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公开(公告)号：CN119478287A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411361480.4
申请日：2024-09-27
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于基于Unity3D平台的铸件模型网格简化方法，它通过简化铸件模型的网格结构，减少模型的顶点和三角面数量，从而降低渲染和计算负担，解决了铸件3D模型因高复杂度而导致渲染压力较大的问题，在简化的同时还保证了3D模型的精确度。
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公开(公告)号：CN118945756A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411206895.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04W40/02 , H04W40/28 , H04W40/30 , H04L45/02 , H04L41/14 , H04W12/069 , H04W84/18 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于智能移动自组网技术领域，公开了一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，包括以下步骤：S1、建立高动态大规模移动自组网的组网模型；S2、根据通信需求，构建高动态大规模移动自组网的智能路由决策方法；S3、设计节点组织与路由传输的安全认证策略。本发明采用上述的一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，实现了对网络大规模节点的组织管理，解决了各种情况下的路由决策问题，保障了网络节点接入与传输过程中的安全，适用于高动态大规模的新型网络应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118365957A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410616519.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种皮肤病图像分类方法、设备、介质及产品，涉及图像处理技术领域，方法包括：对待分类皮损图像的病灶区域进行图像分割，得到病灶区域图像；将所述病灶区域图像和所述待分类皮损图像的皮肤镜图像输入皮肤病图像分类模型，得到皮肤病分类结果；所述皮肤病图像分类模型是对多模态融合分类网络进行训练得到的，所述多模态融合分类网络用于对输入图像进行特征提取，对提取的多模态特征进行特征融合，根据融合后的特征进行皮肤病分类。本发明提高了图像分类的准确性。
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公开(公告)号：CN119769284A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510273333.X
申请日：2025-03-10
Applicant: 河南科技大学
IPC: A01D41/12 , A01D41/127 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的轻量级抛料具自动卸料方法、系统，涉及农业机械自动化领域，通过成像设备采集农业收割现场视频，得到视频数据；通过图像处理模块接收视频数据并利用预训练的深度学习模型对视频数据进行分析，得到运输车的位置数据；根据运输车的位置数据计算抛料具的调整脉冲信息；根据抛料具的调整脉冲信息，通过卸料控制器实时调整抛料具的位姿，实现自动卸料。本发明能够实时自动调节抛料具的位置实现精准卸料，同时降低算力成本，有助于提高收割机的工作效率，减少对人工的依赖，为中小型企业的智能化转型提供了解决方案。
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公开(公告)号：CN119740456A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411601423.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , H02J3/38 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯优化的分布式风电场控制系统的扩展优化方法，属于风力电场智能控制领域，该方法在分布式框架中，通过贝叶斯优化对各个风电涡旋机的黑盒目标函数进行建模，利用基于先验知识的采集函数，对所有风电涡旋机进行数据点采集，不同风电涡旋机之间通过强连接网络进行信息交互、协作优化，然后不断更新代理模型，调整优化策略，得到每个风电涡旋机各自目标函数的最优解，进而确定风电涡旋机最佳参数组合。通过实验表明，该方法能够更快的拟合黑盒目标函数，降低贝叶斯优化评估代价，提升风电场的发电效率，实现对风能的高效利用。
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公开(公告)号：CN118196059A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410370771.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向铸件表面缺陷的轻量化检测方法、系统及设备，涉及计算机视觉技术领域。采用图像采集设备获取待检测目标的表面图像；根据所述表面图像，得到待检测数据集；采用已训练完成并进行优化后的YOLOv5网络模型对所述待检测数据集进行铸件表面缺陷检测，得到铸件表面缺陷检测结果。本发明提高了YOLOv5模型的多尺度特征表示能力，同时降低网络计算量和减少模型参数量，优化了存储空间和算力资源，提高了铸件表面缺陷的轻量化检测性能。
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公开(公告)号：CN118315026A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410397130.7
申请日：2024-04-02
Applicant: 河南科技大学
IPC: G16H20/90 , G16H80/00 , G16H20/13 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习和知识图谱的中医智能问答系统，涉及中医智能问答技术领域，包括：通过意图识别模块判断用户的咨询意图，进而判断是将关键实体名称输入至疾病分类模块中，在中医知识图谱中进行检索，得到疾病相关实体信息，并将其输入到处方推荐模块中，构造文本反馈结果返回至用户；还是进一步判断关键实体名称的类型和用户的具体咨询类别，据此构造Cypher查询语句，并在中医知识图谱中进行检索，得到文本查询结果，并将文本查询结果返回至用户。本发明利用知识图谱的形式对中医学知识进行组织和管理，并使用问答形式对中医知识图谱数据有效利用，对于人们搜索医学知识的方便性和准确性有着深远的影响。
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