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公开(公告)号：CN116663106B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310562057.X
申请日：2023-05-18
Applicant: 重庆市规划和自然资源调查监测院 , 重庆大学
IPC: G06F30/13 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种使用海量数据分析高速公路的边坡修复实施的工作方法，包括如下步骤：S1，在施工现场多路段分别采集边坡土质样本，标记采集时间、位置，以及采集深度，形成样本数据集的颗粒度分析、密度测定、含水率模型；S2，根据颗粒度权重、密度权重、含水率权重，同时形成土质分析预判模型；S3，通过土质分析预判模型建立边坡土质的修复评价指标，并根据评价指标对实时采集的边坡土壤进行修复分析判断。
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公开(公告)号：CN116663106A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310562057.X
申请日：2023-05-18
Applicant: 重庆市规划和自然资源调查监测院 , 重庆大学
IPC: G06F30/13 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种使用海量数据分析高速公路的边坡修复实施的工作方法，包括如下步骤：S1，在施工现场多路段分别采集边坡土质样本，标记采集时间、位置，以及采集深度，形成样本数据集的颗粒度分析、密度测定、含水率模型；S2，根据颗粒度权重、密度权重、含水率权重，同时形成土质分析预判模型；S3，通过土质分析预判模型建立边坡土质的修复评价指标，并根据评价指标对实时采集的边坡土壤进行修复分析判断。
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公开(公告)号：CN107917679B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201711005781.3
申请日：2017-10-25
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明提供了一种基于面结构光三维测量中高亮、过暗区域动态检测、补偿的方法，该方法包括以下步骤：投影面结构光、采集图像，进行网格划分，设定灰度阈值，计算网格区域内超过或低于该阈值的像素百分比，计算高亮度或过暗度，然后通过相位匹配，在投影光栅条纹图像相应区域处，通过补偿调节该投影光栅图像的平均灰度I0和灰度调制I1，以获得采集图像高亮或过暗区域对应的投影图像相应区域的灰度调整。从而使相机采集到灰度信息有效、相位信息清楚的条纹图像，消除和补偿高亮、过暗区域，获得更多的有效区域，提高测量精度的目的。
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公开(公告)号：CN105929113B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201610245615.X
申请日：2016-04-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种带子空间投影的电子鼻信号误差自适应学习方法，1、数据白化预处理；2、计算源域XS和目标域数据XT的中心μS以及μT；3、初始化平衡参数λ和子空间维度d；4、对矩阵执行特征分解，并获得特征向量矩阵V和特征值对角矩阵U；5、获得子空间投影基矩阵P＝[v1，…，vd]；6、获得源域XS和目标域XT在新子空间中的投影X′S和X′T；7、在新子空间中利用(X′S，yS)训练分类器，获得分类器参数；8：利用X′T测试上述获得的分类器，获得识别率。本发明的优点是：在不增加样本的条件下，找到一种映射使源域和目标域的子空间达到分布一致，实现了传感器漂移补偿，保持模式识别系统的性能。
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公开(公告)号：CN105913079B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610216768.1
申请日：2016-04-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于目标域迁移极限学习的电子鼻异构数据识别方法，其从机器学习角度提出域迁移极限学习机框架用于解决传感器漂移问题，利用电子鼻在未发生漂移时采集的气体传感器阵列感测数据矩阵以及发生漂移后采集的有标签的和无标签的气体传感器阵列感测数据矩阵分别构建源域数据集、目标域数据集和待测域数据集，并分别作为极限学习机的输入，对电子鼻的识别分类器进行学习，以提升识别分类器在电子鼻发生漂移后对气体识别的容差性能，达到漂移补偿和提高对气体识别中异构数据样本的识别精度的目的，并且持了极限学习机的技术优点，使得该方法具备了较好的泛化性和迁移性能，能够在不同的电子鼻产品针对不同的气体识别应用上广泛适用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107514979A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201711005639.9
申请日：2017-10-25
IPC: G01B11/24
CPC classification number: G01B11/2416
Abstract: 本发明公开了一种基于结构光的齿轮综合测量系统及其方法，该基于结构光的齿轮综合测量系统包括被测齿轮、齿轮装载平台、伺服电机、投影仪、带运算能力的终端、2台工业相机；被测齿轮装载至齿轮装载平台，伺服电机用于驱动齿轮装载平台和记录旋转角度，投影仪将面结构光栅投影至被测齿轮，第一相机和第二相机对称布置在投影仪左右两侧，与投影仪有一夹角，终端用于采集相机的成像信息，并通过采集的信息建立被测齿轮的三维模型并进行齿轮的综合分析。本发明可以测量齿轮的完整信息，实现了齿轮全场图像的采集，具有光路简单、测量迅速、对环境要求较低、非接触和全场测量等优点，本发明通用于不同尺寸的齿轮，通用性更高，使用更便捷。
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公开(公告)号：CN106124700A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610442917.6
申请日：2016-06-20
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/00
CPC classification number: G01N33/0062
Abstract: 本发明公开了一种带自表达的电子鼻非目标干扰气体识别方法，包括步骤1、取电子鼻检测的多类目标气体数据和少量非目标干扰气体数据；步骤2、根据目标气体训练集X，求解表达系数矩阵α=[α1,α2,…,αN]；步骤3、使用目标气体训练集X1和干扰气体误差阈值训练集Y，计算出两个训练集即X1和Y的平均误差集e1和e2；步骤4、根据E=[e1,e2]确定区分目标气体与非目标干扰气体阈值T的搜索范围[Emin,Emax]，针对每个T值得到目标气体训练集X1的准确度P1和非目标干扰气体训练集Y的检测准确度P2；步骤5、P=P1+ P2，P值最大对应的T值为选定的理想阈值。本发明解决了只有目标气体数据和目标气体之外的少量预选的非目标气体数据情况下，对任何非目标气体识别的问题。
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公开(公告)号：CN105891422B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201610218450.7
申请日：2016-04-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明提供了一种基于源域迁移极限学习漂移补偿的电子鼻气体识别方法，其从机器学习角度提出域迁移极限学习机框架用于解决传感器漂移问题，而不是直接地校正单一传感器响应，利用电子鼻在未发生漂移时和发生漂移后采集的有标签的气体传感器阵列感测数据矩阵分别构建源域数据集和目标域数据集分别作为极限学习机的输入，对电子鼻的识别分类器进行学习，以提升识别分类器在电子鼻发生漂移后对气体识别的容差性能，达到漂移补偿和提高气体识别精度的目的，并且持了极限学习机的技术优点，使得该方法具备了较好的泛化性和迁移性能。可见，本发明方法中提出的源域迁移极限学习机框架建立了一个有良好学习能力和泛化能力的学习框架。
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公开(公告)号：CN105913079A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610216768.1
申请日：2016-04-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于目标域迁移极限学习的电子鼻异构数据识别方法，其从机器学习角度提出域迁移极限学习机框架用于解决传感器漂移问题，利用电子鼻在未发生漂移时采集的气体传感器阵列感测数据矩阵以及发生漂移后采集的有标签的和无标签的气体传感器阵列感测数据矩阵分别构建源域数据集、目标域数据集和待测域数据集，并分别作为极限学习机的输入，对电子鼻的识别分类器进行学习，以提升识别分类器在电子鼻发生漂移后对气体识别的容差性能，达到漂移补偿和提高对气体识别中异构数据样本的识别精度的目的，并且持了极限学习机的技术优点，使得该方法具备了较好的泛化性和迁移性能，能够在不同的电子鼻产品针对不同的气体识别应用上广泛适用。
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