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[发明专利]一种空调器和空调器的运行控制方法-CN202310669724.4在审
发明人：邓秦波;刘丹华;蔡健威 -专利权人：海信（广东）空调有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： F24F11/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种空调器和空调器的运行控制方法，所述空调器包括制冷系统和用于控制室内出风口的送风方向的导风板。空调器上电运行后，实时获取空调器的运行参数；每隔第一预设时长检测导风板的摆动位置是否异常，并对判定为异常结果的次数进行累计；当所述异常结果的累计次数达到第一次数阈值时，执行对导风板的纠正动作，并对所述异常结果的累计次数清零，对所述纠正动作的执行次数进行累计；当所述纠正动作的累计执行次数达到第二次数阈值时，执行预设的报警动作，并对所述纠正动作的累计执行次数清零。采用本发明，其能够识别导风板的异常位置并及时执行纠正动作，保证空调器的正常运行，提高空调器的使用寿命。
一种空调器运行控制方法

[发明专利]一种除湿机及其控制方法-CN202210456320.2有效
发明人：王美霞;李伟宁;赖旭东;刘丹华 -专利权人：海信（广东）空调有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： F24F3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种除湿机及其控制方法，当微动开关的闭合后，不会立刻控制压缩机和送风器停机，而是维持压缩机转速不变和降低送风器转速，减少送风空气，此时进一步检测压缩机的持续运行时间以及重新检测微动开关的闭合时间；在压缩机的持续运行时间大于运行时长阈值时，表明除湿机的运行时长已经达到其极限值，可以确定检测到的水满信号是准确的，此时控制压缩机和送风器停机；微动开关的闭合时间大于设定值时表明微动开关的闭合时间足够久，控制压缩机和送风器停机，若是水位波动引发的微动开关闭合，重新检测到的闭合时间很短或者闭合时间为0，由此可确定水满信号是准确的。采用本发明实施例，能避免出现因水箱的水位波动造成的误报警问题。
一种除湿机及其控制方法

[发明专利]基于人工智能的大数据可视化分析方法及系统-CN202211647225.7有效
发明人：张俊宇;卜献伍;刘峻言;冯明星;李师略;冯舟;李彦瑾;贺智明;刘丹华 -专利权人：湖南嘉创信息科技发展有限公司
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于人工智能的大数据可视化分析方法及系统。本发明依据所述基础生态指标联动分析结果和所述环境区域比对数据，对所述第二农业生态指标关系集进行环境区域匹配以及生态指标向量的第二联动分析，得到所述种植环境检测报告二元组的目标生态指标联动分析结果，通过确定出的目标生态指标联动分析结果，能够将农业种植过程中的生态指标向量进行匹配和整合，从而基于全局层面以及局部层面进行环境状态特征的准确分析和汇总，以便为后续的智慧农业种植提供指导，本发明将智慧农业与人工智能相互配合，对智慧农业大数据进行可视化分析，从而提高了数据可视化分析处理效率。
基于人工智能数据可视化分析方法系统

[发明专利]一种基于局部感知掩码自适应的图像生成方法及存储介质-CN202310193090.X在审
发明人：高大化;孙科;刘丹华;石劢;牛毅;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部感知掩码自适应的图像生成方法，所述图像生成方法包括：获取包含有m个目标的布局L；将所述目标的特征向量输入至目标掩码生成器，得到目标掩码，所述目标掩码生成器用于生成掩码；将所述目标的特征向量分别输入至两个全连接层，得到目标查询Qobj和目标键Kobj；根据所述目标掩码、所述目标查询Qobj和所述目标键Kobj得到干净且语义清晰的掩码；将所述干净且语义清晰的掩码输入至训练好的神经网络生成图像。本发明提出了基于局部感知掩码自适应的图像生成方法，在由布局生成语义掩码的过程中可以生成干净且清晰的语义掩码，与现有方法生成的模糊语义掩码相比可以在图像生成中提高图像质量。
一种基于局部感知掩码自适应图像生成方法存储介质

[发明专利]基于胶囊网络中融入聚类的图像分类方法-CN201910072468.4有效
发明人： 刘丹华;冯依好;高大化;石光明;谢雪梅;张中强;马欣睿;林杰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于胶囊网络中融入聚类的图像分类方法，克服了现有技术中使用的路由迭代算法求取组合图像高级特征的权重系数存在计算耗能严重、网络扩展性差和分类准确性不稳定的问题。本发明的实现步骤是：(1)输入待分类的自然图像；(2)获得训练样本集和测试样本集；(3)构建胶囊网络；(4)提取训练样本集中样本的预测特征向量；(5)获取训练样本集中样本的聚类中心向量；(6)训练胶囊网络，(7)对测试样本集进行分类。本发明具有模型简单、训练速度快，网络扩展性好的优点，可以用于自然图像的分类。
基于胶囊网络融入图像分类方法

[发明专利]一种基于小样本深度学习的高光谱图像分类方法-CN202310095139.8在审
发明人：高大化;孙科;张中强;刘丹华;牛毅;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于小样本深度学习的高光谱图像分类方法，包括：获取源域高光谱图像集和目标域高光谱图像集；以经填充处理后的源域高光谱图像和目标域高光谱图像的每个像素点为中心提取若干第一图像块和若干第二图像块；在每个类别中，随机选出部分第一图像块组成源域支持集以及部分第一图像块组成源域查询集，随机选出部分第二图像块组成目标域支持集以及部分第一图像块组成目标域查询集；利用支持集、查询集对小样本谱空特征提取卷积神经网络进行训练，得到训练好的网络；将待分类的高光谱图像输入至训练好的小样本谱空特征提取卷积神经网络，得到分类结果。本发明能够提高分类精度且能够更深层次的提取高光谱图像中所包含的空间信息。
一种基于样本深度学习光谱图像分类方法

[发明专利]快照式多光谱成像系统及其制作方法-CN202310139791.5在审
发明人：高大化;石劢;刘丹华;牛毅;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种快照式多光谱成像系统及其制作方法，涉及图像处理技术领域，包括：提供一传感器，传感器包括多个阵列排布的像素；在传感器的一侧制作光谱滤光阵列，光谱滤光阵列包括多个阵列排布的滤光片单元，滤光片单元包括多个阵列排布的滤光片，滤光片与像素一一对应，滤光片为随机宽带滤光片，滤光片单元中的每个滤光片对应一个光谱响应曲线，滤光片根据优化的光谱响应曲线制作。本发明相比现有的快照式多光谱成像系统具有更高的光谱分辨率，并且能够生成更多的光谱段的图像。
快照光谱成像系统及其制作方法

[发明专利]基于多路注意力机制的语义卷积高光谱图像分类方法-CN202010854614.1有效
发明人：张中强;高大化;刘丹华;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种多路注意力机制的语义卷积高光谱图像分类方法，主要解决现有技术对提取特征利用率不足所造成信息丢失，或者保留过多无关信息造成信息冗余的问题。其方案是：1)输入高光谱图像，生成样本数不同的训练样本集和测试样本集；2)构建多路注意力机制的语义卷积神经网络；3)将训练样本集分次输入到多路注意力机制的语义卷积神经网络，利用随机梯度下降法对该网络进行训练，直到focal loss损失函数收敛；4)将测试样本输入到训练好的多路注意力机制的语义卷积神经网络得到分类结果。本发明能在少训练样本下获得高准确率的分类，可用于对高光谱图像的地物种类探测。
基于注意力机制语义卷积光谱图像分类方法

[外观设计]喷雾润眼仪（型号8202）-CN202330096490.X有效
发明人：张敏 -专利权人： 刘丹华
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： 28-03 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：喷雾润眼仪（型号8202）。2.本外观设计产品的用途：用于眼部护理。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
喷雾润眼仪型号 8202

[发明专利]基于深度学习和有限元建模的组织变形模拟系统及方法-CN201910299403.3有效
发明人：李登旺;赵承倩;吴敬红;孔问问;虞刚;陆华;刘丹华;薛洁 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和有限元建模的组织变形模拟系统及方法，利用有限元建模的优势，并且通过深度学习的方法以减少建模和仿真的计算量。该系统包括图像采集装置和处理器；所述图像采集装置，用于采集原始图像和目标图像，并传输至处理器；所述处理器，用于选取原始图像和目标图像的感兴趣区域，建立原始三维有限元模型和目标形变三维有限元模型，并进行三维配准，得到原始三维有限元模型与目标形变有限元模型之间的旋转平移矩阵，对旋转平移矩阵进行有限元分析，提取有限元特征，模拟目标形变组织三维模型。
基于深度学习有限元建模组织变形模拟系统方法

[实用新型]移动空调-CN202223123043.8有效
发明人：陈国明;刘丹华 -专利权人：海信（广东）空调有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： F24F1/0358 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种移动空调，包括壳体；压缩机，设有进液口和出液口；控制阀，与出液口和进液口连接；第一换热器，与控制阀连接；第二换热器，一端与控制阀连接且另一端与第一换热器连接；第三换热器，一端分别与第二换热器和控制阀连接且另一端与进液口连接；第一风机；移动空调处于除湿模式时，控制阀控制制冷剂流经出液口后，制冷剂的一部分依次流经第二换热器、第一换热器和进液口，制冷剂的另一部分依次流经第三换热器和进液口，室内空气与第一换热器换热降温而析出冷凝水，室内空气分别与第二换热器和第三换热器换热升温。根据本实用新型实施例的移动空调能够进行恒温除湿，避免室内温度降低，具有出风舒适的优点。
移动空调

[实用新型]移动空调-CN202223132604.0有效
发明人：王美霞;郭盛;李伟宁;刘丹华 -专利权人：海信（广东）空调有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： F24F1/0323 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种移动空调，包括：底座；壳体，设有进风口和出风口；第一换热器；风机，引导室内空气从进风口进入壳体，再流经第一换热器换热形成换热气体，最后换热气体从出风口流出；第二换热器，第二换热器的厚度方向的一侧构造有避让缺口；压缩机，安装于底座，压缩机位于第二换热器的构造有避让缺口的一侧且与第二换热器间隔设置，压缩机分别与第一换热器和第二换热器连接，制冷剂在压缩机、第一换热器和第二换热器之间循环流动；压缩机向靠近第一换热器的方向晃动时，压缩机的部分伸入避让缺口内且与第一换热器间隔。根据本实用新型实施例的移动空调能够避免压缩机和第二换热器干涉，具有布局合理和换热效果好等优点。
移动空调

[发明专利]一种基于卷积神经网络的多光谱图像去马赛克方法-CN202310027162.3在审
发明人：高大化;石劢;刘丹华;牛毅;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的多光谱图像去马赛克方法，利用构建的马赛克自适应注意力卷积神经网络实现对输入多光谱Raw图像的去马赛克重建，针对多光谱Raw图像的高空间分辨率以及不同像素位置处对应光谱段不同的特点，提出了基于MSFA中滤光片位置进行卷积核权重共享的马赛克卷积，可对整个多光谱Raw图像进行特征提取，对于不同滤光片采样的像素点采用不同的卷积核权重，可以充分提取对应像素的光谱特征。本发明提出的马赛克通道注意力与马赛克空间注意力机制可以进一步减少特征图中存在的棋盘格效应等马赛克失真现象，突出图像的主体部分，进一步提高重建效果。
一种基于卷积神经网络光谱图像马赛克方法

[发明专利]基于多视差注意力模块组合的超分辨图像重建方法-CN202110832953.4有效
发明人： 刘丹华;马赛;高大化;李太行;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多视差注意力模块组合的超分辨图像重建方法，实现步骤为：1)构建训练样本集；2)构建多视差注意力模块网络；3)对多视差注意力模块网络进行训练；4)得到训练好的多视差注意力模块网络模型；5)获的超分辨重建图像结果。本发明通过构建基于多视差模块组合结构和图像平滑损失函数的立体图像超分辨网络模型，以更加合理和灵活的方式改善了现有的图像超分辨网络模型，不仅有效地提升了超分辨成像质量，相较于现有超分辨重建图像的技术有更好的抗干扰能力和更高的超分辨性能，可以为超分辨重建图像的进一步处理提供更加丰富的细节信息。
基于视差注意力模块组合分辨图像重建方法

[发明专利]基于语义图注意力网络的不同混乱度高光谱图像分类方法-CN202111368146.8有效
发明人： 刘丹华;陈乐文;张中强;高大化;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义图注意力网络的不同混乱度高光谱图像分类方法，用于解决在少样本训练网络的情况下不同混乱度高光谱图像分类精度不高，以及谱‑空‑图语义特征丢失的问题。本发明的具体方案是：1)输入高光谱图像，生成样本数不同的训练样本集和测试样本集；2)构建语义图注意力网络；3)将训练样本集分次输入到语义图注意力网络，利用随机梯度下降法对该网络进行训练，直到focalloss损失函数收敛为止；4)将测试样本输入到训练好的语义图注意力网络得到分类结果。本发明能在少训练样本下获得高准确率的分类，可用于对不同混乱度高光谱图像的地物种类探测。
基于语义注意力网络不同混乱光谱图像分类方法

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