公开(公告)号：CN114880910A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210792011.2

申请日：2022-07-07

申请人： 浙江大学 ,  中国铁建重工集团股份有限公司

发明人： 胡伟飞 ,  赵峰 ,  刘飞香 ,  焦清 ,  廖金军 ,  谭建荣

IPC分类号： G06F30/23 ,  G06F30/10 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14

摘要： 本发明公开一种融合复杂地质环境的掘锚一体机数值耦合仿真方法，该方法利用地质勘测数据，快速构建掘锚一体机工作环境的地质环境煤岩几何与性能高保真模型，根据工程掘进要求，构建在巷道掘进的掘锚一体机与复杂地质环境耦合掘进模型，利用改进经验公式与三维线性插值法，快速计算耦合过程中的掘锚一体机截割滚筒的三向截割阻力与截割扭矩，将计算得到的耦合载荷输入到截割大臂进行结构仿真分析，快速得到载荷对装备状态性能响应值。本发明构建了复杂地质环境耦合的掘锚一体机装备仿真模型，快速计算耦合过程中的载荷与地质环境对装备状态性能的影响，该方法可用于解决现有掘锚一体机装备难以与地质环境进行耦合的难题。

公开(公告)号：CN114757239A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210672556.X

申请日：2022-06-15

申请人： 浙江大学

发明人： 胡伟飞 ,  焦清 ,  赵峰 ,  刘振宇 ,  谭建荣

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于数据增强和胶囊神经网络的风机故障可迁移诊断方法，其包括：对采集到的风机振动信号数据预处理，检测并剔除异常值；基于平均功率谱密度提取故障的最佳特征频率带；计算风机振动信号在故障最佳特征频率带上的平均功率谱密度强度值，并将其作为一类支持向量机的输入进行故障退化检测，从而确定故障初始失效发生点；将振动信号根据失效点重新划分为故障和正常数据，并打上标签，构建训练数据集；初始化胶囊神经网络的网络超参数，并进行训练；将新的振动数据信号输入训练后的网络，即可获得诊断结果。本发明通过数据增强有效扩充了故障样本，并基于胶囊神经网络提取的多维丰富特征，提高了模型风机故障诊断的准确性和可迁移性。

公开(公告)号：CN116521202A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310484166.4

申请日：2023-05-04

申请人： 浙江大学

发明人： 胡伟飞 ,  胡昌国 ,  赵峰 ,  武建伟

IPC分类号： G06F8/65 ,  H04L67/00 ,  G06F8/71

摘要： 本发明公开了一种面向规模化远程零部件固件自动化升级的方法及装置，通过构建云端智慧远程自动升级平台，应用数字化手段对零部件软件版本进行系统化管理。通过远程自动升级平台，建立云端服务器与MES生产线系统的对接，当某零部件具有软件升级需求时，自动触发零部件Part Number升级范围，精准进行自适应自动升级。在刷写工站端大大节约了原有的刷写工站的布置空间，优化了多人进行本地化操作的方式，提高效率，降低生产成本。同时，设计的装置便于在仓库端、客户端、生产线端进行灵活部署，解决了当前采用的在生产线端建立U型生产线进行流水线刷写的技术难点，实现规模化远程零部件固件自动化升级。

公开(公告)号：CN115880222B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202211386230.7

申请日：2022-11-07

申请人： 浙江大学

发明人： 赵峰

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/52 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的多模态影像处理方法和系统，所述方法包括：步骤S1：作多模态影像数据获取和分析以获取影像特征；步骤S2：基于不同模态影像数据的影像特征之间的关系确定显著区域；步骤S3：基于显著子区域得到一个或者多个扩大显著子区域；步骤S4：将目标区域和每个显著子区域均作为深度神经网络模型的输入并分别得到分类结果；基于分别得到的分类结果得到最终的分类结果。本发明通过跨模态影像分析方式，能够快速的定位目标区域并进行分类，大大的提高了深度神经网络模型的训练效率和基于深度学习的多模态影像处理效率。

公开(公告)号：CN115880222A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211386230.7

申请日：2022-11-07

申请人： 浙江大学

发明人： 赵峰

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/52 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的多模态影像处理方法和系统，所述方法包括：步骤S1：作多模态影像数据获取和分析以获取影像特征；步骤S2：基于不同模态影像数据的影像特征之间的关系确定显著区域；步骤S3：基于显著子区域得到一个或者多个扩大显著子区域；步骤S4：将目标区域和每个显著子区域均作为深度神经网络模型的输入并分别得到分类结果；基于分别得到的分类结果得到最终的分类结果。本发明通过跨模态影像分析方式，能够快速的定位目标区域并进行分类，大大的提高了深度神经网络模型的训练效率和基于深度学习的多模态影像处理效率。

公开(公告)号：CN115761217A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211541335.5

申请日：2022-12-02

申请人： 浙江大学医学院附属第一医院

发明人： 赵峰

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种人工智能影像处理方法和系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1：作肿瘤相关成纤维细胞CAFs分析以得到第一参数组；步骤S2：基于第一参数组设置和人工智能模型相关的第二参数；步骤S3：获取患者的影像数据；步骤S4：对影像数据涉及的图像区域作多次区域划分，得到对应的多个子区域集合；步骤S5：对每个子区域集合基于所述人工智能模型作分析以得到针对子区域集合中每个子区域的输出参数。本发明联合CAFs基因转录及影像数据作影像数据AI分析，通过多区域分析方法提高的疑难影像数据的分析准确性，同时通过基因转录动态分析结果充分利用AI分析结果的模糊区间，进一步提高分析空间。

公开(公告)号：CN102912823A

公开(公告)日：2013-02-06

申请号：CN201210444516.6

申请日：2012-11-09

申请人： 浙江大学

发明人： 彭贝 ,  高宇 ,  冯培恩 ,  赵峰 ,  潘军威

IPC分类号： E02F9/22

摘要： 本发明公开了一种挖掘机回转节能系统。该系统能在挖掘机回转启动时，根据回转马达的需求提供相应的流量，减小系统溢流损失。具体是在过载缓冲阀和油箱之间设置一个流量控制阀。在回转启动加速过程中，流量控制阀工作在节流模式，通过流量控制阀进油口压力计算出流经流量控制阀的流量，也就是系统溢流流量，根据系统溢流流量调节液压泵排量：溢流流量增加时，减小液压泵排量，使泵输出流量大部分被回转马达吸收，减少能量损失；溢流流量减少时，增加液压泵排量，以满足回转马达需求，同时使回转马达进口压力一直维持在溢流压力值，增加回转扭矩，保证回转加速性能。在回转减速制动过程中，流量控制阀工作在直通模式，保证回转马达能够正常补油。

公开(公告)号：CN118196041B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410331439.6

申请日：2024-03-22

申请人： 浙江大学

发明人： 胡伟飞 ,  张亚轩 ,  方健豪 ,  谭建荣 ,  赵峰 ,  鄢继铨 ,  焦清 ,  张桐舟

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06V10/42 ,  G06V20/17 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了基于无人机与深度学习的风机表面缺陷在线检测量化方法，通过引入移窗自注意力机制改善网络存在的感受野固定问题，并设计基于特征金字塔以及特征融合模块的轻量级图像分割模块，对其网络结构做进一步改进，实现对风机表面图像中的缺陷特征进行检测和分割多任务，并利用凸包拟合和细化算法对输出的语义特征图进行骨架提取，实现缺陷长度信息和面积信息的获取。利用相机成像原理完成缺陷实际长度计算，最后通过阈值分割实现缺陷损伤评估。搭建无人机与服务端的数据通信链路，将无人机采集画面进行实时传输，在服务端端利用训练好的模型实现高自动化、低成本、快速准确的风机表面目标特征识别与损伤评估。

公开(公告)号：CN118280487A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410408691.2

申请日：2024-04-07

申请人： 浙江大学

发明人： 赵峰 ,  石伟 ,  包国欢 ,  刘嘉斌

IPC分类号： G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G16C20/30

摘要： 本发明公开了一种多组元高强导电铜合金体系和成分的设计方法，所述设计方法集成了机器学习和计算相图两者进行；包括步骤：1)收集并处理历史数据，形成初始数据集：2)利用初始数据集训练出成熟的机器学习模型；3)建立合金体系和成分空间，利用机器学习模型预测，根据预测性能排序；4)利用相图计算软件，将排序在前的合金体系及其具体合金成分，计算出对应的合金相图、进行合金成分二次设计，确定候选合金；5)判定候选合金的预测性能与实际性能值的误差是否符合预设精度，符合则设计完成。本发明通过大量数据挖掘出合金成分、相信息和元素物化特征与性能之间的关系，利用机器学习模型的初代预测和计算相图的二次设计，实现更优性能的合金体系及成分设计。

公开(公告)号：CN117809363A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311584200.1

申请日：2023-11-25

申请人： 国网湖北省电力有限公司超高压公司 ,  浙江大学滨江研究院

发明人： 陈博 ,  张力文 ,  孙阳 ,  刘志鹏 ,  赵峰 ,  陈晓雯 ,  尹玟璇 ,  邹逸飞 ,  程丽平 ,  袁媛 ,  纪宇譞

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764

摘要： 本发明公开了一种基于人物交互的变电站人员违规行为检测算法，该方法的过程为：首先准备人物交互的变电站人员违规行为数据集，然后建立人物交互违规行为目标检测器，使用第一步准备的人物交互的变电站人员违规行为数据集对人物交互违规行为目标检测器进行训练，最后对人物交互违规行为目标检测器的推理结果处理。其中，准备人物交互的变电站人员违规行为数据集包括数据采集、数据标注、数据预处理。人物交互违规行为目标检测器的推理结果处理包括：模型验证，推理数据后逻辑处理。该方法可以检测出变电站场景人物交互的违规行为。