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]一种射线工业底片焊缝缺陷智能检测方法-CN202011091643.3有效
  • 刘金海;左逢源;吕慧莹;张化光;汪刚;马大中;卢森骧 - 东北大学
  • 2020-10-13 - 2023-10-24 - G06T7/00
  • 本发明提供一种射线工业底片焊缝缺陷智能检测方法,涉及射线工业底片焊缝缺陷检测技术领域。该方法用两种数据预处理方式实现缺陷与背景的对比度增强,使缺陷特征更加明显。利用迭代检测与集成学习的思想,检测器对不同数据的检测效果不同,当该数据缺陷没有被检测器检测到时,用另外一组数据的检测结果去补充,以此得到一个更好更全面的检测模型。具体的检测过程为先迭代再集成;迭代时将前一次的检测结果采用三次样条插值方式将缺陷消除后重新放入检测器,每迭代一次将增强检测器对下一轮缺陷的感知。然后将两种处理方式迭代后的检测结果集成,运用非极大值抑制算法去除重叠的目标。最后再针对根部未熔合缺陷及夹层未熔合缺陷进行进一步检测。
  • 一种射线工业底片焊缝缺陷智能检测方法
  • [发明专利]一种基于GAN的管道漏磁检测数据缺失的重构方法-CN201911002802.5有效
  • 张化光;张佳楠;刘金海;卢森骧;汪刚;马大中 - 东北大学
  • 2019-10-22 - 2023-10-20 - G06F30/20
  • 本发明一种基于GAN的管道漏磁检测数据缺失的重构方法。首先将漏磁内检测器采集的数据进行基线校正,构成漏磁数据集;然后对基线校正过的漏磁数据集进行异常检测处理;其次构建生成对抗网络的生成器模型和鉴别器模型;最后将缺失的管道数据和噪声数据输入到训练好的生成器模型中,生成器模型的输出即为重构之后的完整的管道数据,达到缺失数据重构目的。本发明建立的漏磁数据重构模型,仅涉及漏磁数据的采集,模型具有通用性,可以适用于任何类型的缺失,并在GAN模型的基础上加入了缺失图片作为条件,将此条件成对地输入到鉴别器模型中,完成像素到像素的映射,提高了重构的效果。
  • 一种基于gan管道检测数据缺失方法
  • [发明专利]一种管道内检测漏磁数据智能分析系统及方法-CN201811633698.5有效
  • 刘金海;付明芮;卢森骧;张化光;马大中;汪刚;冯健;张鑫博;于歌;魏红秋 - 东北大学
  • 2018-12-29 - 2023-07-07 - G06F30/27
  • 本发明提出一种管道内检测漏磁数据智能分析系统及方法,流程包括:在数据完备集构建模块中采用一种基于类时域稀疏采样和KNN‑softmax的数据完备集构建方法,得到完备漏磁数据集;在发现模块中采用一种基于选择性搜索与卷积神经网络相结合的管道连接组件发现方法,得到焊缝的精确位置;在发现模型中采用一种基于拉格朗日数乘框架和多源漏磁数据融合的异常候选区域搜索与识别方法,找出有缺陷的漏磁信号;在量化模块中采用一种基于随机森林的缺陷量化方法,得到缺陷尺寸;在解决方案模块中采用一种基于ASME B31G标准改进的管道解决方案,输出评估结果。本发明从整体角度提出了分析方法,实现了预处理,连接组件检测和异常检测,缺陷尺寸反演以及最终维修决策。
  • 一种管道检测数据智能分析系统方法
  • [发明专利]一种管道漏磁数据的边界精确识别方法-CN201910788496.6有效
  • 张化光;徐可馨;刘金海;卢森骧;汪刚;马大中 - 东北大学
  • 2019-08-26 - 2023-06-02 - G06F18/241
  • 本发明提供一种管道漏磁数据的边界精确识别方法,涉及管道故障诊断和人工智能领域。该方法首先对漏磁信号进行边缘特征提取预处理;对预处理后的漏磁信号划分多尺度层级并进行异常边缘提取,得到候选窗体集合;然后提取候选窗体内数据,并利用双向LSTM网络检测候选窗体类别和得分;计算初始判断为是缺陷的波动系数,利用设计的自适应更新窗体得分方法得到最终检测结果;最后进行位置区域估计后选用局部感知softnms算法得到各个区域最终剩余窗体集合,并汇总各区域中的最佳窗体位置。本发明方法有效地保证剩余窗体内不会出现有错检的窗体信息,有效地实现边框回归并避免了出现同一检测区域出现多个检测结果的情况,最终边框位置回归更精确。
  • 一种管道数据边界精确识别方法

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