“利节”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85个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种白酒品质预测方法-CN202310766529.3在审
发明人：利节;邱胜;罗军;杜泽春;曹俊;蒲文良;于同奎 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及白酒品质预测技术领域，具体公开了一种基于白酒酿造过程中的多元数据的白酒品质预测方法，其构建白酒发酵过程中多元数据预测网络模型，该模型通过对多元时间序列数据的线性分量和非线性分量分别预测，然后相加得到对多元时间序列后续时刻的预测结果；将预测结果和现有的多元时间序列拼接成完整的时间序列，输入到白酒品质预测模型中，通过五层二维卷积池化网络得到时间序列上的特征向量，输入到由三个门控循环单元组成的轻密集门控循环网络中，得到时间序列的长期依赖关系向量，两者相加再激活，得到白酒的品质分类预测结果。该预测方法实现了白酒在发酵过程中的实时品质预测。
一种白酒品质预测方法

[实用新型]一种声光结合的触控式幼儿教育器具-CN202220168146.7有效
发明人：利节;廖宏程;刘利;王玲燕;颜定江;李妮 -专利权人：重庆科技学院;重庆市沙坪坝区桥北幼儿园
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G09B5/06 文献下载
摘要：本实用新型涉及智能声光设备技术领域，具体公开了一种声光结合的触控式幼儿教育器具，包括背板和面板，安装在面板上的LED灯组模块、触摸按键模块，安装在背板上的单片机、MP3播放模块、可拆卸式充电电源、扬声器。该教育器具采用触摸按键模块替代传统机械按键，减小硬件磨损消耗；采用MP3播放模块，体积小，能储存最大32G的教育音频资料，且支持用户自行修改音频文件，可有效延长该教育器具的使用年限，丰富教育内容；采用LED灯组模块在MP3播放模块工作时闪烁对应灯光，并且用户能够自由搭配R‑G‑B三色光，声光相结合，拓展了教育方式，丰富了教育内容，能产生更好的教育效果；采用可拆卸式充电电源，便于及时充电，以保证电源充足。
一种声光结合触控式幼儿教育器具

[发明专利]产品生产质量监控方法及装置-CN202310766754.7在审
发明人：利节;蔡枫林;于同奎;王斌;罗军;杜泽春;唐辉荣 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本申请所涉及的产品生产质量监控方法及装置，采用图像采集运算装置录制白酒生产过程中的视频，基于所述视频中的图像数据间隔预设时间T分割为视频片段，以及对所述视频片段作拉伸或者剪切处理，得到视觉模态图像帧集数据；获取白酒生产过程中的操作平台记录的文本数据，对所述文本数据通过文本转换器进行预处理，得到文本模态数据；构建基于双模态的白酒生产过程质量优化模型，采用所述视觉模态图像帧集数据与文本模态数据对所述模型进行训练，得到白酒生产过程质量优化结果。本申请通过网络模型训练和处理，实现了对白酒生产过程的监测优化，提高生产过程的质量稳定性、减少人为误差，保证产品质量的提高。
产品生产质量监控方法装置

[发明专利]一种工业设备多模态时序异常检测方法-CN202310765290.8在审
发明人：利节;覃锐;唐辉荣;蒲文良;罗军;于同奎;曹俊 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业设备多模态时序异常检测方法，包括步骤：对数据进行标准化，并将其转换为时间序列窗口，得到预处理窗口序列数据，利用多模态时间序列数据构造结构有向图；设计多模态时空特征提取网络，通过图注意力网络和时间维卷积网络获取不同级别的模态关联规则，提取时间序列特征；构建时间序列预测模块，模拟后续时间步长的正常输出；联合预测输出和实际输出计算异常分数，识别异常的时间序列。本方法步骤简明，所构建的网络模型结构简单，检测工业设备异常数据的过程快速而又准确。
一种工业设备多模态时序异常检测方法

[发明专利]基于帧重构量化的边缘设备视频异常检测方法-CN202310461541.3在审
发明人：利节;苑凯;董志诚;黄琦麟;朱其涛;邱胜;蔡枫林 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及视频处理技术领域，具体公开了一种基于帧重构量化的边缘设备视频异常检测方法，包括步骤：训练视频异常检测模型，用于对视频片段中的当前帧进行重构；对训练后的视频异常检测模型进行量化；将量化后的视频异常检测模型部署在边缘设备上；视频异常检测时，边缘设备上部署的视频异常检测模型通过将重构误差归一化得到第u帧的得分pu，当得分pu在预设范围内时表示该帧被检测为异常帧。本发明利用深度自编码器和加入存储模块对当前帧进行重构，模型训练后进行量化的操作来达到模型轻量化的目的，并且保证了模型的精确度，最后将量化后的模型部署在边缘端，使得将大型复杂的异常检测网络模型部署在性能受限的国产边缘设备上变得简单。
基于帧重构量化边缘设备视频异常检测方法

[发明专利]动物骨骼关键点检测、动物姿态识别方法及系统-CN202310337273.4在审
发明人：利节;秦毅;黄晓薇;任春萍;涂宇;唐辉荣;罗军 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及动物姿态识别技术领域，具体公开了一种动物骨骼关键点检测、动物姿态识别方法及系统，其构建了动态多尺度骨骼关键点检测网络模型用于动物骨骼关键点检测，该模型总体架构与高分辨率网络一致，但新嵌入了两个动态轻量化模块，用于提取动态全局上下文信息以及多尺度上下文信息，以充分表征高分辨率信息，有助于提高动物姿态识别的准确率；构建了动物姿态识别网络模型，将输入的动物骨骼关键点信息进行特征分组，然后通过动态可学习的系数矩阵进行分组空间建模，来融合不同关节的特征，再使用不同的感受野进行时间建模，并定义可学习权重动态融合关节级和骨架级的运动特征，将多级运动特征进行完整耦合，实现了动物姿态的高准确率识别。
动物骨骼关键检测姿态识别方法系统

[发明专利]基于法医嵌入和上下文嵌入的伪造视频检测方法及系统-CN202310232561.3在审
发明人：利节;张瀚文;朱其涛;蔡枫林;李颖;祝熙劫 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于法医嵌入和上下文嵌入的伪造视频检测方法及系统，对视频深度伪造时3个敏感区域进行局部特征增强，指导模型增强局部特征的细微伪影和定位潜在异常，并获取空间、频率和时间域的联合特征。同时，将联合特征分成非重叠的分析块利用法医痕迹对视频场景内的上下文依赖性以及空间依赖性，使用法医特征嵌入和上下文特征嵌入进行提取联合特征嵌入，并使用Transformer注意力模块利用联合特征嵌入为后续的两个不同的网络提供空间关注信息。最后，利用两个不同的网络实现对深度伪造视频的伪造检测和定位。与现有技术相比，本发明能够显著提高对深度伪造视频的检测效率、准确率和泛化能力。
基于法医嵌入上下文伪造视频检测方法系统

[发明专利]信息最大化生成对抗网络模型合成人脸样本质量评估方法-CN201810964677.5有效
发明人：陈国荣;罗建伟;杜晓霞;任虹;刘垚;何宏黎;刘灿;陈栋;利节 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2018-08-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息最大化生成对抗网络模型合成人脸样本质量评估方法，本发明使合成人脸样本的质量评估变得更加客观，具有较高的可靠性。评估方法包括：S1、数据预处理；S2、采用卷积神经网络构建合成人脸样本集的评估模型；S3、通过S2中构建的评估模型对合成人脸样本进行评估质量好的合成人脸样本,由于生成对抗网络模型的机制，质量好的样本其概率分布pg(x)与原始样本的概率分布pdata(x)相近，所以通过分类模型训练测试时可以得到较高的准确率；质量差的合成人脸样本,则因其分布pg(x)离原始样本分布pdata(x)较远，且存在较多的可能性，所以其样本间差别较大，经分类模型进行训练测试时准确率较低。
信息最大化生成对抗网络模型成人样本质量评估方法

[发明专利]智能伸缩转动式晾衣机及其控制方法-CN201611148461.9有效
发明人：利节;陆猛;陈国荣;刘松;罗建伟;杜晓霞;朱斌魁 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2016-12-13 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： D06F57/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能伸缩转动式晾衣机及其控制方法，包括固定安装箱，固定安装箱内设置有一个升降电机，升降电机的输出轴上与升降架的一端连接，升降架的另一端穿出固定安装箱底部与升降平台连接，升降平台上设置有旋转电机，旋转电机的输出轴竖直向下，旋转电机的输出轴上连接有旋转抵接箱，旋转抵接箱内设置有至少一个伸缩电机，伸缩电机的输出轴与伸缩架的固定端连接，伸缩架的自由端穿出旋转抵接箱的侧壁，实现水平伸缩，伸缩架用于晾晒衣物；升降电机、旋转电机和伸缩电机均与单片机控制器连接。有益效果：智能晾衣，节省人力物力，晾晒效果好，实现衣物智能收晾。晾衣机结构简单，自动升降、旋转、收缩、延伸，晾衣机晾衣量大，承重力大。
智能伸缩转动式晾衣机及其控制方法

[发明专利]基于边界约束生成对抗网络的齿轮可靠性分析系统-CN201811116526.0有效
发明人：利节;孙宇;姜艳军;龚为伦;刘垚;何宏黎;陈瑶 -专利权人：重庆青山工业有限责任公司;重庆科技学院
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供一种基于边界约束生成对抗网络的齿轮可靠性分析系统，其特征在于包括：原始数据采样模块、生成对抗网络模块、均值协方差标记模块以及分类器，其中：原始数据采样模块：用于获取齿轮原始参数并对其进行归一化处理；生成对抗网络模块：包括生成器和判别器，在生成器和判别器之间还设置有边界约束模块；均值协方差标记模块：用于对生成对抗网络模块最终的生成数据进行标记；分类器：选择部分原始参数和部分标记后的生成数据作为最终的合成数据集进行安全性能分类。其效果是：能够生成更多的实例数据，并对其进行有效的标记，采用带约束GAN产生的数据具有更好的可靠性分类能力。
基于边界约束生成对抗网络齿轮可靠性分析系统

[发明专利]一种针对NNIE神经网络加速器的轻量级表情识别方法-CN202210882396.1在审
发明人：利节;杜忠凯;颜定江;吴瑞;黄晓薇;覃锐;黄琦麟 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种针对NNIE神经网络加速器的轻量级表情识别方法，包括步骤：构建匹配NNIE神经网络加速器的计算密集型卷积算子；基于计算密集型卷积算子构建学生网络；构建原始人脸表情识别模型并进行训练；将训练后的原始人脸表情识别模型作为教师网络对学生网络进行蒸馏；利用海森矩阵对蒸馏后的学生网络进行元素层次量化、卷积核层次量化与输出通道层次量化，得到轻量级人脸表情识别模型。本方法构建计算密集型卷积算子，有效减少参数量与计算量；构建基于该算子的学生网络，最大化NNIE神经网络芯片的算力；构建大型教师网络对学生网络进行蒸馏，获得参数量较小的模型；利用海森矩阵进行量化，大大减小模型体积。
一种针对 nnie 神经网络加速器轻量级表情识别方法

[发明专利]一种基于模型轻量化的工业零部件缺陷识别方法-CN202210595003.9在审
发明人：利节;黄晓薇;董志诚;颜定江;吴瑞;张祥 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2022-05-29 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及工业视觉缺陷检测技术领域，具体公开了一种基于模型轻量化的工业零部件缺陷识别方法，首先构建基础神经网络模型用于缺陷识别，该基础神经网络模型由骨干网络、RPN网络、特征图融合模块和缺陷区域分类网络组成，能够提取高维抽象特征并实现特征自学习，然后通过权重量化加速训练、采用过滤器剪枝对模型进行压缩、通过知识蒸馏对模型进一步压缩，得到轻量化的单个模型(工业零部件缺陷识别模型)，最后通过Keras、Tensorflow、Tensorflow.js将该轻量化的工业零部件缺陷识别模型部署于Web端，从而在Web端实现对待检测工业零部件图片的快速高精度识别。
一种基于模型量化工业零部件缺陷识别方法

[发明专利]基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法-CN202010609011.5有效
发明人：李鹏华;刘佳;柴毅;胡向东;程安宇;利节;侯杰;朱智勤;张亚鹏;卢楠 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法，属于锂电池健康监测领域，包括以下步骤：S1：根据锂电池健康状态监测的任务类型，以1d‑CNN和AST‑LSTM NN为核心模块进行组合，根据任务要求的性能指标以及网络本身的损失函数大小为约束，挑选适应任务需要的神经网络模型；S2：在获得与各类健康状态监测任务匹配的神经网络模型之后，采用可微结构的自动学习方法，对这些神经网络进行自动训练。本发明将助于缺乏ANN经验的锂电池研究人员和工程师，快速简单地使用ANN建模，降低模型训练的成本，提高锂电池健康状态监测的研发能效。
基于连续映射锂电池健康监测模型自学习方法

[发明专利]一种基于轮廓探索的铁炉烧结球团识别方法-CN202210489856.4在审
发明人：熊雨琴;周庚龙;黄琦麟;蔡枫林;邓寅;利节;秦跃林 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及冶金铁炉烧结球团技术领域，具体公开了一种基于轮廓探索的铁炉烧结球团识别方法，首先用工业摄像头获取视频，并且逐个取帧，得到烧结球团图像；然后采用RetinaNet对于图像进行目标检测，得到预处理图像。接着使用DexiNed对于预处理图像进行边缘检测，得到融合边缘图。之后，运用基于U‑Net的颗粒检测网络对融合边缘图进行轮廓探索，最后通过同心圆模型输出形态(是否为圆形)预测结果。整体来说，本方法结合了多个先进的神经网络对于图像进行处理，通过目标检测、边缘检测、一一对应、形态检测等操作来较为精准地学习铁炉烧结球团图像的基本信息，获取烧结球团的位置和形状并过滤细节。本方法步骤简明，检测目标是否为圆形个体的过程快速而又准确。
一种基于轮廓探索烧结识别方法

[发明专利]基于结构光原理并采用FPGA加速重建的PCB缺陷检测方法-CN202210356480.X在审
发明人：利节;吴瑞;颜定江;黄晓薇;吴仙海;黄琦麟;覃锐 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及PCB缺陷检测技术领域，具体公开了一种基于结构光原理并采用FPGA加速重建的PCB缺陷检测方法，首先，对检测系统进行参数标定，在后续步骤中结合系统标定参数可精准地计算PCB的点云信息，有利于提高PCB缺陷检测效果。然后，投射正弦光栅至PCB(合格PCB样件、待检测PCB工件)上，使用工业摄像机捕获需要计算点云信息的图像。接着，将系统标定参数、所需重建的图像送入FPGA进行重建，获得合格PCB样件点云信息及待检测PCB工件点云信息。最后，将待检测PCB工件点云信息与合格PCB样件点云信息进行比较，根据高度及位置信息判断是否有缺陷，从而确定待检测PCB工件是否为良品。实施本方法，可以快速有效判断待检测PCB工件是否符合标准，提高检测效率和次品检出率。
基于结构原理采用 fpga 加速重建 pcb 缺陷检测方法

1
2
3
4
5
6
下一页»
尾页
共 85 条