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公开(公告)号：CN112153659B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010848653.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种高效节能的星载无线传感器网络数据压缩模型的构建方法，包括：对原始传感数据去噪并进行归一化处理；应用D‑CRBM构造基于变分自编码器结构的CBN‑VAE数据压缩方法；将处理过的传感数据集用于网络的训练，训练采用基于弹性正交权重修正算法EOWM的连续学习，使网络能够以上下文相关的方式，连续学习数种不同的映射规则而不会受到干扰。本发明适用于一个无线传感器网络节点内集成有多种传感器收集的不同属性监测数据，以一种连续学习方式对传感器节点采集不同属性数据进行高效压缩和高精度重构，可降低网络通信能耗、计算能耗和存储能耗，提高无线传感器网络的生命工作周期。
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公开(公告)号：CN110519233B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910704493.X
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能的星载传感网数据压缩方法，包括：在一段预设时间内，在星载传感网多个终端感知节点采集传感器数据；对传感器数据进行预处理，以剔除异常数据，并对缺失数据通过双维度上的线性插值方法进行补全，将采集数据归一化映射到[‑1，1]区间；构建A‑CCR网络；在预处理后的传感器数据中提取一个类别的数据时间序列，分成m段并随机打乱顺序，按照打乱后的顺序对A‑CCR网络进行循环迭代训练；在预处理后的传感器数据中提取多种类别的数据时间序列，分成n段并随机打乱顺序，按照打乱后的顺序对A‑CCR网络初始模型进行循环迭代训练；将待处理的星载传感网数据输入到A‑CCR网络优化模型进行压缩处理。
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公开(公告)号：CN112149712A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010837881.8
申请日：2020-08-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种高效的高光谱遥感数据压缩与分类模型，具体步骤：对原始高光谱数据进行预处理，并将其分割成单个的高光谱像素；将全卷积自动编码器网络的编码部分的输出设计为二值输出，得到具有高效光谱压缩的自动编码器CAE，将CAE与逻辑回归LR分类器结合设计出具有高效光谱压缩与快速分类的联合深度学习网络CAE_LR，将CAE_LR与JPEG2000结合设计出具有光谱和空间全维度压缩与分类的方法CAE_LR+JP2；将训练完成的CAE_LR与JPEG2000结合进行率失真优化，实现CAE_LR+JP2在各个比特率下的最佳率失真性能；本发明设计的CAE_LR+JP2模型有效地提升了星载高光谱传感器与地面接收站之间的高光谱数据的压缩和分类的精度及速度。
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公开(公告)号：CN110446173A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910700088.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种高效节能的星载无线传感网数据压缩方法，包括以下步骤：步骤一、采集无线传感网各个终端感知节点的流数据；步骤二、对流数据进行预处理；步骤三、构建D-CRBM网络计算层的计算方法；步骤四、将D-CRBM网络计算层与变分混合编码器结合构建CBN-VAE网络；步骤五、训练CBN-VAE网络，得模型参数，构建压缩模型；步骤六、采用压缩模型对无线传感网数据进行压缩。本发明有效的降低了无线传感网的节点通信能耗、存储能耗和计算能耗。
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公开(公告)号：CN110598554B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910735240.9
申请日：2019-08-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/46 , G06V10/774 , G06V40/20 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习的多人姿态估计方法，包括以下步骤：使用带有多人关键点坐标标签的公开数据集作为训练集，对训练集图像进行边缘信息增强预处理；对训练集中的关键点坐标标签做预处理，制作成对应的关键点热点图和整体骨架热点图；构建双分支关键点特征提取子网络；构建A‑HPose网络生成器部分；构建A‑HPose网络判别器部分；使用训练集对A‑HPose网络进行中继监督循环训练，得网络模型参数；对网络输出热点图做后处理，根据骨架热点图来对关键点热点图中的关键点进行搜索分类，得到多人中每一个人的关键点位置，预估多人姿态。本发明具有快速准确检测人体关键点特征的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111273398A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911238254.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种高耦合效率的M型波导光栅耦合器的设计方法，属于集成光电子领域，本发明基于绝缘体硅(SOI)平台，首先设计波导光栅模型，然后利用非线性约束优化算法波导光栅模型，得到在1500nm-1600nm波长上平均耦合效率最优的传统周期波导光栅结构，再经过创新的研究和设计，在传统的周期光栅结构上设计出一种新颖的M型波导光栅结构，经过几组数据仿真，进一步优化M型波导光栅结构，本发明最终得到了高耦合效率的垂直光栅耦合器，在1580nm波长附近，达到了83.2％的高耦合效率。本发明提供的波导光栅耦合器设计方法，耦合效率高、应用前景广，在使用成熟的制造工艺下，有很大的潜能可以被设计实现。
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公开(公告)号：CN111027581A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201910785652.3
申请日：2019-08-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明专利提供一种基于可学习编码的3D目标检测方法及系统，该方法及系统中，使用可学习的编码方法来对点云数据进行编码，然后将编码后的特征使用神经网络进行特征提取。接着使用RPN网络来生成3D候选区域，最后使用两个级联的使用不同IOU阈值的分类网络得到候选区域的类别概率以及包围框坐标偏移量。使用神经网络对激光雷达点云数据进行编码是一个可学习的过程，能够让网络自动学习到多样的特征。将激光雷达点云数据编码的过程由神经网络来完成，突破人工先验经验挑选特征的瓶颈，达到机器学习的效果，同时也将激光雷达点云数据编码、特征提取、特征分类和坐标回归这三个过程整合到一个网络中达到端对端的效果。
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公开(公告)号：CN108848579A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810926235.1
申请日：2018-08-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种小型油泥加热器，包括器本体和端盖，器本体内为空腔，器本体顶部中心处穿插内管，内管顶部延伸至器本体外可与端盖螺纹连接，内管底部固设有隔热板，内管内设有放置油泥的推拉板，一推拉机构置于推拉板下方且其端部穿过隔热板固定连接推拉板，器本体内还设有控制加热机构，包括缠绕在内管内的电热丝以及设在内管侧壁上的温度传感器以及控制器，控制器可接收温度传感器信号，控制并调节电热丝的加热温度；端盖侧壁设有与端盖内部相连通的开口，位于开口处的端盖侧壁上可拆卸设有一口模，利用推拉机构可自动输出加热后的油泥，同时可利用口模来控制油泥输出的形状，结构小巧，携带方便，且适用少量油泥的加热，实用性较强。
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公开(公告)号：CN100509330C
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200610018710.2
申请日：2006-04-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种金刚石锯片及其制造方法。电镀热压金刚石锯片，它包括锯片基体(3)，其特征在于锯片基体(3)外缘上开有与热压T型刀头(2)尾端形状吻合的孔槽，热压T型刀头(2)尾端镶嵌入孔槽内，热压T型刀头(2)与锯片基体外缘为含人造金刚石的电镀镍钴合金复合层。所述的热压T型刀头(2)主要由人造金刚石与冶金粉末混合搅拌后放入T型石墨模中，经700-800℃热压而成；人造金刚石与冶金粉末的重量比为1∶20，人造金刚石粒度为46-70目；冶金粉末主要由青铜粉、钴粉、镍粉、锰粉和碳化钨组成，各组份所占重量百分比为：青铜粉35、钴粉1、镍粉5、锰粉5、碳化钨54。本发明使金刚石锯片具有刀刃强度高、使用效果好、生产工艺简单、生产周期短的特点。
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公开(公告)号：CN117563602A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311554789.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: B01J23/755 , C01B3/00
Abstract: 本发明提供了一种加氢反应催化剂的制备方法与应用，涉及催化剂技术领域。本发明以硝酸盐、碳酸钠、PEG 2000等为原料，经混合、煅烧、钝化等步骤，最终制得了一种加氢反应催化剂。本发明通过掺杂Zr元素对催化剂进行改进，克服了Ni基催化剂易烧结失活的问题，减少了Ni的团聚，增加了Ni的分散性，有效地改善了催化剂活性组分的分散、减小催化剂粒径、提高反应效率以及稳定性，使本发明制得的催化剂具有较高的催化活性和稳定性。
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