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[发明专利]一种数据降维模型的构建方法-CN202310876629.1在审
发明人：段书用;杨建华;韩旭;鲁奕君 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本申请提供一种数据降维模型的构建方法，包括如下步骤：构建自编码器模型网络，其包括编码部分和解码部分；获取若干个高维数据集合，基于主成分分析法和若干个高维数据集合计算编码部分中神经元层第一层的初始化权值；根据编码部分每个神经元层的初始化权值，计算与该神经元层相邻的下一神经元层的初始化权值，直至获得所有神经元层的初始化权值；获取训练样本集，根据训练样本集对包含初始化权值的自编码器模型网络进行训练，获得自编码器模型；利用自编码器模型的编码部分作为数据降维模型，用于实现对高维数据进行降维。根据本申请提供的方法构建的数据降维模型能够对线性数据以及非线性数据进行降维，并且能够得到高质量的低维数据。
一种数据模型构建方法

[发明专利]一种铁路接触网的导高与拉出值测量方法及装置-CN202310626895.9有效
发明人：段书用;王昱;韩旭;鲁奕君;徐福田;赵熙灼;章霖鑫 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G01B11/02 文献下载
摘要：本发明提供一种铁路接触网的导高与拉出值测量方法及装置，其中方法包括：移动伸缩支架至测量平面内，测量平面垂直于铁轨，伸缩支架两端分别安装有第一相机与第二相机；调整第一相机与第二相机的拍摄方向，使其均朝向铁路定位器末端；测量第一角度、第二角度、第三角度、基线长度值，并计算第二距离与第三距离，最终计算得到导高与拉出值。当铁路定位器的末端移动时，无需调节伸缩支架的位置，调节两相机的拍摄方向与位姿，使两拍摄方向的交点与铁路定位器末端重合且与伸缩支架夹角相等，即可反复多次测量导高与拉出值。上述方式调节方式简单，能够大幅度降低反复多次测量带来的误差，保证测量的精确度，保证高铁车厢的正常运行。
一种铁路接触拉出测量方法装置

[发明专利]基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及水果分级方法-CN202011437542.7有效
发明人：段书用;鲁奕君;丁湘燕;杨泽青;马红雷;鹿宁宁;胡宁 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01N33/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及分级方法，用以解决现有技术中对水果缺陷检测和分级不够准确的问题。所述无损检测方法首先采集水果的外观图像集、对应的两张X射线图集、切片图像集以及切片化学检测数据集；再将采集的数据进行整合，得到水果缺陷分类及与缺陷类型对应的信息包，以缺陷类型作为标签，对拼接后的X射线图进行标记；基于神经网络构建水果缺陷无损检测或分级模型，以带有标签的X射线图的像素点矩阵对模型进行训练，训练完成后输入待检测水果的X射线图数据，得到缺陷或分级结果。本发明对水果的内部和外部缺陷同时进行无损检测，分级包含水果的外观特征和内部特征，提高了检测或分级效率以及分级的准确性。
基于神经网络水果缺陷无损检测方法分级

[发明专利]风电叶片成型质量智能循迹检测机器人及检测方法-CN202310331013.6在审
发明人：段书用;赵熙灼;韩旭;欧阳衡;鲁奕君 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明提供了一种风电叶片成型质量智能循迹检测机器人及检测方法，所述检测机器人包括:循迹单元,包括机器人的履带轮处配置的轮速传感器，用于记录行走距离以便于标记缺陷位置；图像采集单元，所述图像采集单元将采集到的视频数据进行分析处理，判断当前位置是否为缺陷或者障碍，若存在缺陷则通过里程计记录缺陷位置坐标数据；里程计的信息是处理单元通过轮速传感器的信息来计算得到的；处理单元，所述处理单元接收所述缺陷位置坐标数据进行处理并输出缺陷位置所在线束的编号以及行走距离，能够对叶片的缺陷自动检测、标记缺陷位置，从而保障工作人员人身安全、降低工作人员工作难度。
叶片成型质量智能检测机器人方法

[发明专利]基于路网蚁群算法的移动机器人路径规划方法、装置-CN202310107530.5有效
发明人：段书用;赵熙灼;欧阳衡;鲁奕君;韩旭 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于路网蚁群算法的移动机器人路径规划方法、装置，电子设备及存储介质，所述路径规划方法通过创建栅格地图，为移动机器人设定好运动的起始点和目标点；将所述起始点和目标点进行连接，垂直所述起始点和目标点之间的连线做平行且等距的N条线段，将起始点和目标点之间的地图空间分为N‑1份；通过狼群算法选取每条线段上适应度最大的M个点，形成共包含M(N‑2)+2个点的路网；其中，两点之间距离大于L/2m；L为当前层线段长度；基于形成的路网通过蚁群算法找出最优路径。本发明通过狼群算法将栅格地图筛选出一定栅格形成包含目标点与出发点的路网，再使用蚁群算法进行路径规划，降低在蚁群搜索初期的计算量，提高计算速度。
基于路网算法移动机器人路径规划方法装置

[发明专利]一种水果状态无损识别方法-CN202210525324.1有效
发明人：王宁;鲁奕君;于赛坤;齐正磐;段书用;丁湘燕;胡宁 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本申请提供一种水果状态无损识别方法，包括以下步骤：获取水果的视觉图像；根据视觉图像，识别水果的外观损伤类型；外观损伤类型包括外观有损和外观无损；获取外观无损的水果的X射线图像；根据X射线图像，识别水果的内部损伤类型；内部损伤类型包括内部有损和内部无损；根据内部有损的水果的X射线图像，识别水果的具体损伤类型；具体损伤类型包括内部碰伤和内部木栓。通过上述步骤，使得提高了检测识别的可靠性，避免了冗杂的计算量的介入，进而提高了检测效率，避免计算资源占用量大，也便于对识别后的水果状态进行分类处理。
一种水果状态无损识别方法