好的模型对电耗进行实时预测。利用本发明可以对水泥生料粉磨系统的电耗进行精准预测。
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公开(公告)号：CN104834893A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510110004.X
申请日：2015-03-13
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种正面视角的行人步态周期检测方法，包括行人目标轮廓提取与正面步态周期检测两个方面。首先输入正面步态视频，提取单帧图像，采用背景减除法，利用尾帧进行背景建模，采用局部阈值法对人体下三分之一区域和上三分之二区域分别采用最大类间方法选取合适的阈值进行二值化，得到完整的人体轮廓二值化图像。然后将人体目标化分为左、右两部分，提取人体目标下三分之一区域的左右腿长度和上肢摆动幅度，将上、下肢特征融合，作为判断依据进行正面步态的周期检测。本发明具有计算量小、无需预先保存静态背景、对光照等环境噪声和阴影具有很好的鲁棒性等优点，对于正面视角的步态周期检测十分有效，为正面步态的实时跟踪与识别提供可能。
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公开(公告)号：CN113870194B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111045957.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/13 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供一种深层特征和浅层LBP特征融合的乳腺肿瘤超声图像处理装置，其包括图像数据库建立单元、图像预处理单元、兴趣区域提取单元、深层特征提取单元、浅层LBP特征提取提取单元、特征融合单元以及分类单元。图像数据库建立单元、图像预处理单元、兴趣区域提取单元、深层特征提取单元、浅层LBP特征提取提取单元、特征融合单元以及分类单元相互通讯连接。本发明基于深度学习网络对图像的深度特征提取可以描述肿瘤图像的高层复杂特征，基于旋转不变局部二值模式的特征提取可以描述肿瘤图像的低层简单特征，特征融合可以组合这些信息以获得更多区分特征，能够有效提高分类性能。
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公开(公告)号：CN114124554B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111435813.X
申请日：2021-11-29
Applicant: 燕山大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L9/40 , H04L43/0888
Abstract: 本发明公开了一种虚拟网络服务链吞吐量预测方法，属于网络通信技术领域，包括提取虚拟网络服务链承载硬件设施的状态参数，归一化、标准化处理、构建基于长短期记忆LSTM网络的编码器和解码器架构吞吐量预测模型输入时序序列，根据输入时序序列经由编码器提取其特征向量，解码器根据编码器获取的特征向量及监测值进行解码并输出预测值，预测值评估，利用预测模型进行在线预测。本发明通过对网络服务链吞吐量的实时预测，为灵活、高效的利用网络服务资源及为网络用户提供安全、快速、稳定并且满足特定网络吞吐量需求的网络服务提供基础。
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公开(公告)号：CN109579853A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910067512.2
申请日：2019-01-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了基于BP神经网络的惯性导航室内定位方法，包括运动数据采集与预处理阶段、离线训练阶段和实时定位阶段。数据采集是通过左、右脚腕可穿戴设备采集人员两脚腕处运动数据、人员身高和步长；数据预处理是利用多传感器信息融合处理得到7个神经网络输入数据-左、右腿部姿态角变化量θ1和θ2、脚腕处加速度均值average、方差variance、左、右脚步伐持续时间time1和time2以及身高stature；离线训练阶段包括：建立神经网络步长估计模型；将7个输入数据和步长数据输入神经网络进行训练；实时定位阶段包括：右脚腕可穿戴设备内部进行步伐识别、实时预测步长以及利用步长和方向角通过航位推算实现实时定位。本发明提高了室内定位的精度、实时性，增强了可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104766306A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510108685.6
申请日：2015-03-12
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种采用两共面圆模板进行摄像机标定的方法，利用两个任意不相交的共面圆作为标定物。用摄像机从三个不同角度拍摄标定物得到三幅清晰的图像，确定每幅图像中两个椭圆影像的方程，求取每个椭圆中心点坐标，求取两个椭圆的内外公切线，进而求取内外公切线与椭圆的切点，根据求得图像中坐标点与标定物对应点之间的关系，求取摄像机内外参数。本发明具有操作简单、标定速度快、标定结果稳定准确等优点，能广泛应用于非接触式工业检测和基于视觉的测量和自主导航系统中。
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公开(公告)号：CN102319842A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110142396.X
申请日：2011-05-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种大型筒节轧机外径轮廓在线测量装置，其包括有激光扫描仪、数据采集卡和计算机外径轮廓显示器，在上述激光扫描仪外部设有恒温机构，该恒温机构有一个壳体，该壳体上面设有压缩空气接口，该壳体下面设有通光孔，该通光孔上设耐高温玻璃板，上述外壳上设有通风小孔，在上述壳体内设有分别固定在壳体内壁上的两个夹板，在上述两夹板所夹的空间内设有激光扫描仪，其镜头与通光孔相对，该激光扫描仪设有与电源相连的接口，该激光扫描仪的数据接口通过网线和数据采集卡的一个接口相连，该数据采集卡通过PCI总线与计算机相连。本发明能够适应测量现场温度高的环境，可以在温度为-20~+90℃的范围正常工作，测量速度快，测量尺寸精度高，误差为±10mm，在线测量最大直径达9米，使用寿命长。
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公开(公告)号：CN118410429B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410635788.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法。本发明通过构建多尺度残差特征提取网络，提高了模型适应各种故障信息差异的能力；通过构建联合损失函数，减少源域与目标域数据之间的分布差异，提高了网络的域自适应能力。本发明在跨工况及目标域无标签样本情况下可以识别轴向柱塞泵不同故障类型，并能达到较高的故障识别率。
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公开(公告)号：CN110322077B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910619419.8
申请日：2019-07-10
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的水泥原料立磨生料细度指标预测方法，涉及水泥生产生料细度预测领域。本发明针对输入变量数据与预测指标之间存在的时变时延问题，采用时间序列的方法处理变量数据可以很好地解决时变时延的问题，利用构建好的卷积神经网络模型对输入数据进行多次的卷积池化操作以提取样本特征，再经过全连接层、Droupout层和输出层输出预测值，同时采用反向传播算法以提高收敛精度，然后用训练好的模型对生料细度进行实时预测。
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公开(公告)号：CN113870194A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111045957.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种深层特征和浅层LBP特征融合的乳腺肿瘤超声图像处理装置，其包括图像数据库建立单元、图像预处理单元、兴趣区域提取单元、深层特征提取单元、浅层LBP特征提取提取单元、特征融合单元以及分类单元。图像数据库建立单元、图像预处理单元、兴趣区域提取单元、深层特征提取单元、浅层LBP特征提取提取单元、特征融合单元以及分类单元相互通讯连接。本发明基于深度学习网络对图像的深度特征提取可以描述肿瘤图像的高层复杂特征，基于旋转不变局部二值模式的特征提取可以描述肿瘤图像的低层简单特征，特征融合可以组合这些信息以获得更多区分特征，能够有效提高分类性能。
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