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公开(公告)号：CN114061814B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111385198.6
申请日：2021-11-22
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿采动工作面顶板水情实时动态监测试验装置，包括框体和底座，所述底座的内壁固定有电机一，所述电机一的驱动端与框体的外壁固定连接，所述框体和底座之间设有卡位机构，所述框体内固定有底板，所述底板的上侧壁固定有岩体，所述底板的上侧壁还固定嵌设与位于岩体下侧的应力触头，所述框体的内壁上固定有电机二，所述电机二的驱动端水平设置并固定有双向丝杆。优点在于：本发明通过设置煤矿同样材料制成的岩体和底板以及水槽与底板进行接触，模拟在不同水体厚度下岩体和底板在钻动过程中发生的材料损失，以及应力触头进行应力监测，实现不同水体厚度下岩体的损失比和应力变化的监测。
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公开(公告)号：CN111476764A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010231240.8
申请日：2020-03-27
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了一种运动模糊CT图像三维重建的方法，该方法包括:步骤一：从运动模糊的CT图像还原出清晰的CT图像；步骤二：重建CT图像的三维模型；通过采用GAN图像翻译网络去模糊算法，将运动模糊的CT图像与对应的清晰图像按照像素进行匹配，清晰图像用来监督模糊图像的训练过程，实现了把模糊图像翻译为清晰图像的结果；同时通过基于黄金分割与等值面方向平滑相融合的移动立方体算法进行CT图像的三维重建，为医护人员提供了一个逼真、实时性强的医学三维器官结果，便于医护人员利用其三维器官模型对病人病灶进行判断，具有精度高、实用性强的特点。
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公开(公告)号：CN110096941A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201810105246.3
申请日：2018-01-29
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉和机器学习领域，公开了一种基于siamese网络的步态识别系统，基于该网络的步态识别系统设置有：接收标记好的图片对的siamese网络组件；与siamese网络组件相连接的，用于对同一类别对或不同类别对进行差异比较的损失层组件；siamese网络包括卷积神经网络组件、对比损失层、判决层并依次连接。本发明对实际应用中存在新出现的待识别目标的应用场景，该算法不需要重新训练模型，只需要对该目标进行标记，便可有效地判定该类别的身份，尤其是对于样本集较小的待识别目标，该系统具有较好的适应性。
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公开(公告)号：CN104850901B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201510210221.6
申请日：2015-04-27
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于多模型预测瓦斯浓度的软测量方法及系统，所述方法包括：通过获取多组矿井下不同时刻的瓦斯浓度数据，将其存储至瓦斯浓度历史数据库，将所述瓦斯浓度历史数据库作为混沌时间序列，采用C‑C方法计算所述混沌时间序列的延迟时间和嵌入维数，进而采用相空间重构获得瓦斯浓度多模型预测软测量模型的学习样本集和理想输出，将所述训练数据作为输入量，结合理想输出，构建瓦斯浓度多模型预测软测量模型，将所述测试数据作为输入量，根据所述瓦斯浓度多模型预测软测量模型，输出瓦斯浓度预测向量，由此，克服了单模型预测方法学习时间长、学习精度和外推能力差的缺陷，提高预测模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN104100256B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310132223.9
申请日：2013-04-15
Applicant: 西安科技大学
IPC: E21B47/04 , E21B47/002 , G06T7/00 , G06T7/292
Abstract: 本发明公开了一种图像处理视频跟踪技术，具体是对打孔视频中的钻头运动进行跟踪，测量分析跟踪轨迹自动计算钻杆的数目，并根据钻杆数量来计算出钻孔深度，避免了人为因素造成的测量错误，可以实时或事后处理数据，并且测量的安全性好，解决了重大的安全隐患。基于图像处理技术的煤矿井下钻孔深度测量方法，对井下复杂环境中低质量视频的目标自动跟踪识别技术，该方法不仅能够解决井下运动目标复杂，井下工人对钻孔视频产生的遮挡问题，而且还能应对井下矿灯以及工人头顶灯中产生的复杂光照环境，同时跟踪结果自动定量分析及计数判断结果精度很高，系统的实时性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106504329B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201610878274.X
申请日：2016-09-27
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于牙体长轴的质点弹簧模型的牙龈变形仿真方法，包括如下步骤：确定牙龈模型；计算出牙体长轴的位置；存储质点的初始位置、邻接点以及它对应于牙体长轴的映射点等信息；确定每一个时间步长内即每次迭代中质点的位置、速度和受力；当拖动牙冠时，根据移动矩阵计算牙体长轴的新位置；判断停止条件，输出仿真结果。本发明通过改进的质点弹簧模型变形效果相较简化的质点弹簧模型比较饱满，同时在时间消耗方面也大大降低，从而达到了良好的仿真效果。
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公开(公告)号：CN108880782B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201811007975.1
申请日：2018-08-31
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明公开一种云计算平台下最小值的保密计算方法，包括以下步骤：S1、每个参与者Pi分别依次输入各自所持的隐私数据xi；S2、每个参与者Pi将各自所持的隐私数据xi编码成一个与其对应的m维的0‑1数组Xi＝(αi1,…,αim)；S3、每个参与者Pi各自利用NTRU加密算法和自己的公钥pki＝hi对数组Xi加密，得到E(Xi)＝(E(αi1),…,E(αim))；S4、每个参与者Pi将加密的数组E(Xi)发送给云服务器，云服务器做全同态计算得到E(k)；S5、对云服务器的运算结果E(k)进行联合解密，得到最小值vk＝min{x1,…,xN}；S6、输出最小值vk。本发明的方法效率高，实用性好，值得推广。
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公开(公告)号：CN104680573B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201510026915.4
申请日：2015-01-20
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于三角网格简化的纹理映射方法，通过对三角网络模型进行简化，建立弹簧‑质点模型，将弹簧‑质点模型参数化于矩形域后的最终位置；利用得到简化三角网络模型的过程，计算被删除点在参数化矩形域中的初始位置，这样就得到初始模型中所有顶点在参数化矩形域中的位置；对参数化初始模型建立弹簧‑质点模型，固定其边界顶点不动，引发内点迭代，直至内点位置达到平衡，得到弹簧‑质点模型修正的参数化坐标；然后进行归一化处理，即为网格顶点的纹理坐标，进行纹理贴图；该方法不需要求出每个三角网络格顶点的纹理坐标，就能直接做纹理映射，可以很大程度上减少方法的时间复杂度，提高了时间性能。
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公开(公告)号：CN106504331A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610879472.8
申请日：2016-09-27
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06T17/30
CPC classification number: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于三维模型检索的牙齿建模方法。该方法利用三维检索技术查找与待建模牙冠具有相似牙冠的牙齿模型，通过三点平移变换法配准、裁剪和拼接完成建模工作。为了减少检索工作量，设计了一种基于区域分割的牙齿类型识别方法，通过分析不同类型恒牙牙冠特征的差异对其进行区域分割，根据牙冠曲面特征实现对牙冠类型的识别和分类，针对不同类型的牙冠进行检索。该方法不仅简单快捷，更能得到良好的建模效果。
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