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[实用新型]一种施工板材无尘切割装置-CN202223495896.4有效
发明人：闫召渊;李雷;罗万祥;李士进;武罡;杨春丽;王泽奇;张振阳 -专利权人：河北建设集团股份有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： B27C5/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及板材切割技术领域，具体是一种施工板材无尘切割装置，包括支撑柱和工作平台，支撑柱的上表面与工作台的下表面固定连接，工作平台的上表面开设有放置口，放置口的内壁滑动连接有工作框，工作框的内壁设置有放置板，放置板的下表面设置有调节组件，工作平台的上表面设置有切割组件，工作平台的上表面分别固定连接有吸尘风机和集尘箱本实用新型通过转动曲柄，曲柄带动调节丝杆转动，调节丝杆带动调节块移动，调节块带动底板运动，底板带动板材的位置发生变化，能够根据切割的需求调整切割的位置，提升切割装置的实用性。
一种施工板材切割装置

[实用新型]一种三角桁架管路施工的胎架-CN201922348450.0有效
发明人：许同盼;李士进;李繁;杨广树;郑路宽;李博;张倩倩;闫召渊;饶翠莹;栗俊雷 -专利权人：河北建设集团股份有限公司
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： E04G21/16 文献下载
摘要：本实用新型涉及建筑工程领域，具体是一种适合于建造变截面三角管桁架的可折叠的正装胎架。所述三角桁架管路施工的胎架，包含底座、主支撑、下弦托架、折臂横梁、上弦托架、第一液压油缸及第二液压油缸；所述下弦托架固定在底座中间位置，所述主支撑通过第一转轴铰接于底座两侧端部，所述第一液压油缸连接于底座与主支撑之间，所述折臂横梁通过第二转轴铰接于主支撑内侧，所述第二液压油缸连接于主支撑与折臂横梁之间，所述上弦托架固定在折臂横梁上端面。本实用新型可以用于三角桁架的倒三角状态的正装，制作完成后，起吊过程无需翻身作业，且所述主支撑及折臂横梁可以折叠，可用于多种规格三角桁架的建造，并且便于存储。
一种三角桁架管路施工

[发明专利]基于聚类分析和实时校正的洪水预报方法-CN201610835246.X有效
发明人： 李士进;孔俊;马凯凯;夏达;朱跃龙;张云飞;冯钧;余宇峰;王继民 -专利权人：河海大学
申请日： 2016-09-20 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于聚类分析和实时校正的洪水预报方法，步骤为：一是利用主成分分析(PCA)对模型的输入做降维处理。二是利用K‑means聚类方法对原始数据进行聚类分析。将洪水数据划分为不同的类别，然后训练不同的SVM模型，当输入测试样本，利用聚类质心判断该测试样本所属的类别，并用对应的模型对其进行预测，得到预测值q；三是BP神经网络实时校正。计算预测值与真实值的误差序列，利用误差序列数据训练BP神经网络误差校正模型，得到误差校正值qe，最终预报结果为模型预报值q加上误差预报值qe。本发明的优点在于：通过聚类分析将原始水文数据分为几类，分别训练模型，实现多模型预报；然后通过BP神经网络实现实时校正提高了洪峰时刻预报准确率。
基于聚类分析实时校正洪水预报方法

[发明专利]一种基于类间识别力特征的遥感场景分类方法-CN201810223998.X有效
发明人： 李士进;袁俐新;朱小明;万定生;冯钧;朱跃龙 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-03-19 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于类间识别力特征的遥感场景分类方法，找到训练样本唯一聚类质心，通过计算聚类质心与样本在特征空间中的距离，将距离曲线拐点对应的值作为阈值；通过任意两图像样本之间的距离由于阈值的大小，判断场景样本是否相似，并累加各个场景下的相似图像，计算场景重叠率；排除掉造成高重叠率的串接特征后，利用基于类内离差平方和与类间离差平方和比值的特征评价指标，为各类场景图像选择指标值最好的表示特征。实际应用中，本发明具有极高的分类准确率，并且经实验验证，本发明的全局分类准确率高于现有的一些有代表性的场景分类方法。
一种基于识别力特征遥感场景分类方法

[发明专利]一种基于图像识别和K近邻的测评表识别方法-CN201610995573.1有效
发明人：王继民;刘琪;张鹏程;张新华;李士进 -专利权人：河海大学
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别和K近邻的测评表识别方法，包括如下步骤：1、设计测评表；2、测评表打印以及现场测评；3、测评表扫描入库；4、图像预处理；5、条形码和填表区域提取，在对图像倾斜矫正后，判断条形码以及填表区域的具体位置并进行信息提取；6、条形码识别；7、填表区域识别。本发明提出随机选项设置以及图像识别的考核测评表识别方法，在创建测评表时，对考核对象、考核指标以及考核内容均进行随机设置，各测评表之间内容相同，但显示顺序不同，避免相邻参评人之间互相影响；提取符号图像的横向交叉特征和纵向交叉特征，提出K近邻方法进行符号识别，识别准确率高。
一种基于图像识别近邻测评方法

[发明专利]基于遥感图像正反向异质性的水体周边环境变化检测方法-CN201710396859.2有效
发明人： 李士进;王声特;黄乐平;郑展 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-05-31 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于遥感图像正反向异质性的水体周边环境变化检测方法，针对叠加图像的SLIC多尺度分割结果比较均匀，在地物特征分布较为均匀的区域(如水体，植被等)能得到近乎正方形的地物对象，而在处理地物分布复杂的区域时不会破坏图像中地物的边界信息，地物对象不会过于破碎，较符合真实的地物分布；而且通过分析水体周边环境变化检测问题的特点，有机结合光谱、纹理和指数特征构建混合特征空间，本发明在“伪变化信息”的处理方面具有较好的效果，说明本发明对于水质变化和植被物候变化等“伪变化信息”的检测效果较好。
基于遥感图像反向异质性水体周边环境变化检测方法

[发明专利]一种基于相似度匹配和极限学习机的河流洪水预测方法-CN201710228116.4有效
发明人： 李士进;孔俊;朱跃龙;余宇峰;朱小明;冯钧;马凯凯 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-04-10 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于相似度匹配和极限学习机的河流洪水预测方法，首先基于极限学习机模型，获得各个历史洪水样本分别所对应的最优流量预测模型；然后，基于相似度匹配值由大至小顺序，选取预设前K个历史洪水样本，作为各个参考洪水样本；最后，基于实时水流量特征和实时降雨量特征进行流量值预测，并根据所获流量预测值，进行洪水判断。如此，所设计基于相似度匹配和极限学习机的河流洪水预测方法，能够克服现有技术的不足，有效提高河流洪水的实际预报精率。
一种基于相似匹配极限学习机河流洪水预测方法

[发明专利]纸质水文资料的数字化方法及装置-CN201510388835.3有效
发明人：郝立;李士进;占迪;朱海晨;高祥涛;柏屏;胡金龙;曹帅 -专利权人：东南大学
申请日： 2015-06-30 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种纸质水文资料的数字化方法，利用计算机将纸质水文资料所记录的水文数据转化为可查询的数据库数据。该方法包括以下步骤：从纸质水文资料的数字图像中提取出二值化的坐标网格图像、水文曲线图像；对坐标网格图像、水文曲线图像进行倾斜校正；分别对倾斜校正后的坐标网格图像、水文曲线图像进行图像增强，并计算出单位网格的大小；利用增强后的坐标网格图像、水文曲线图像，搜索出网格线和水文曲线的整点时刻交点集合；计算出单位网格对应的水文数据；计算交点所对应的水文数据。本发明还公开了一种纸质水文资料的数字化装置。相比现有技术，本发明具有准确性和自动化程度高的优点，可大幅提高水文数据资料数字化的效率，降低成本。
纸质水文资料数字化方法装置

[发明专利]基于光谱属性信息和空间信息的水库水体分类方法及装置-CN201611216770.5有效
发明人：蔡阳;黄乐平;李士进;王伶俐;陈德清;冯钧 -专利权人：河海大学;水利部水利信息中心
申请日： 2016-12-26 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光谱属性信息和空间信息的水库水体分类方法。本发明首次将谱聚类引入水库水体分类中，并通过充分利用遥感影像水库水体的光谱属性信息和空间信息构建光谱权重矩阵，以所构建的光谱权重矩阵作为谱聚类算法的相似度矩阵，能够更好地改善空间分析和空间数据挖掘的信息质量，从而有效提高水库水体分类的准确性。本发明还公开了一种基于光谱属性信息和空间信息的水库水体分类装置。
基于光谱属性信息空间水库水体分类方法装置

[发明专利]基于机器学习的水文曲线提取方法-CN201610520993.4有效
发明人： 李士进;郑展;朱跃龙;郝立;余宇峰;胡金龙;高祥涛;冯钧;万定生 -专利权人：河海大学
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的水文曲线提取方法。本发明方法对水文资料图像进行曲线提取时，选用并提取图像中具有辨别能力的某些特征，并采用尺度可变的采样窗口对一定区域的图像像素进行采样，作为样本数据，通过机器学习的方法划分具有不同特征的图像成分，且根据分类效果通过增量方式添加新的训练样本；并利用链码跟踪进行后处理，有效的除去了分类后产生的噪声影响。相比现有技术，本发明解决了要提取的水文曲线较细时尤为突出的目标曲线断线问题，而该问题在原有的水文曲线提取方法中难以得到有效解决。
基于机器学习水文曲线提取方法

[发明专利]基于Boosting算法和支持向量机的洪水预报方法-CN201510564457.X有效
发明人： 李士进;马凯凯;金洲;王亚明;姜玲玲;朱跃龙;王继民;余宇峰;冯钧;万定生 -专利权人：河海大学
申请日： 2015-09-07 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Boosting算法和支持向量机的洪水预报方法，该方法包括如下步骤：运用相关系数法确定预报因子；利用核主成分分析对所述预报因子进行降维处理；利用Boosting算法选取样本建立多个支持向量机预测模型，引入损失函数和相关系数调整样本权重，最后组合为一个总预测模型；利用所述总预测模型对测试样本进行预测。本发明前两个步骤是数据预处理，目的是提取洪水数据中的有用信息，消除冗余信息对预报造成的干扰。第三个步骤将Boosting算法引入到洪水预报中，尽量将前一个模型不能很好学习的样本，抽取出来用于训练下一个模型，这样组合后的模型可以有效提高洪水预报准确率，最后一个步骤用于检验模型效果。实验数据表明本方案能很好地提高预报精度。
基于 boosting 算法支持向量洪水预报方法

[发明专利]基于监控视频的秸秆焚烧监测方法、装置-CN201510400389.3有效
发明人：张杰;李士进 -专利权人：张杰;李士进
申请日： 2015-07-09 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于监控视频的秸秆焚烧监测方法。本发明方法基于实时性好且易于获取的监控视频，利用视频图像处理技术以及模式识别技术对视频图像进行分析处理，对视频监控区域内的秸秆焚烧事件进行智能识别并报警。本发明方法首先训练分类器，并利用下采样预处理方法克服正负样本不平衡问题，然后利用分类器对秸秆焚烧事件进行初步识别，再利用反映烟火图像梯度边缘信息的颜色梯度幅度值对分类器的初步识别结果进行修正，从而可得到更准确的监测结果。本发明还公开了一种基于监控视频的秸秆焚烧监测装置。相比现有技术，本发明可利用监控视频对秸秆焚烧进行全智能监测，且监测结果准确度更高，实时性更好。
基于监控视频秸秆焚烧监测方法装置

[发明专利]基于分层多特征融合的高分辨率遥感图像场景分类方法-CN201610201638.0有效
发明人：蔡阳;李士进;蒋亚平;陈德清;王伶俐;袁俐新;付静;郑展;王继民;余宇峰;朱海晨;王声特 -专利权人：河海大学;水利部水利信息中心
申请日： 2016-04-01 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分层多特征融合的高分辨率遥感图像场景分类方法。本发明依据组合全局特征对训练样本图像集合进行聚类分析，将训练样本图像集合分为适于采用全局特征表达的子集和适于用局部特征表达的子集，然后利用两个子集分别训练全局特征分类器和局部精简特征分类器；在测试时根据聚类分析结果从两个分类器中选出最适合于测试样本的分类器来对测试样本进行分类。本发明具有极高的分类精度，经实验验证，本发明的总体平均分类精度可达到96%，高于现有的典型分类方法。
基于分层特征融合高分辨率遥感图像场景分类方法

[发明专利]一种纸质水文年鉴数字化方法-CN201610232680.9有效
发明人： 李士进;陈婉婉;郑展;郝立;蒋亚平;高祥涛;胡金龙 -专利权人：河海大学
申请日： 2016-04-14 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种纸质水文年鉴数字化方法，在单一特征的基础上提出了互补性较强的特征融合方法，识别率得到了提高，水文过程由于受相似的季节性气候因素，以及其他随机因素影响而呈现相似性，也即其流量具有上下文相关性，所以本发明鉴于此相关性，同时提出了基于时间序列的后期纠错机制。即在分类器识别后，根据某种准则对其进行纠错处理，通过实验证明，本发明所提出的机制，有效提高了识别精度，保证了工作效率。
一种纸质水文年鉴数字化方法

[发明专利]一种基于HBase的日志存储系统及实现方法-CN201510187185.6有效
发明人：冯钧;张立霞;唐志贤;王超;冯读庆;刘艺;袁艳纯;王冲;徐欢;王臻;陆佳民;朱跃龙;李士进;万定生 -专利权人：河海大学
申请日： 2015-04-20 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于HBase的日志存储系统及实现方法，属于大数据存储技术领域。该系统包括四大功能模块：用户管理模块，用于用户注册、信息审核、管理员分配存储空间和对用户的基本情况进行管理；日志管理模块，用于申请系统账号、管理系统账号、自定义日志类型、管理日志类型以及日志的查询和下载；远程服务调用模块，用于用户系统调用服务器发布的Web Service服务，包括身份验证服务和日志远程存储服务；系统查询模块，用于剩余空间量的查询和展示及站内信联系管理员，提供多种形式的图表展示。本发明采用分布式Hadoop的HBase数据库作为日志存储容器，能够满足海量数据的存储需求并充分利用Hadoop集群廉价、相对稳定的存储特点。
一种基于 hbase 日志存储系统实现方法

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