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公开(公告)号：CN111398200A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010420390.3
申请日：2020-05-18
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公布了一种非相干宽带腔增强吸收光谱最优反演波段确定方法，利用RBF神经网络机器学习方法获得输入参数“反演波段的起始波长与截止波长”与输出参数“拟合结果偏差平方和”之间的非线性关系，然后采用遗传算法寻找到最小的拟合结果偏差平方和，得到最优的起始波长和截止波长，即得到最优反演波段，具体包括以下步骤：确定一个最大的光谱波段；产生样本数据；创建RBF神经网络，进行网络学习和测试；遗传算法寻优，以反演波段起始波长和截止波长作为个体参数组建种群，以RBF神经网络输出量作为适应度，进行遗传算法个体寻优得到最优反演波段。与现有方法相比，本发明可以准确获得光谱最优反演波段，有利于降低非相干宽带腔增强吸收光谱的反演结果误差。
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公开(公告)号：CN110598804A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910973115.1
申请日：2019-10-14
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类和膜计算的改进FastSLAM算法，其包括：初始化，采样，聚类，膜计算优化，计算权重，计算位姿并更新地图和重采样的一系列过程，实现了机器人快速自定位和环境地图构建的功能。该方法通过使用聚类方法对粒子集进行预处理和使用膜计算优化算法的高度并行性，加快了粒子搜索速度，扩大了搜索范围，减缓了粒子退化情况，保证了粒子的多样性，促使粒子更快的分布在真实的位姿附近，有效提高了机器人定位和建图的精度和速度。
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公开(公告)号：CN108510488B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201810286866.1
申请日：2018-03-30
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G01N21/89 , G01N21/892 , B65G43/06
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的输送带四种损伤检测方法，其包括：录制输送带运行视频，从视频中抽取图片样本并进行预处理，划分训练数据集和测试数据集，构建残差网络并用训练数据集进行训练，用测试数据集进行评估，使用符合要求的残差网络对输送带进行实时检测的一系列过程，实现了对输送带“撕裂”、“划伤”、“削边”、“坑洞”四种损伤的实时检测。该方法通过视频实现输送带四种损伤的检测，避免了使用大量传感器检测装置的繁琐工作，节约了成本，使用残差网络构建识别网络提高了网络训练的精度，减小了识别的错误率。
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公开(公告)号：CN108510488A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810286866.1
申请日：2018-03-30
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G01N21/89 , G01N21/892 , B65G43/06
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的输送带四种损伤检测方法，其包括：录制输送带运行视频，从视频中抽取图片样本并进行预处理，划分训练数据集和测试数据集，构建残差网络并用训练数据集进行训练，用测试数据集进行评估，使用符合要求的残差网络对输送带进行实时检测的一系列过程，实现了对输送带“撕裂”、“划伤”、“削边”、“坑洞”四种损伤的实时检测。该方法通过视频实现输送带四种损伤的检测，避免了使用大量传感器检测装置的繁琐工作，节约了成本，使用残差网络构建识别网络提高了网络训练的精度，减小了识别的错误率。
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公开(公告)号：CN103916952B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201410148301.9
申请日：2014-04-14
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下物联网时间同步方法，基于层次型模型布置煤矿井下物联网网络节点：采用矿井巷道层次型模型布置网络4类节点：被测节点、感知节点、路由节点和汇聚节点。汇聚节点周期性发起时间同步，与通信范围内的路由节点进行双向同步分组数据交换，两者共同通信范围内的感知、被测节点侦听数据；已同步路由节点发送同步分组数据，最终网络中的所有路由节点、感知节点和被测节点接收到同步分组数据。各节点根据得到的参数，进行时间同步计算。本发明的有益效果是同步数据量少、时间同步算法计算量小和能耗低，适用于具有树状拓扑的煤矿井下物联网时间同步，也可适用于其它树状拓扑网络的时间同步。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105909312B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201610284125.0
申请日：2016-04-27
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种无线通信的煤矿主副井井口人煤料检测统计系统，其特征是由监控中心、主井分站、箕斗终端、副井分站、人员终端和矿车终端组成。其通过无线数传技术、无线Wi‑Fi技术和无线ZigBee技术将煤矿主井副井井口的箕斗运煤情况、出入井人员健康状况、入井必备设备携带情况、矿车物料运输情况等进行了准确快速的检测统计，加强了煤矿井下的管理，提高了煤矿生产自动化智能化程度，促进了煤矿的安全生产。
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公开(公告)号：CN105909312A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610284125.0
申请日：2016-04-27
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种无线通信的煤矿主副井井口人煤料检测统计系统，其特征是由监控中心、主井分站、箕斗终端、副井分站、人员终端和矿车终端组成。其通过无线数传技术、无线Wi?Fi技术和无线ZigBee技术将煤矿主井副井井口的箕斗运煤情况、出入井人员健康状况、入井必备设备携带情况、矿车物料运输情况等进行了准确快速的检测统计，加强了煤矿井下的管理，提高了煤矿生产自动化智能化程度，促进了煤矿的安全生产。
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公开(公告)号：CN105158183A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510568105.1
申请日：2015-09-08
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种通过扣除水汽干扰提高探测大气NO3灵敏度的方法，包括以下步骤：测量光谱，标定镜片反射率；计算氮气瑞利散射消光；计算高分辨率水汽吸收截面；将测量光谱、镜片反射率和氮气瑞利散射消光高分辨率化；测量腔内水汽浓度；计算高分辨率的水汽吸收光谱；计算低分辨率的水汽吸收光谱；计算低分辨率的水汽吸收截面；光谱拟合；判断迭代是否结束。本发明根据IBBCEAS光学谐振腔内的压力和温度实时计算水汽吸收截面，并采用迭代计算的方法逐次逼近真实的水汽吸收截面，从而在后续光谱反演中能将水汽吸收结构从吸收光谱中有效扣除掉。与现有方法相比，本发明大大提高了IBBCEAS技术探测大气NO3的灵敏度。
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公开(公告)号：CN105115900A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510566790.4
申请日：2015-09-08
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种大气痕量气体探测装置，包括正弦信号产生电路、调制电流源、发光二极管光源、带通干涉滤光片、透镜、光阑、高反射率镜片、气体池、光电倍增管、宽带放大器和正弦信号相位差检测电路。正弦调制电流源驱动发光二极管发出正弦调制光来激励由两块高反射率镜片组成的光学谐振腔，进入腔内的调制光在两镜片之间来回多次反射，以此增加吸收光程提高气体探测灵敏度。利用光电倍增管检测正弦调制光经过光学谐振腔后的光信号，通过测量气体池内充入背景气体和充入被测大气痕量气体时正弦光信号的相位差变化来获取被测大气痕量气体的浓度。
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公开(公告)号：CN103916952A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410148301.9
申请日：2014-04-14
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下物联网时间同步方法，基于层次型模型布置煤矿井下物联网网络节点：采用矿井巷道层次型模型布置网络4类节点：被测节点、感知节点、路由节点和汇聚节点。汇聚节点周期性发起时间同步，与通信范围内的路由节点进行双向同步分组数据交换，两者共同通信范围内的感知、被测节点侦听数据；已同步路由节点发送同步分组数据，最终网络中的所有路由节点、感知节点和被测节点接收到同步分组数据。各节点根据得到的参数，进行时间同步计算。本发明的有益效果是同步数据量少、时间同步算法计算量小和能耗低，适用于具有树状拓扑的煤矿井下物联网时间同步，也可适用于其它树状拓扑网络的时间同步。
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