“江瀚澄”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果9个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种兵器室单人入室监测方法及装置-CN202010102238.0有效
发明人：徐国;江瀚澄;熊忠元;苏丹;张新选;徐斌;曹振武;徐孝文 -专利权人：安徽领云物联科技有限公司
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种兵器室单人入室监测方法及装置，所述方法包括：摄像头采集某武警中队兵器室视频流；将摄像头采集的视频流转化成帧图像，筛选出部分图像并对图像进行标定；将标定好的图像输入YOLO v3模型，训练YOLO v3模型得到人员识别模型；利用人员识别模型进行兵器室单人入室监测，将模型的检测结果输入联动模型；联动检测模型每秒计算一次上一秒各摄像头上传数据的最大值，只要任意一个摄像头计算出的最大值为1，联动检测模型判断此时兵器室出现单人入室行为，如果联动检测模型连续m秒内都判断兵器室出现单人入室行为则向兵器室监管系统发送告警；本发明的优点在于：检测准确率高，适用于兵器室单人入市报警场景。
一种兵器单人入室监测方法装置

[发明专利]一种基于大数据云计算支撑的机器人云平台及工作方法-CN201910712677.0有效
发明人：徐国;江瀚澄;李文兴;于振中;熊忠元;徐孝文;陶勉;李蕴蕴 -专利权人：安徽领云物联科技有限公司
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于大数据云计算支撑的机器人云平台及工作方法，包括资源层，用于采集机器人数据后经边缘计算层处理上传平台层；平台层，对数据进行处理和存储，包括大数据存储服务模块、大数据分析服务模块、算法引擎模块、基础管理服务模块，提供大数据存储服务、大数据分析服务、算法引擎、基础管理服务；应用层，包括云服务平台和移动应用侧，用户通过调用平台层各项服务，为用户提供基于机器人的多种分析应用功能及远程监控。本发明的优点在于，设备层支持国内外多种机器人数据接入，边缘计算层可进行设备认证防止恶意连接，数据预处理减轻云端处理压力，数据加密和断点续传保障数据传输安全和传输稳定的。
一种基于数据计算支撑机器人平台工作方法

[发明专利]一种门禁识别方法及系统-CN202011291840.X在审
发明人：徐国;徐斌;苏丹;张新选;熊忠元;朱振宇;宛佳飞;李蕴蕴;朱瑶;江瀚澄 -专利权人：安徽领云物联科技有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G07C9/37 文献下载
摘要：本发明公开了一种门禁识别方法及系统，所述门禁识别方法包括：预先采集不同的人脸表情数据；对所述人脸表情数据进行预处理，包括对所述人脸表情数据进行筛选和分类；构建表情分析模型，并使用训练集对所述表情分析模型进行训练；使用验证集对所述表情分析模型进行验证，并保存最优表情分析模型；采集需检测的所述人脸表情数据；通过所述最优表情分析模型对所述人脸表情数据进行识别，判断所述人脸表情数据是否为异常表情，当所述人脸表情数据为异常表情时，则输出异常告警信息。通过本发明公开的一种门禁识别方法及系统，提高了门禁的准确性和安全性。
一种门禁识别方法系统

[发明专利]一种违规行为实时监控分析方法、装置及存储介质-CN202011116520.0在审
发明人：徐国;江瀚澄;徐斌;苏丹;张新选;熊忠元;朱振宇;徐磊;虞小湖;李阳阳 -专利权人：安徽领云物联科技有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种违规行为实时监控分析方法，通过首先采集若干个公开行为视频数据及真实场景视频数据，作为训练数据集；对所述训练数据集进行预处理，获得预处理数据；对所述预处理数据进行离线训练，获得离线训练模型；采集真实场景的摄像头实时视频流数据；通过所述离线训练模型对所述实时视频数据进行行为识别，判断所述实时视频数据中是否包含违规行为；若所述实施视频数据中包含违规行为，则输出异常警告信号。利用本发明，可以对采集的视频数据智能化的实时分析，减少人工大屏监控所引起的漏报、误报。
一种违规行为实时监控分析方法装置存储介质

[发明专利]一种军方智能移动派车系统、派车方法以及还车方法-CN202010102253.5在审
发明人：徐国;江瀚澄;苏丹;徐斌;熊忠元;宛佳飞;徐磊;李蕴蕴 -专利权人：安徽领云物联科技有限公司
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G07F17/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种军方智能移动派车系统、派车方法以及还车方法，所述系统包括内网系统和外网系统，内网系统包括服务器、酒精检测仪、门禁系统、钥匙管理柜、智能扫描模块，外网系统用于进行出车申请和出车申请审核，并在审核通过后将申请信息加密生成一个二维码，智能扫描模块用于扫描并识别二维码获取申请信息，服务器获取申请信息并根据申请信息，在驾驶员到达以后发送开始检测指令，酒精检测仪接收开始检测指令并对驾驶员进行检测，检测通过以后服务器向钥匙管理柜发送打开申请信息中指定车辆的钥匙柜的指令，门禁系统识别车辆的车牌后打开道闸拦车杆；本发明的优点在于：安全性高、适用于军队派车。
一种军方智能移动系统方法以及

[发明专利]一种工业机器人多源数据云存储系统-CN201911060449.6在审
发明人：徐国;熊忠元;于振中;李文兴;江瀚澄;徐磊;李阳阳;曹振武 -专利权人：哈工大机器人(合肥)国际创新研究院
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种工业机器人多源数据云存储系统及方法，所述系统包括：应用层、接口层、管理层、存储层和设备层，其中，所述应用层部署有若干种用于读取工业机器人不同类型技术数据的软件应用；所述接口层，用于实现系统的网络接入、用户认证、权限管理，提供公用API接口、应用软件接口以及web service接口；所述管理层，用于提供在线存储管理服务以及离线存储管理服务；所述存储层部署有若干个针对不同类型数据的数据库，所述设备层包括：IP‑SAN存储设备以及FC‑San存储设备。应用本发明实施例，可以避免数据紊乱的技术问题。
工业机器人存储层管理层接口层设备层应用层读取离线存储管理应用软件接口云存储系统多源数据管理服务技术数据权限管理软件应用网络接入用户认证在线存储紊乱部署数据库公用应用服务

[发明专利]基于现场数据的半导体生产质量预测方法及系统-CN201911013685.2在审
发明人：徐国;徐斌;于振中;李文兴;江瀚澄;叶俊成;虞小湖;苏丹 -专利权人：哈工大机器人(合肥)国际创新研究院
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供基于现场数据的半导体生产质量预测方法及系统，包括以下步骤：S100、获取半导体生产设备生产过程中的现场数据，并存储；数据至少包括机台字段、时间字符串值、多种工况参数及产品质量数据；S200、对获取的现场数据进行处理；S300、回归建模，使用不同算法建立两个模型，然后对两个模型进行融合；使用融合后的模型对测试集预测质量，利用预测结果与实际质检结果的偏差，反馈优化回归模型，直至得到目标模型；S400、预测质量，利用目标模型预测实时生产数据的质量。与现有技术相比，该方法能适应半导体生产工艺复杂的特点；利用生产过程中数据对产品质量进行预测，预测结果较准确，能快速发现不良问题，协助调整生产工艺，并有效节约检测资源。
现场数据预测目标模型生产过程预测结果半导体生产工艺半导体生产设备机台实时生产数据半导体生产时间字符串不良问题工况参数回归模型质检结果质量数据质量预测融合测试集建模字段算法生产工艺存储反馈节约回归检测优化发现

[发明专利]基于孤立森林机器学习的机器人实时异常监测方法及系统-CN201910713520.X在审
发明人：徐国;江瀚澄;李文兴;于振中;虞小湖;宛佳飞;李阳阳;姬晓梅 -专利权人：哈工大机器人（合肥）国际创新研究院
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于孤立森林机器学习的机器人实时异常监测方法及系统，包括以下步骤：数据采集：采集机器人良好运行下的历史数据以及机器人监测过程中的实时数据；建模：利用历史数据基于孤立森林机器学习建立异常检测模型；检测：所述实时数据输入异常监测模型进行异常检测，并输出检测结果。与现有技术相比，基于孤立森林机器学习所建立的一侧监测模型可针对多维度数据综合分析，提高检测的准确度。
机器学习机器人孤立监测模型历史数据实时数据异常监测森林异常检测模型多维度数据准确度监测过程输出检测输入异常数据采集异常检测检测综合分析建模采集

[发明专利]一种机械系统剩余寿命预测方法及系统-CN201910230891.2在审
发明人：徐国;徐斌;李文兴;于振中;苏丹;叶俊成;江瀚澄;张新选 -专利权人：哈工大机器人（合肥）国际创新研究院
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种机械系统剩余寿命预测方法，机械系统包括多个相同型号规格的设备；其特征在于：包括先将待预测机械系统分成建模用设备和待预测设备，并分别对建模用设备和待预测设备进行数据采集，分别形成训练数据和预测数据；通过训练数据建立系统退化模型，得到拟合参数和健康指示量阈值；将预测数据融合为健康指示量时间序列；根据拟合参数和健康指示量阈值，通过健康指示量时间序列预测剩余寿命。本发明的优点在于：该方法根据设备选择传感器类型，在数据融合、退化建模阶段可使用不同算法或模型，具有较强通用性；预测结果较准确，能有效应用于预测性维护，降低维护成本，提高设备可用性。
机械系统指示量剩余寿命预测拟合参数训练数据预测设备预测数据建模健康时间序列预测传感器类型设备可用性预测性维护建立系统建模阶段设备选择剩余寿命时间序列数据采集数据融合退化模型预测结果算法退化融合预测维护

1
共 9 条