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[发明专利]基于联盟链的数据共享智能测温设备及测温方法-CN202010579568.9在审
发明人：不公告发明人 -专利权人： 杭州皓京云信息技术有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G01J5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联盟链的数据共享智能测温设备及测温方法，其中设备包括柜体、测温结构、识别结构、打印结构以及控制结构；本发明通过在柜体内设置测温结构、识别结构、打印结构以及控制结构，分别实现了对人体温度的检测、身份信息的识别、温度和身份信息的打印以及将测温数据写入联盟链或从联盟链上调用测温数据的控制。本发明基于区块链技术实现了部署在不同测温场所的测温设备的数据共享，联盟链上的每个测温设备可追溯通行者在预设时间段内的测温记录，免去了体温正常的通行者进入不同场所需要反复测量体温的麻烦。
基于联盟数据共享智能测温设备方法

[发明专利]基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别方法及系统-CN202010336253.1在审
发明人：邱利逸 -专利权人： 杭州皓京云信息技术有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别方法及系统，其中方法包括：对棉花病害图像进行图像预处理，以提取棉花病害图像上的病害特征；基于粗糙集对提取的病害特征进行特征优选，得到经特征优选后的棉花病害图像；以经特征优选后的棉花病害图像为BP神经网络的训练样本，训练形成棉花病害识别模型；利用棉花病害识别模型对棉花病害图像进行病害识别，输出病害类型识别结果。本发明通过粗糙集进行病害特征优选后形成的棉花病害图像的数据维度大幅降低，有利于提高棉花病害识别模型的训练速度。另外，本发明以具有较强非线性映射能力的BP神经网络为训练网络，训练形成的棉花病害识别模型具有更高地识别精度。
基于粗糙 bp 神经网络棉花病害识别方法系统

[发明专利]基于神经网络的刀具磨损类型识别方法及磨损值测定方法-CN202010248524.8在审
发明人：不公告发明人 -专利权人： 杭州皓京云信息技术有限公司
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的刀具磨损类型识别方法，该方法通过卷积神经网络训练形成的刀具磨损类型识别模型对刀具磨损图像进行磨损类型分类，并根据分类结果判断是否达到换刀条件，以避免出现因过早换刀引起的刀具浪费或换刀过晚造成的加工工件质量不合格的问题。本发明还提供了一种刀具磨损的磨损值测定方法，该磨损值测定方法根据刀具磨损类型识别模型的分类结果，对初步作出的疑似刀具磨损区域进行调整，以得到疑似刀具磨损区域中真实的刀具磨损区域，然后根据真实的刀具磨损区域进行刀具磨损值测定，磨损值测定结果准确度更高，对判断是否达到换刀条件更具参考意义。
基于神经网络刀具磨损类型识别方法测定