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公开(公告)号：CN108509045B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810274660.7
申请日：2018-03-29
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F3/01 , G06F30/367 , G06F117/08
Abstract: 本发明公开一种基于虚拟现实的数字电子技术仿真系统，所述系统包括硬件部分与软件部分，所述硬件部分包括PLC选择器件装置，肢体行为检测摄像头，PC主机，VR头盔。所述主机的信号输入端上分别连接有PLC选取器件装置与肢体动作检测摄像头，所述主机的信号输出端上接有VR头盔，所述软件模块包括3D模型引擎，数据互通程序，Matlab仿真技术平台，其中3D引擎中含有数字电子技术芯片、电力电子器件、耗材各小版块的3D感官模型，通过数据互通程序辅助Matlab仿真技术平台与3D模型引擎，搭建技术仿真与3D感官仿真模型。其显著效果是：该仿真系统可在虚拟空间展示出如现实电路的仿真效果；使数字电子技术方向上的实践与设计开发仿真具有极大的经济性、开发性、实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112989708B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110377717.8
申请日：2021-04-08
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及石油勘探技术领域，具体公开了一种基于LSTM神经网络的测井岩性识别方法及系统，该方法包括步骤：基于LSTM神经网络建立测井岩性识别模型；采用由带标签的测井数据样本组成的数据集对测井岩性识别模型进行训练和测试；将即时测井数据输入测试完成的测井岩性识别模型，得出各类岩性的概率；将概率最大的岩性作为即时测井数据下的岩性。该方法及系统基于LSTM神经网络对多个测井曲线数据进行特征提取，能够有效挖掘数据的本质特征，减少提取特征的时间和成本，并通过逐层特征变化进而解决复杂的分类来预测岩性，其识别准确率和响应速度相比现有方法均有所提高，使岩性识别变得方便快捷且客观可靠。
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公开(公告)号：CN108509045A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810274660.7
申请日：2018-03-29
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开一种基于虚拟现实的数字电子技术仿真系统，所述系统包括硬件部分与软件部分，所述硬件部分包括PLC选择器件装置，肢体行为检测摄像头，PC主机，VR头盔。所述主机的信号输入端上分别连接有PLC选取器件装置与肢体动作检测摄像头，所述主机的信号输出端上接有VR头盔，所述软件模块包括3D模型引擎，数据互通程序，Matlab仿真技术平台，其中3D引擎中含有数字电子技术芯片、电力电子器件、耗材各小版块的3D感官模型，通过数据互通程序辅助Matlab仿真技术平台与3D模型引擎，搭建技术仿真与3D感官仿真模型。其显著效果是：该仿真系统可在虚拟空间展示出如现实电路的仿真效果；使数字电子技术方向上的实践与设计开发仿真具有极大的经济性、开发性、实用性。
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公开(公告)号：CN114037979A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111321068.6
申请日：2021-11-09
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明涉及驾驶员状态识别技术领域，具体公开了一种轻量化的驾驶员疲劳状态检测方法，使用轻量化的人脸检测筛选网络(基于RetinaFace人脸检测算法)，定位出驾驶员面部在摄像头检测范围中的位置，同时初步定位双眼中心、鼻尖和嘴部左右嘴角的关键位置点，进一步在调整好的图像上裁剪出驾驶员人脸图像，然后根据双眼中心和鼻尖的欧式距离及其夹角等，检测驾驶员的面部状态是侧脸、倾斜等，并统一对图像进行人脸对齐、水平纠正，再进行归一化处理，使所有图像处于同一位置尺度，以进一步截取相同大小的特征区域，最后通过对特征区域进行检测确定驾驶员的疲劳状态。整体而言，本发明用参数较小的神经网络实现了对驾驶员疲劳状态的快速精准检测。
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公开(公告)号：CN112989708A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110377717.8
申请日：2021-04-08
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及石油勘探技术领域，具体公开了一种基于LSTM神经网络的测井岩性识别方法及系统，该方法包括步骤：基于LSTM神经网络建立测井岩性识别模型；采用由带标签的测井数据样本组成的数据集对测井岩性识别模型进行训练和测试；将即时测井数据输入测试完成的测井岩性识别模型，得出各类岩性的概率；将概率最大的岩性作为即时测井数据下的岩性。该方法及系统基于LSTM神经网络对多个测井曲线数据进行特征提取，能够有效挖掘数据的本质特征，减少提取特征的时间和成本，并通过逐层特征变化进而解决复杂的分类来预测岩性，其识别准确率和响应速度相比现有方法均有所提高，使岩性识别变得方便快捷且客观可靠。
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公开(公告)号：CN209462684U
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201821723793.X
申请日：2018-10-24
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本实用新型公开了一种电气自动化设备静电处理装置，包括箱体，所述箱体的内腔的下端面固定有电动升降机，所述电动升降机上固定有安装板，所述安装板设置为凹型，所述安装板上端面的四周固定电动推杆，所述箱体的左右两边设置有镶嵌块，所述镶嵌块内设置有导线安装块，所述箱体的上端面设置有盖板，所述箱体、盖板及镶嵌块的外端面设置有油漆层。本实用新型可以对电气自动化设备进行安装及保护，同时通过油漆层对静电进行吸收疏导，避免外界静电影响电气设备运行。
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