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公开(公告)号：CN108596044B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810280444.3
申请日：2018-04-02
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的行人检测方法，包括如下步骤：(10)样本集收集：将样本集图像分为训练集与测试集；(20)样本图像预处理：对样本集图像进行尺寸变换、对比度归一化和白化处理，得到低冗余样本灰度图像；(30)深度卷积网络模型获取：利用低冗余训练样本，采用连续dropout策略，对深度卷积网络进行训练，利用测试集样本对深度卷积网络进行测试，得到深度卷积网络模型；(40)行人检测：利用深度卷积网络模型，对使用现场图像进行行人检测。本发明的基于深度卷积网络的行人检测方法，通过连续dropout策略，在保持网络训练精度的同时，获得更好的泛化能力，从而在行人检测中得到更高的正确率。
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公开(公告)号：CN107729670B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201711030103.2
申请日：2017-10-27
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F30/17
Abstract: 本发明公开了设计发火电压下的微平面式电发火组件参数设计方法，包括：构建物理模型；构建数学模型；求解得出微平面式电发火组件的临界发火电压的理论计算公式；将若干与待设计微平面式电发火组件结构相同的微平面式电发火组件进行发火电压感度实验，并将实验数据与理论计算结果进行对比，验证模型是否可行；将理论计算公式进行修正，得到微平面式电发火组件的全发火电压的理论计算公式并输入微平面式电发火组件设计参数，得到微平面式电发火组件的全发火电压公式并反求设计参数。本发明具有需要实验样品及次数少，耗费实验成本和时间低，参数设计准确的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107832509B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201711030104.7
申请日：2017-10-27
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了设计安全电流下的微平面式电发火组件参数设计方法，包括：构建物理模型；构建数学模型；求解得出微平面式电发火组件的临界发火电流的理论计算公式；将若干与待设计微平面式电发火组件结构相同的微平面式电发火组件进行发火电流感度实验，并将实验数据与计算结果进行对比，验证模型是否可行；将理论计算公式进行修正，得到微平面式电发火组件安全电流的理论计算公式并输入微平面式电发火组件设计参数，计算得到微平面式电发火组件的安全电流并反求设计参数。本发明具有需要实验样品及次数少，耗费实验成本和时间低，参数设计准确的优点。
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公开(公告)号：CN107832509A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711030104.7
申请日：2017-10-27
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了设计安全电流下的微平面式电发火组件参数设计方法，包括：构建物理模型；构建数学模型；求解得出微平面式电发火组件的临界发火电流的理论计算公式；将若干与待设计微平面式电发火组件结构相同的微平面式电发火组件进行发火电流感度实验，并将实验数据与计算结果进行对比，验证模型是否可行；将理论计算公式进行修正，得到微平面式电发火组件安全电流的理论计算公式并输入微平面式电发火组件设计参数，计算得到微平面式电发火组件的安全电流并反求设计参数。本发明具有需要实验样品及次数少，耗费实验成本和时间低，参数设计准确的优点。
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公开(公告)号：CN108416523A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810190677.4
申请日：2018-03-08
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供了一种任务调度方法、装置、电子设备及存储介质，涉及调度控制技术领域。该任务调度方法包括：基于预先存储的协同生产任务调度表将待调度任务生成为生产订单；判断所述生产订单是否为紧急订单；在为否时，基于所述生产订单生成工序agent以及设备agent；调用预先存储的协商策略，基于预先存储的招投标结果生成工序加工时间表，从而得到优化的遗传算法初始化种群；基于预先存储的遗传算法，退火算法，以及所述遗传算法初始化种群得到所述生产订单的调度的最优解，并将所述调度的最优解进行输出。该任务调度方法、装置、电子设备及存储介质可以提升调度的解的求解效率，从而提升生产效率。
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公开(公告)号：CN107729670A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201711030103.2
申请日：2017-10-27
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5086
Abstract: 本发明公开了设计发火电压下的微平面式电发火组件参数设计方法，包括：构建物理模型；构建数学模型；求解得出微平面式电发火组件的临界发火电压的理论计算公式；将若干与待设计微平面式电发火组件结构相同的微平面式电发火组件进行发火电压感度实验，并将实验数据与理论计算结果进行对比，验证模型是否可行；将理论计算公式进行修正，得到微平面式电发火组件的全发火电压的理论计算公式并输入微平面式电发火组件设计参数，得到微平面式电发火组件的全发火电压公式并反求设计参数。本发明具有需要实验样品及次数少，耗费实验成本和时间低，参数设计准确的优点。
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公开(公告)号：CN108596044A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810280444.3
申请日：2018-04-02
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的行人检测方法，包括如下步骤：(10)样本集收集：将样本集图像分为训练集与测试集；(20)样本图像预处理：对样本集图像进行尺寸变换、对比度归一化和白化处理，得到低冗余样本灰度图像；(30)深度卷积网络模型获取：利用低冗余训练样本，采用连续dropout策略，对深度卷积网络进行训练，利用测试集样本对深度卷积网络进行测试，得到深度卷积网络模型；(40)行人检测：利用深度卷积网络模型，对使用现场图像进行行人检测。本发明的基于深度卷积网络的行人检测方法，通过连续dropout策略，在保持网络训练精度的同时，获得更好的泛化能力，从而在行人检测中得到更高的正确率。
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