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[实用新型]一种用于DCS系统机柜测试的辅助装置-CN202321248880.5有效
发明人：王秋旗;陈开志;胡义宏;关浩 -专利权人：安徽智质工程技术有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： B62B3/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于DCS系统机柜测试的辅助装置，包括手推车、安装板、安装滑轨以及定位组件，所述手推车上设置有若干托盘，所述手推车的背面竖直安装有洞洞板；安装板通过第一锁紧件安装在所述洞洞板上，所述安装板上水平开设有滑槽，所述滑槽上滑动设置有若干连接滑块；安装滑轨用于安装各种元器件，所述安装滑轨通过第二锁紧件安装在两个所述连接滑块上；定位组件安装在所述安装滑轨上用于锁定其与洞洞板的相对位置，本实用新型辅助装置一方面具有储物功能，提高测试环境的整洁度；另一方面，其还可以快速对待测试的元器件进行位置调整以及定位，可避免线路交错，从整体上提高了对元器件的测试效率和精度。
一种用于 dcs 系统机柜测试辅助装置

[实用新型]一种用于DCS系统机柜安装板的配套支架-CN202321222652.0有效
发明人： 陈开志;胡义宏;关浩 -专利权人：安徽智质工程技术有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H05K5/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于DCS系统机柜安装板的配套支架，包括转板、放置板、调角机构以及夹持机构，两个转板以双向丝杠为轴线对称转动安装在支撑架的两侧，转板的一侧表面设置有挡板，双向丝杠的一端通过转把驱动旋转；放置板安装在两个转板的顶部之间；调角机构包括设置在转板底部以转板的转轴为圆心的弧形齿、以平行于双向丝杠设置的转杆为转轴并与弧形齿相互啮合的齿轮，转杆与双向丝杠之间通过同步带组连接；夹持机构包括滑动设置在放置板两侧的夹持板，两夹持板通过丝杠螺母安装在双向丝杠不同旋向的螺杆上，夹持板的内侧通过弹簧连接着夹块，本实用新型能在调整放置在放置板上柜板角度的同时实现对柜板的定位夹持，提高柜板的装配效率。
一种用于 dcs 系统机柜安装配套支架

[发明专利]一种利用全量数据训练零样本图像分类方法-CN201911099506.1有效
发明人：廖祥文;肖永强;丘永旺;徐戈;陈开志 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用全量数据训练零样本图像分类方法，包括以下步骤：步骤S1:将全量数据分为源数据和目标数据；步骤S2:将源数据集和目标数据集输入视觉特征网络，将原始图像映射到视觉特征空间,得到图像视觉特征向量；步骤S3:将原始图像的低维属性语义通过语义转换网络映射到高维，得到语义特征向量；步骤S4:根据得到的图像视觉特征向量和语义特征向量，利用视觉‑属性语义衔接网络完成融合，得到拼接结果；步骤S5:根据拼接结果，通过得分子网络在语义空间中产生原始图像每一类的得分，并根据得分输出最终的预测结果。本发明能够有效的解决图像类别标签缺失问题。
一种利用数据训练样本图像分类方法

[发明专利]基于重复注意力网络的零样本图像分类模型及其方法-CN201911099492.3有效
发明人：廖祥文;肖永强;叶锴;徐戈;陈开志 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于重复注意力网络的零样本图像分类模型，包括重复注意力网络模块，用于训练并获取图像区域序列信息；生成对抗网络模块，用于获取视觉误差信息；视觉特征提取网络处理模块，用于得到图像一维视觉特征向量；属性语义转换网络模块，用两层的线性激活层将低维的属性语义向量映射到与视觉特征向量维度相同的高维特征向量；视觉‑属性语义衔接网络，实现视觉特征向量与属性语义特征向量的融合；得分分类结果和奖励输出模块，采用交叉熵损失对已见过带标签的类别进行分类，而奖励输出是对未见过的无标签数据进行惩罚，以及惩罚无标签数据中见过的类别和未见过的类别最有可能性的预测结果。本发明能够有效的解决图像类别标签缺失问题。
基于重复注意力网络样本图像分类模型及其方法

[发明专利]一种考虑纹理复杂性的域映射GANs图像着色方法-CN201810538118.8有效
发明人：钟尚平;徐强;陈开志 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑纹理复杂性的域映射GANs图像着色方法，收集图像，并建立图像训练集；对图像训练集进行预处理，包括：图像深度检测、图像裁剪和图像归一化；通过模型选择、图像集的复杂性计算以及循环一致损失系数选择，利用反向传播和Adam优化算法更新模型网络参数，进行模型训练；输入待着色的图像，采用步骤S3计算待着色图像集的图像集合复杂性，选择与其复杂性相同且已训练的模型，进行图像着色，输出相应的着色图像。本发明提出的方法能根据图像集纹理复杂度，选取大小合适的循环一致损失系数，使得模型能够对不同纹理复杂性的图像进行着色，具有很好的通用性；同时将深度学习引入图像着色领域，为图像着色提供了一种新的思路。
一种考虑纹理复杂性映射 gans 图像着色方法

[发明专利]管路并路器组合装置及其控制方法-CN202110172055.0有效
发明人：何承发;吴斌;李乐意;修蕾;吴铁军;许越;詹家干;谢发权;黄爱斌;翟润昌;齐团结;陈开志;谷从发;杨小兵;刘乐 -专利权人：上海智质科技有限公司;安徽海螺集团有限责任公司;丹东东方测控技术股份有限公司;安徽海螺信息技术工程有限责任公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： B65G51/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种管路并路器组合装置，包括并行的发送、接收支路，所述发送、接收支路包括发送单元和接收单元，还包括矩形单元，所述矩形单元置于发送单元与接收单元之间，用于导通不同发送、接收支路上的发送单元和接收单元；所述矩形单元包括四个呈矩形分布的并路器，横向毗邻的两个并路器之间设有用于导通同一支路上发送单元与接收单元的连接横管，位于矩形对角线方向的两个并路器之间设有用于导通不同支路上发送单元与接收单元的连接折管，且两个纵向毗邻的并路器与发送单元相连。本发明中，通过矩形单元对不同发送、接收支路上的发送单元和接收单元进行导通，从而实现样品在不同支路上的传输，以达到提高样品检测效率的目的。
管路组合装置及其控制方法

[发明专利]一种基于fabric联盟链的文档防篡改方法-CN201910513064.4有效
发明人： 陈开志;陈立;钟尚平;魏文诚 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F21/64 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于fabric联盟链的文档防篡改方法，基于fabric联盟链进行文档保护，在文档管理系统进行文档的保存、删除、修改、验证操作时，除了和本地数据库和文档服务器IPFS交互外，还与fabric联盟链平台进行交互。本发明能够很好地解决文档防篡改问题。
一种基于 fabric 联盟文档篡改方法

[发明专利]融合激光测距和监控图像的双模态学习边坡风险检测方法-CN202210809378.0在审
发明人：林耿;陈开志;董正山 -专利权人：闽江学院
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合激光测距和监控图像的双模态学习边坡风险检测方法，涉及边坡安全监测技术领域。本发明提供的一种融合激光测距和监控图像的双模态学习边坡风险检测方法，先通过结合监控摄像头图像数据和单台单点激光测距仪采集的三维位置数据，将图像特征和激光测距特征进行融合，通过激光测距补充了第三维的特征，极大了提高了对边坡的立体感知能力，信息量更大，识别能力更强；然后通过构建双模态网络并进行多模态学习，检测出边坡风险的种类和区域，特别是一些局部风险变化，为坡面检测系统提供准确、实时的预警服务，减少误报警概率。
融合激光测距监控图像双模学习风险检测方法

[发明专利]一种融合差分隐私GAN和PATE模型的表格数据隐私保护方法-CN201910038938.5有效
发明人：钟尚平;郭鹏;陈开志 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-01-16 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合差分隐私GAN和PATE模型的表格数据隐私保护方法。包括步骤1：使用原始表格数据训练差分隐私生成模型；步骤2：使用原始表格数据在差分隐私预算下训练教师分类器；步骤3：使用生成模型生成“虚假”表格数据，并使用教师分类器对“虚假”表格数据预测标签，挑选预测标签和生成标签一致的数据，定义“可用”数据集，使用“可用”数据集训练学生分类器；步骤4：将生成模型和学生分类器发布，使用生成模型合成数据，使用学生模型挑选数据，完成数据分析任务。本发明方法是在数据发布阶段对表格数据实施隐私保护，数据分析师不可以通过生成模型复原原始训练数据，也不能通过学生模型推测原始训练数据，实现对原始表格数据的保护，并满足数据分析师对数据的需求。
一种融合隐私 gan pate 模型表格数据保护方法

[发明专利]基于残差卷积网络分类三维差值图的边坡位移监测方法-CN202210659795.1在审
发明人：林耿;陈开志;董正山 -专利权人：闽江学院
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差卷积网络分类三维差值图的边坡位移监测方法，涉及边坡安全监测技术领域。本发明实施例根据激光测距设备单点轮询扫描坡面的离散点数据，利用重采样插值技术构建基准坡面三维图和监测期间的坡面三维图，二者相减得到边坡三维高度差值图。然后将该差值图的xy坐标映射为图片的像素xy位置，高度差值转化为图片像素值，将三维数据中挖掘区域位移变化问题转化为图片的模式检测问题，利用深度学习算法中成熟且强大的图像分类网络Resnet进行训练和分类，输出差值图中对应的边坡风险类别。本发明基于三维点云建模算法和深度学习算法，建立位移监测三维分析模型，为坡面滑坡检测系统提供准确、实时的预警服务，减少误报警概率。
基于卷积网络分类三维差值位移监测方法

[发明专利]基于PGGAN迁移学习的排水管道缺陷检测训练数据生成方法-CN201910868563.5有效
发明人：钟尚平;陈守龙;陈开志;陈雨寒 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于PGGAN迁移学习的排水管道缺陷检测训练数据生成方法，考虑通过生成对抗网络生成排水管道缺陷检测训练数据，需要大规模的数据集训练，现有的数据集不满足要求。为了能够减少训练集数据量，在现有的数据集上训练生成对抗网络，本发明在渐进式生成对抗网络中引入迁移学习，充分利用已有的数据先进行预训练，再在目标缺陷类数据上进行微调。微调后的模型可以生成质量更好的排水管道缺陷检测训练数据。
基于 pggan 迁移学习排水管道缺陷检测训练数据生成方法

[发明专利]基于生成对抗网络的零样本图像分类系统及其方法-CN201911099493.8有效
发明人：廖祥文;肖永强;苏锦河;徐戈;陈开志 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的零样本图像分类模型，包括生成对抗网络模块，用于获取视觉误差信息；视觉特征提取网络处理模块，用于得到图像一维视觉特征向量；属性语义转换网络模块，用两层的线性激活层将低维的属性语义向量映射到与视觉特征向量维度相同的高维特征向量；视觉‑属性语义衔接网络，实现视觉特征向量与属性语义特征向量的融合；得分分类结果和奖励输出模块，采用交叉熵损失对已见过带标签的类别进行分类，而奖励输出是对未见过的无标签数据进行惩罚，以及惩罚无标签数据中见过的类别和未见过的类别最有可能性的预测结果。本发明能够有效的解决图像类别标签缺失问题。
基于生成对抗网络样本图像分类系统及其方法

[发明专利]一种不规则带缺陷板材矩形排样方法及装置-CN201910841552.8有效
发明人：钟尚平;庄家豪;陈开志 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种不规则带缺陷板材矩形排样方法及装置，包括：步骤S1：获取板材边界多边形、缺陷多边形集合的几何信息，以及获取矩形信息；步骤S2：设置遗传算法参数，并初始化种群；步骤S3：利用HL启发式方法评估个体适应度值，并保存最优个体；其中个体适应度值为板材利用率；步骤S4：判断是否到达最大迭代次数，若是，则输出最优排样结果，并结束；否则进入步骤S5；步骤S5：对种群进行交叉、变异操作，生成新的种群，并返回步骤S3。本发明能够快速得到满足排样约束且利用率较高的排样结果。
一种不规则缺陷板材矩形方法装置

[发明专利]一种基于外部知识的视角级文本情感分类方法及系统-CN202010062565.8有效
发明人：廖祥文;邓立明;陈甘霖;梁少斌;陈开志 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于外部知识的视角级文本情感分类方法及系统，包括步骤：对视角级文本进行特征化处理，并捕获文本的双向语义依赖关系；通过动态注意力机制将当前单词与外部知识同义词相结合，并引入哨兵向量避免外部知识对模型的误导；通过位置注意力机制来判断每个单词对视角词的贡献程度；通过计算每个记忆内容的注意力得分，利用门限循环单元将每层的注意力得分与上一层的输出结果非线性结合，并将最后一层作为文本的情感特征表示；利用分类函数得到最终的情感分类结果。本发明能够提高视角级文本情感分类的性能和降低资源的消耗。
一种基于外部知识视角文本情感分类方法系统

[发明专利]一种融合外部知识与交互注意力机制的视角级文本情感分类方法及系统-CN202011184688.5有效
发明人：廖祥文;曾梦美;邓立明;陈甘霖;陈开志 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合外部知识与交互注意力机制的视角级文本情感分类方法及系统，包括步骤：构建带有外部知识的文本序列内容，同时引入哨兵向量改善外部知识对模型的误导作用；构建带有交互信息及位置信息的记忆内容；构建记忆内容的多层注意力表示，并将注意力结果与门控循环单元非线性结合，最终形成视角级文本情感特征表示；采用分类函数得到文本最终的情感分类结果。本发明能够对视角级文本进行特征化处理，并通过BiLSTM从文本中提取语义特征，然后通过多层注意力机制，得到最终的分类结果。
一种融合外部知识交互注意力机制视角文本情感分类方法系统

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