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公开(公告)号：CN109030443B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810950929.9
申请日：2018-08-21
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大智能信息技术有限责任公司 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明是一种基于交替惩罚三线性分解的海面失事飞机溢出油液油种成分检测方法。利用荧光光谱仪采集航空煤油和润滑油在不同体积比配置下共N个样本的原始荧光光谱数据。对所得到的原始荧光光谱数据进行Delaunay插值校正，获取经校正后的三维荧光光谱数据。借助核一致诊断函数对三维荧光光谱数据进行处理，得出交替惩罚三线性分解(APTLD)算法解析三维荧光光谱数据时所需的成分数。利用APTLD算法对三维荧光光谱数据进行处理，得到航空煤油和润滑油纯油液及混合油液的载荷矩阵A、B、C。对航空煤油和润滑油纯油液的载荷矩阵B、C和其混合油液的载荷矩阵B、C进行数据拟合，得出航空煤油和润滑油荧光相对强度与激发、发射波长对应关系下的光谱拟合曲线，再利用均方根误差(RMSE)和相关函数corrcoef来判断各光谱曲线的相关程度。
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公开(公告)号：CN109030443A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810950929.9
申请日：2018-08-21
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大智能信息技术有限责任公司 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明是一种基于交替惩罚三线性分解的海面失事飞机溢出油液油种成分检测方法。利用荧光光谱仪采集航空煤油和润滑油在不同体积比配置下共N个样本的原始荧光光谱数据。对所得到的原始荧光光谱数据进行Delaunay插值校正，获取经校正后的三维荧光光谱数据。借助核一致诊断函数对三维荧光光谱数据进行处理，得出交替惩罚三线性分解(APTLD)算法解析三维荧光光谱数据时所需的成分数。利用APTLD算法对三维荧光光谱数据进行处理，得到航空煤油和润滑油纯油液及混合油液的载荷矩阵A、B、C。对航空煤油和润滑油纯油液的载荷矩阵B、C和其混合油液的载荷矩阵B、C进行数据拟合，得出航空煤油和润滑油荧光相对强度与激发、发射波长对应关系下的光谱拟合曲线，再利用均方根误差(RMSE)和相关函数corrcoef来判断各光谱曲线的相关程度。
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公开(公告)号：CN108986096A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810950957.0
申请日：2018-08-21
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大智能信息技术有限责任公司 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于三维荧光光谱与Tchebichef矩的混合油液辨识方法；首先，利用荧光光谱仪获取样本库样本的三维荧光光谱数据(EEM),将EEM进行灰度化处理，得出EEM灰度图像，并利用Tchebichef矩提取EEM灰度图像的形状特征，建立样本库样本的Tchebichef矩特征数据库；然后，获取待测样本的EEM，得出待测样本的EEM的灰度图像，进而得到待测样本的Tchebichef矩特征数据；最后，利用聚类分析方法对所有的Tchebichef矩特征数据进行处理，得出混合油液的定性结果；并根据定性结果，利用逐步回归对属于混合油液的待测样本进行处理，得出混合油液的定量结果；实现对混合油液辨识的目的。
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公开(公告)号：CN109029254A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810718312.4
申请日：2018-07-03
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大智能信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种针对列车车厢的载货体积及体密度质量检测方法，利用二维扫描仪获取列车车厢x轴与z轴上的两组距离探测数据；OPC_Client系统解算得到车厢沿y轴方向的运动数据与上述两组距离探测数据联合解算，获得列车车厢的两组三维点云数据；对所得的三维点云数据进行下采样及无关点去除处理得到列车车厢的两组精简三维点云数据；对两组精简三维点云数据分别进行Delaunay三角网构建得到车厢的顶面表面和厢内底面平面；通过投影处理将列车车厢内载货的总体积量变换为集合的形式；计算变换得到的集合体的体积，进行求和处理得到车厢内的载货总体积量；利用求出的载货总体积量与轨道衡所提供的重量数据计算出所载货物的体密度参数，并对其稳定性进行判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108846894A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810677967.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛燕大智能信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种基于列文伯格-马夸特法的椭圆锥面与椭球面参数提取方法，首先，利用三维扫描仪获取被测模型的点云数据；然后利用平移变换，使被测模型点云的顶点与坐标原点重合；再利用基于阈值的聚类方法对步骤二中得到的点云进行分割，得到基底点云与组成曲面点云；进而根据旋转变换矩阵将表征被测模型底面半轴与一个坐标轴之间的夹角的变量引入消除偏移量的椭圆锥面方程或椭球面方程，得到曲面模型方程；最后利用列文伯格-马夸特法以曲面模型方程为拟合目标，对曲面点云中的点进行拟合，得到曲面模型方程中的参数，即被测模型底面半轴与一个坐标轴之间的夹角以及相关参数，实现对椭圆锥面与椭球面参数的提取，为更精确的提取提供条件。
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公开(公告)号：CN109029254B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810718312.4
申请日：2018-07-03
Applicant: 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对列车车厢的载货体积及体密度质量检测方法，利用二维扫描仪获取列车车厢x轴与z轴上的两组距离探测数据；OPC_Client系统解算得到车厢沿y轴方向的运动数据与上述两组距离探测数据联合解算，获得列车车厢的两组三维点云数据；对所得的三维点云数据进行下采样及无关点去除处理得到列车车厢的两组精简三维点云数据；对两组精简三维点云数据分别进行Delaunay三角网构建得到车厢的顶面表面和厢内底面平面；通过投影处理将列车车厢内载货的总体积量变换为集合的形式；计算变换得到的集合体的体积，进行求和处理得到车厢内的载货总体积量；利用求出的载货总体积量与轨道衡所提供的重量数据计算出所载货物的体密度参数，并对其稳定性进行判断。
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公开(公告)号：CN117475428A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311480485.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06V20/64 , G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种三维目标检测方法、系统及设备，涉及计算机视觉领域，该方法包括：获取三维目标的检测范围内的环境的三维激光雷达点云数据，并按照点云空间的范围对所述三维激光雷达点云数据进行处理；基于DBSCAN的点云采样方法，筛选并删除处理后的点云数据中的冗余点云；基于PointPillars网络，将剩余的点云数据转换为三维体素，并对所述三维体素进行稠密化操作；利用基于注意力机制的立柱特征提取方法对稠密化操作后的三维体素进行特征提取，确定立柱特征；根据所述立柱特征进行三维目标检测任务。本发明能够最大程度保留有效点云信息，提高网络检测精度。
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公开(公告)号：CN114298205B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111599892.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种石油类油种识别方法及系统，方法包括：获取多组不同浓度配比下的石油类荧光光谱数据；对多组不同浓度配比下的所述石油类荧光光谱数据均进行去散射处理和插值校正，得到有效石油类荧光光谱数据；对所述有效石油类荧光光谱数据进行重构和分解，得到浓度荧光光谱矩阵；对所述浓度荧光光谱矩阵进行归一化处理，得到石油类浓度荧光光谱数据；将所述石油类浓度荧光光谱数据输入训练模型，得到石油类油种的识别结果；所述训练模型是利用萤火虫算法和麻雀搜索算法对支持向量机进行优化和训练得到的。本发明能够实现对石油类油种进行快速且高效的识别。
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公开(公告)号：CN114298205A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111599892.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种石油类油种识别方法及系统，方法包括：获取多组不同浓度配比下的石油类荧光光谱数据；对多组不同浓度配比下的所述石油类荧光光谱数据均进行去散射处理和插值校正，得到有效石油类荧光光谱数据；对所述有效石油类荧光光谱数据进行重构和分解，得到浓度荧光光谱矩阵；对所述浓度荧光光谱矩阵进行归一化处理，得到石油类浓度荧光光谱数据；将所述石油类浓度荧光光谱数据输入训练模型，得到石油类油种的识别结果；所述训练模型是利用萤火虫算法和麻雀搜索算法对支持向量机进行优化和训练得到的。本发明能够实现对石油类油种进行快速且高效的识别。
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