专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于NSST形态特征及深度KELM的浮选加药异常检测方法-CN201910573323.2有效
  • 廖一鹏;郑绍华;杨洁洁 - 福州大学
  • 2019-06-28 - 2022-05-13 - G06V10/40
  • 本发明涉及一种基于NSST形态特征及深度KELM的浮选加药异常检测方法。首先,实时采集浮选槽表面的气泡图像,将图像NSST分解,得到低频子带图像和多尺度高频子带;其次,对低频图像二值化提取气泡亮点,计算各亮点的个数、面积、标准差和椭圆率,计算各尺度高频子带系数的分形维数、均值和方差,构成气泡图像的多尺度形态特征;然后,在KELM算法基础上,借鉴深度学习思想构建一种深度KELM,将量子计算引入遗传算法的优化中,并用于优化深度KELM的参数,构建自适应深度KELM;最后,通过多尺度形态特征和自适应深度KELM建立浮选加药异常检测模型。本发明平均识别率和运行效率明显高于现有检测方法,更加符合浮选生产在线检测的需求,为后续的加药自动化控制打下基础。
  • 基于nsst形态特征深度kelm浮选异常检测方法
  • [发明专利]基于快速视网膜特征点匹配及多尺度分割的浮选破碎气泡检测方法-CN201910545306.8有效
  • 廖一鹏;杨洁洁;张进 - 福州大学
  • 2019-06-22 - 2021-08-31 - G06K9/46
  • 本发明涉及一种基于快速视网膜特征点匹配及多尺度分割的浮选破碎气泡检测方法,首先采集连续两帧浮选气泡图像,对两帧气泡图像进行NSST分解,在多尺度高频子带进行气泡边缘检测及融合,并提取后一帧图像各个分割气泡的中心点;其次采用改进的FREAK采样模型对两帧图像进行特征点描述及匹配,根据前一帧分割气泡周围匹配点分布密度提取候选破碎气泡;最后将后一帧图像各个分割气泡的中心点映射到前一帧分割图像中,统计候选破碎气泡包含的中心点数;将包含多个中心点或无中心点的候选破碎气泡判为破碎气泡。本发明改进的FREAK算法的匹配效果和实时性强,破碎气泡检测方法受光照和运动变化的影响小,能有效提取出各个破碎气泡。
  • 基于快速视网膜特征匹配尺度分割浮选破碎气泡检测方法

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