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公开(公告)号：CN115837667B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211598847.5
申请日：2022-12-14
申请人： 重庆理工大学
摘要： 本发明公开了一种带预紧效果的钢丝束驱动装置，涉及钢丝束技术领域。本发明包括底座，底座的一端滑动连接有盖板，底座的另一端滑动连接有固定板，底座的内部转动连接有钢丝递送轮轴和绕线轮轴，钢丝递送轮轴位于绕线轮轴的顶端，固定板靠近底座的一端固定有电机，且电机的输出端与绕线轮轴连接；钢丝递送轮轴一端的外侧固定有第二齿轮。本发明利用绕线的相对运动差速的原理，使得本发明整体保证了处于第一绕线轮和第二绕线轮上的钢丝束始终保持张紧力，同时由于第一绕线轮和第二绕线轮处预紧力存在，还可以防止钢丝束在运动时因松弛而脱轨，造成机构失去正常运转的能力。
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公开(公告)号：CN118536000A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410768758.3
申请日：2024-06-14
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： G06F18/2415 , G01M13/045 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/086
摘要： 本发明公开了基于Legendre多小波新型卷积神经网络的轴承故障诊断方法，涉及旋转机械故障诊断与人工智能技术交叉技术领域。本发明采用Legendre小波作为轴承故障诊断方法的基础，通过Legendre小波的优点能有效地捕获滚动轴承的故障特征，且本发明通过使用Legendre多小波基的四个滤波器作为卷积核，这显著降低了学习参数的维数并增强了可解释性，且通过遗传算法优化卷积网络模型的网络结构，避免了通过大量的实验来得到网络结构参数，与传统的轴承诊断方法相比，本方法不需要专家经验，与传统的卷积网络相比，本方法大幅度降低了学习参数，且本方法取得了较好的识别精度，因此本方法能够进行实际工业应用和旋转机械的在线诊断。
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公开(公告)号：CN118531885A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410588117.X
申请日：2024-05-13
申请人： 广州打捞局
摘要： 本发明公开了一种真空预压施工排水管铺设装置，包括底部支撑架、移动轮和拉动扶手，还包括排水管导出排放机构、排水管存放机构和排水管切断机构，底部支撑架的底端连接有移动轮，底部支撑架的上端连接有排水管导出排放机构，排水管导出排放机构的后侧连接有排水管存放机构，排水管导出排放机构的前侧连接有排水管切断机构，排水管导出排放机构的后侧连接有拉动扶手。本发明提供的一种真空预压施工排水管铺设装置，通过设置排水管导出排放机构，传动滑轮转动时可通过第一皮带带动皮带支撑半环转动，进而可使两个固定滑轮挤压排水管并将排水管定量送出，从而可达到对排水管定量铺设的目的。
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公开(公告)号：CN118429283A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410455556.3
申请日：2024-04-16
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G01N3/00 , G01N3/06
摘要： 本发明公开了一种金属试样表侧面滚动接触疲劳裂纹检测方法，涉及金属表面滚动接触疲劳裂纹检测技术领域。本发明针对YOLOX原主干网络模型在全局特征提取上存在的不足，使用Swin‑Transformer替换CSPDarknet，作为模型的主干特征提取网络，利用多头注意力机制去提取更加有效的全局特征，其次在加强特征提取网络中引入CBAM注意力机制，降低复杂背景对模型的干扰，增加模型对裂纹特征的表达能力，最后将置信度损失函数替换为Focal Loss，减少模型对图像背景区域的学习，提高对正样本的学习能力。将改进后的YOLOX模型与现有主流的目标检测模型相比，综合检测速度与检测精度，本发明提出的Swin‑YOLOX的检测效果更为突出，可以应用于试验机上金属疲劳裂纹的实时检测中，为获取金属的极限性能提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN118429274A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410413652.1
申请日：2024-04-08
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的轻量化桥梁表观病害检测方法，涉及混凝土建筑安全评估技术领域。本发明通过在YOLOv8神经网络中改进小目标检测层网络，舍弃了原检测网络的大目标检测层，同时在YOLOv8神经网络C2f层中引入LMConv卷积，降低参数量的同时增强病害特征的提取能力，提高精度；分别合并YOLOv8检测头上BBox Loss分支和Cls Loss分支上的两个卷积，并用组卷积替换，并行计算降低计算量；同时引入了Inner‑IoU，利用辅助边界框打破原有损失函数的局限性，加快网络的收敛并提升检测能力。本发明提出的方法与原有的模型相比，参数量与计算量大幅降低，并且提高了检测精度，有利于部署于算力有限的边缘计算设备进行桥梁病害检测。
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公开(公告)号：CN118425814A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410393678.4
申请日：2024-04-02
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/387 , G01R31/385 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于MaSVD融合注意力机制的锂电池剩余寿命预测方法，涉及锂电池技术领域。本发明综合考虑多个变量，锂电池寿命的预测通常涉及多个相关变量，如充放电次数、电压、电流等。MaSVD可以对这些变量进行分解和降维，提取出其主要特征。通过将降维后的模型进行和卷积进行连接，通过对季节性的数据通过线性归一化进行线性变换，然后使用编码器进行特征提取的操作，通过多头注意力机制和前馈神经网络更容易捕获到长期依赖性的关系，可以综合考虑多个变量之间的关系，从而更全面地进行预测。相比传统的单变量或少量变量的方法，这种综合考虑的方式可以提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118393104A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410427234.8
申请日：2024-04-10
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
摘要： 本发明公开了一种酸性土壤有机质分级方法，涉及土壤有机质分级技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：采用去离子水提取土壤中DOM，所述DOM为可溶性有机质，所述可溶性有机质包括氨基酸和脂质等可溶性小分子；S2：测定POM的含量，所述POM为土壤中颗粒有机质，采用网筛分离土壤中颗粒有机质；S3：提取ExOM，所述ExOM为交换性有机质，采用中性盐提取交换性有机质；S4：测定滤液中的WOM，所述WOM为弱结性有机质；S5：测定滤液中的CeOM，所述CeOM为胶结性有机质；S6：测定滤液中的AmOM，所述AmOM为非晶复合有机质。本发明采用化学提取剂逐级提取法，即利用不同的化学试剂逐级提取土壤中有机碳组分，便于进一步的全面的完成对酸性土壤的有机质分级。
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公开(公告)号：CN118334365A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410377064.7
申请日：2024-03-29
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种新的RGB‑D图像显著性目标检测方法，涉及计算机视觉和深度学习技术领域。本发明针对RGB‑D图像显著性目标检测的HDFNet模型在其编码阶段和解码阶段均缺乏有效的特征信息表示能力，分别由于它编码阶段仅把RGB特征和Depth特征进行简单相加，它解码阶段通过多次上采样使特征图恢复至输入尺寸进行监督，因此在编码阶段构建了非对称融合模块，该模块通过非对称的方式实现对RGB特征和Depth特征的融合；其次，在解码阶段采用多个深度监督模块对网络进行监督训练，并在各监督层使用BCE，EEL和IoU损失构成的混合损失，最后将各监督层的损失求和作为网络的总损失。
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公开(公告)号：CN118261048A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410386806.2
申请日：2024-04-01
申请人： 重庆理工大学
摘要： 本发明公开了一种无人装备数字孪生即时生成仿真系统构架，涉及自动驾驶技术领域。本发明至少包括环境感知系统硬件/软件前端、环境感知系统后端、特征应用模块、环境处理构建模块和孪生仿真对接模块；环境感知系统硬件/软件前端包括物理环境感知单元；环境感知系统后端包括数据预处理单元、数据存储单元、特征计算单元和距离测量单元；所特征应用模块包括三维体素特征存储单元、体素特征块提取单元和特征积木库。本发明可以快速生成仿真环境，进行实时的虚实融合的数字孪生仿真，完成仿真系统高效率、低成本、低延时功能，有效提高车辆行驶的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118243680A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410264426.1
申请日：2024-03-08
申请人： 重庆师范大学
IPC分类号： G01N21/84 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T3/4038
摘要： 本发明公开了一种快速的宫颈涂片扫描成像方法，涉及图像处理技术领域。本发明至少包括以下步骤S1：样本装载：首先将需要扫描的宫颈涂片放在载物台上，然后将显微镜控制轴移动至参考平面；S2：使用工业相机获取局部图像，通过自动对焦得到该局部的清晰图像；S3：扫描得到多张两两相邻具有重叠区域的清晰图像拼接融合得到内容更多、视野更全的图像。本发明解决了手工调焦效率低，可以完成自动调焦至清晰的焦平面，从而获取到清晰的宫颈显微图像。解决了宫颈显微图像拼接问题，消除拼接图像中有接缝的问题，还提高了拼接效率。
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