“腾帅”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果13个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]用于冠脉药物洗脱支架的包含甘草酸的药物组合物及其控释系统-CN202211224918.5有效
发明人：朱兆伟;腾帅;邢镇华;周胜华 -专利权人：中南大学湘雅二医院
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： A61L31/08 文献下载
摘要：本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种用于冠脉药物洗脱支架的包含甘草酸的药物组合物及其控释系统。实验结果表明，本发明用于冠脉药物洗脱支架的药物组合物对平滑肌细胞增殖和迁移均具有显著抑制作用，并对内皮细胞恢复具有促进作用，能取得支架植入后优秀的支架内抗再狭窄效果，且降低血管内血栓的发生率。此外，本发明药物组合物中使用的药物甘草酸和柚皮素与传统药物相比，治疗效果好、毒副作用小，且价格低廉。
用于药物洗脱支架包含甘草组合及其控释系统

[发明专利]一种基于多参数和卷积神经网络的结构损伤识别方法-CN201910585736.2有效
发明人：陈贡发;腾帅 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多参数和卷积神经网络的结构损伤识别方法，包括以下步骤：输入基础钢架结构图片，对基础钢架结构图片进行数据采集并组合为多参数数据，以矩阵数据形式将多参数数据转换为基础钢架结构数据矩阵；将基础钢架结构数据矩阵通过损伤模拟得到对应的损伤位置向量，组成训练集和测试集；构建卷积神经网络模型，将训练集输入卷积神经网络中进行训练，保存完成训练的卷积神经网络；将测试集输入卷积神经网络，若输出的识别结果对应的误差值收敛，则卷积神经网络完成训练，否则重新对卷积神经网络进行训练；对待结构损伤识别的图片进行数据采集并组合为多参数数据后输入完成训练的卷积神经网络中，其输出的结果即为结构损伤识别结果。
一种基于参数卷积神经网络结构损伤识别方法

[发明专利]一种仿蛇形巡检机器人自动避障系统的通讯方法-CN202010523858.1有效
发明人：张伏;王永县;薛超;曾雪婷;陈自均;腾帅;陈天华;鲍若飞;张朝臣;崔夏华;付三玲;张亚坤;王甲甲 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种仿蛇形巡检机器人自动避障系统的通讯方法，该自动避障系统包括舵机、传感器组、上位机和下位机，上位机与下位机相连，下位机分别连接且控制舵机、传感器组；传感器组包括测距传感器Ⅰ和测距传感器Ⅱ，下位机包括相连的舵机控制板和Arduino控制器；该通讯方法中，舵机控制板通过设计动作组与上位机进行通讯，Arduino控制器通过烧录代码通讯与上位机进行通讯，同时舵机控制板与Arduino控制器之间进行串口通讯。本发明利用舵机控制板的二次开发功能与Arduino控制器首先建立通讯，使用最少的下位机系统，最简单的程序，实现了仿蛇形巡检机器人的自动避障的功能。
一种蛇形巡检机器人自动系统通讯方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的排水管道缺陷识别方法-CN202211145429.0在审
发明人：周倩倩;司徒祖祥;腾帅;刘汉林;陈贡发 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于生成对抗网络的排水管道缺陷识别方法，包括以下步骤：S1：获取排水管道缺陷的原始图像，以及构建生成对抗网络和排水管道缺陷5识别网络；S2：将原始图像输入生成对抗网络中，生成排水管道缺陷的样本图像；S3：将样本图像与原始图像混合，形成图像数据集；S4：利用图像数据集训练排水管道缺陷识别网络，得到训练好的排水管道缺陷识别网络；S5：使用训练好的排水管道缺陷识别网络进行排水管道缺陷识别，得到识别结果。本发明提供一种基于生成对抗网络的排水管道缺陷识别方法，解决了目前采用深度学习技术自动10识别排水管道缺陷经常出现数据样本不足的问题。
一种基于生成对抗网络排水管道缺陷识别方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络和图像融合设施缺陷图像生成方法-CN202210643416.X在审
发明人：王绍迪;马玉宏;腾帅;赵桂峰;李源海;李艳敏 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络和图像融合设施缺陷图像生成方法，S1：采集基础设施正常服役期间的图像；S2：搜集有限的缺陷图像；S3：使用有限的缺陷图像训练生成对抗网络，并利用生成对抗网络生成更多样式的缺陷图像；S4：利用背景图像和缺陷图像建立泊松图像融合的方法；S5：将采集的大量基础设施图像与缺陷图像进行融合，从而生成大量具有缺陷的基础设施表观图像。本发明首先利用生成对抗网络产生大量简单背景的缺陷图像，并结合泊松图像融合技术将简单背景的缺陷图像与基础设施正常服役的图像进行融合，从而产生大量具有真实背景的基础设施缺陷图像。
一种基于生成对抗网络图像融合设施缺陷方法

[实用新型]一种新型路由器的计算机网络设备-CN202122920195.X有效
发明人：腾帅 -专利权人：山东国腾网络科技有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： H04L45/60 文献下载
摘要：本实用新型涉及计算机网络设备领域，尤其是一种新型路由器的计算机网络设备，包括壳体、第一滑动板、第二滑动板、多个弹簧、交换机本体、第一磁铁和第二磁铁和第一滑块；壳体上设有第一安装槽、多个散热孔和多个第一滑槽；第一滑动板滑动连接第一安装槽的内壁，第一滑动板上设有第一凹槽；第二滑动板滑动连接第一安装槽的内壁，第二滑动板上设有多个第二滑块，第二滑动板上设有第二滑槽；第二滑块通过弹簧连接第一滑槽的内壁；第一磁铁安装在第二滑槽内；第一滑块连接第二滑动板，第一滑块滑动连接第二滑槽的内壁；第二磁铁安装在第一滑块上；交换机本体安装在壳体内。本实用新型便于对交换机进行安装、散热和防尘。
一种新型路由器计算机网络设备

[实用新型]一种新型计算机LCD拼接显示单元设备-CN202122920275.5有效
发明人：腾帅 -专利权人：山东国腾网络科技有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F3/14 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种新型计算机LCD拼接显示单元设备，属于显示器应用技术领域，包括机箱、LCD显示屏本体、升降块、限位柱、复位弹簧和连接板；机箱内沿横向设置有安装通道，机箱内设置有空腔，空腔位于安装通道下方；LCD显示屏本体设置在机箱纵向一侧；升降块滑动设置在空腔横向两侧内壁上；限位柱设置有两个，两个限位柱均贯穿安装通道底部内壁设置在升降块上，两个限位柱沿横向分布，限位柱与机箱滑动连接；复位弹簧设置有两个，两个复位弹簧均设置在升降块底部，两个复位弹簧沿横向分布，复位弹簧的底端与空腔底部内壁连接。本实用新型使用时能够方便工作人员进行LCD显示器的拼接，无需专业的人员也能够拼接。
一种新型计算机 lcd 拼接显示单元设备

[发明专利]一种基于图像智能获取边坡病害量化信息方法-CN202111357743.0在审
发明人：林满生;腾帅;陈贡发;刘峰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像获取边坡病害方法，S1，获取边坡图像；S2，使用预设的目标定位神经网络识别边坡图像获取第一识别区域，其中所述第一识别区域是病害区域；S3，使用预设的像素级分类神经网络识别第一识别区域内的病害信息获取第二识别结果；S4，根据所述第一识别区域和第二识别结果计算得到边坡病害的病害数量、面积、长度信息。本发明先使用目标定位神经网络获取边坡图像中的病害位置信息，并使用像素级分类神经网络来识别边坡图像中的边坡病害信息，能够更为准确的获取病害的像素信息。本发明使用与部分像素区域具有相同归一化二阶中心矩的椭圆长轴的长度计算病害长度信息，能够更精确地获取病害的长度，面积等量化信息。
一种基于图像智能获取病害量化信息方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的混凝土裂缝识别方法-CN201910651438.9在审
发明人：陈贡发;腾帅 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的混凝土裂缝识别方法，包括：采集混凝土裂缝图片裁剪为预设的尺寸；将尺寸裁剪后的图片进行旋转、剪切变换得到图片扩充数据集；将图片扩充数据集中的图片进行灰度处理，得到待用图像数据集；构建卷积神经网络，将所述待用图像数据集按预设的比例分为训练集、测试集、验证集；训练已构建的卷积神经网络，保存训练完毕的卷积神经网络，利用验证集选出分类准确率最高的卷积神经网络模型并保存；测试集输入到遴选出的卷积神经网络，输出识别结果。本发明利用卷积神经网络的特征提取能力对混凝土裂缝图片进行识别，相比于传统的识别方法提高了识别的准确度，同时基于卷积神经网络快速计算能力，提高了识别效率。
卷积神经网络混凝土裂缝图像数据集测试集验证集构建预设图片分类准确率灰度处理剪切变换快速计算输出识别数据集中特征提取图片裁剪准确度传统的数据集训练集保存裁剪采集

[发明专利]一种基于卷积神经网络的结构损伤程度识别方法-CN201910402301.X在审
发明人：陈贡发;腾帅 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的结构损伤程度识别方法，包括以下步骤：S1：构建简支梁结构并根据简支梁结构采集训练样本数据，所述简支梁结构包括N个单元，每个单元具有不同的模态应变能，所述训练样本数据包括每个单元的模态应变能；S2：根据每个单元的模态应变能构造输入矩阵；S3：根据输入矩阵，构建卷积神经网络的模型；S4：利用包括每个单元的模态应变能的训练样本数据训练卷积神经网络并保存训练好的卷积神经网络；S5：利用训练好的卷积神经网络对未知的简支梁结构损伤进行预测。本发明利用卷积神经网络权值共享的方法，减少计算参数，计算速度很快，对于大型结构的应用有着积极的意义。
卷积神经网络简支梁应变能模态训练样本数据结构损伤程度识别输入矩阵构建大型结构计算参数采集保存共享预测应用

[发明专利]一种结构损伤检测系统、方法、装置及可读存储介质-CN201910464929.2在审
发明人：陈贡发;腾帅 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G01N33/2045 文献下载
摘要：本申请公开了一种结构损伤检测系统、方法、装置及计算机可读存储介质，包括：数据获取模块，用于获取钢架结构检测数据；数据分析模块，用于利用预先训练得到的损伤检测模型对钢架结构检测数据进行分析，得到检测结果；其中，损伤检测模型为利用样本钢架结构检测数；本申请基于卷积神经网络建立损伤检测模型，利用损伤检测模型可以自动对输入的钢架结构检测数据损伤类别进行判断，自动输出检测结果，提供了一种更为准确高效的损伤检测检测方法。
损伤检测钢架结构检测数据结构损伤检测计算机可读存储介质卷积神经网络可读存储介质数据分析模块数据获取模块检测结果输出检测检测申请样本损伤分析

[实用新型]一种新型曲轴-CN201320483569.9有效
发明人：杨宁;肖进;姚章涛;腾帅 -专利权人：中国重汽集团济南动力有限公司
申请日： 2013-08-08 - 公布日： 2014-05-07 - 主分类号： F16C3/06 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种新型曲轴，包括轴向间隔设置的多个主轴颈和连杆颈，所述主轴颈和连杆颈通过曲柄连接，所述主轴颈和连杆颈的表面中间凸起呈球面。本实用新型结构设计更合理，曲轴主轴颈和连杆颈受力均匀，有效降低过渡圆角处的应力，显著提高疲劳强度，增加了曲轴的使用寿命。
一种新型曲轴

[实用新型]一种柴油机连杆总成-CN201320554718.6有效
发明人：杨宁;肖进;张治强;姚章涛;腾帅 -专利权人：中国重汽集团济南动力有限公司
申请日： 2013-09-06 - 公布日： 2014-02-19 - 主分类号： F16C7/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种柴油机连杆总成，它包括连杆，所述连杆包括连杆轴承盖和连杆体，连杆轴承盖和连杆体的涨断面为斜切口式涨断面，所述连杆的小头为阶梯型，所述连杆的小头内压有衬套，连杆的大头设有连杆轴瓦定位槽；所述连杆轴瓦定位槽的形状为圆形；本实用新型结构设计合理，连杆轴承盖通过涨断工艺形成的粗糙涨断面形成严丝合缝的有效连接，阶梯型的连杆小头充分利用有效空间，受力分布更合理，圆形的连杆轴瓦定位槽为连杆轴瓦提供精准的定位。
一种柴油机连杆总成

1
共 13 条