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- [实用新型]一种电气工程用具备高效快速散热的电器柜-CN202221177204.9有效
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陈峙宇
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陈峙宇
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2022-05-16
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2022-11-04
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H02B1/30
- 一种电气工程用具备高效快速散热的电器柜，包括电器柜本体、与所述电器柜本体转动连接的柜门及设置于所述电器柜本体底部的支撑腿，所述电器柜本体底部设置有与所述电器柜本体内部连通的第一进风扇，且所述第一进风扇外侧设置有第一过滤网，所述电器柜本体上端面开设有出气口，所述出气口外侧固定设置有出气筒，所述出气筒上设置有出气散热组件。将第一进风扇设置于电器柜本体底部，由电器柜本体底部向电器柜内部进风，并且在电器柜本体顶部开设出气口，出气口外侧设置出气筒，由于热空气向上运动的原理，产生类似于烟囱效果，能够将电器柜本体内的热空气快速排出，达到高效快速散热的效果。解决了现有技术中的电力柜热量无法快速排出的问题。
- 一种电气工程用具高效快速散热电器
- [发明专利]基于多迁移学习模型融合的大坝裂缝检测方法-CN201910845138.4有效
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陈峙宇;刘凡;郑豪;杨赛
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河海大学
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2019-09-08
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2021-02-09
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G06T7/00
- 本发明基于多迁移学习模型融合的大坝裂缝检测方法涉及图像识别领域，尤其是一种多模型融合的大坝裂缝检测方法。该方法首先收集道路、墙壁、桥梁和大坝裂缝数据集，对大坝裂缝图片数据集进行数据增强处理；构建MobileNet‑SSD目标检测模型，将SSD算法中原有的VGG网络替换成MobileNet网络结构；进行模型训练；训练完成后，提取道路裂缝检测模型和墙壁裂缝检测模型中已经训练好的MobileNet结构参数，导入未训练的MobileNet‑SSD中，对MobileNet结构进行冻结；利用数据增强后的大坝裂缝数据集进行迁移学习，得到多个模型后，将多个模型进行融合计算，提高大坝裂缝检测的准确度。
- 基于迁移学习模型融合大坝裂缝检测方法
- [发明专利]一种基于深度学习的安全帽佩戴情况检测方法-CN202010841497.5在审
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刘凡;张丽萍;陈峙宇
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河海大学
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2020-08-20
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2020-12-22
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G06K9/00
- 本发明公开了一种基于深度学习的安全帽佩戴情况检测方法，包括以下步骤：第一步获取安全帽样本，包括：利用爬虫技术从百度、谷歌图片等爬取安全帽图片；按照统一资源定位器和图片相似度来去重；利用深度卷积生成对抗网络技术来生成新的安全帽样本；手动对收集和生成的安全帽样本进行标注，为安全帽的识别提供有力的样本依据；第二步利用安全帽样本对SSD模型进行训练，根据训练好的SSD模型，实现对工地监控录像中戴安全帽的工人和不戴安全帽的工人的识别；第三步进一步识别不戴安全帽的工人是否佩戴了安全帽；第四步处理误识别情况。本发明检测方法对工地实时监控视频或本地视频（图片）进行扫描分析，从中检测佩戴安全帽和未佩戴安全帽的工人。
- 一种基于深度学习安全帽佩戴情况检测方法
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