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公开(公告)号：CN207869208U
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201721590357.5
申请日：2017-11-24
申请人： 核工业西南物理研究院 , 成都理工大学工程技术学院
IPC分类号： H04N5/225 , H04N7/18 , H04N5/76 , G08B13/196
摘要： 本实用新型属于新型智能家居领域，具体涉及一种无线家庭监控摄像头；包括摄像头主体、移动球、交互端和电路主板；所述摄像头主体包括外壳，感光器，摄像头，SD卡槽；感光器位于摄像头正上方，SD卡槽位于摄像头背面下方，所述移动球与摄像头底部相连，安装在交互端正上方凹槽内，通过内置电线与交互端电源相连。交互端包括麦克风，交互屏幕，扬声器，固定件，USB电源接口和SET重置键；电路主板安装在摄像头主题内部；本实用新型可实现包括远程监控，360度全景查看，1080高清视频，红外夜视，报警推送，实时查看等功能。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN114004913B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111615449.5
申请日：2021-12-28
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06T11/00 , G06T7/30 , G06T5/00 , G06V10/762 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于柯西混合模型的TGS图像重构方法，具体包括如下步骤，步骤S1：对核废物包装体进行三维扫描，获取TGS透射图像和发射图像；步骤S2：构造柯西混合模型，并对模型中参数的更新；步骤S3：对柯西混合模型中协方差矩阵进行特征分解，得到对应的两个特征矩阵；步骤S4：分别完成每个特征矩阵校正，得到两个校正后的特征矩阵；步骤S5：根据校正后的特征矩阵求解得到旋转矩阵；步骤S6：根据图像的刚性变换关系，求解得到缩放因子和平移向量；步骤S7：根据求解出的旋转矩阵、缩放因子、平移向量得到完成配准的图像。本发明实现图像的精准融合，从而为核废物判别和分类提供多数据多信息的图像，使固体核废物的检测更加方便可靠。
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公开(公告)号：CN116776244A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310630726.2
申请日：2023-05-31
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于MLP模型的中子‑伽马甄别方法，包括获取中子‑伽马脉冲数据，并滤波处理得到中子‑伽马脉冲信号；基于中子‑伽马脉冲信号建立MLP模型，将滤波处理后的中子‑伽马脉冲信号导入所述MLP模型中，采用Adam优化器基于训练数据迭代更新网络权重，对模型进行优化，得到服从相似分布的特征向量，根据特征向量得到中子和伽马射线的概率值，通过该概率值对中子和伽马射线进行二分类，最后将二分类结果作为甄别因子对中子‑伽马数据进行甄别。本发明巧妙地采用MLP模型进行中子‑伽马甄别，实现更好的细节信息提取性能，具有更少的人工调参需求，提高了甄别能力，且不需要对原始脉冲数据进行归一化处理，简化的数据处理过程。
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公开(公告)号：CN116776243A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310630616.6
申请日：2023-05-31
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于1‑D AlexNet模型的中子‑伽马甄别方法，包括获取中子‑伽马脉冲数据；基于中子‑伽马脉冲信号建立1‑D AlexNet模型；将中子‑伽马脉冲信号导入1‑D AlexNet模型并采用SGDM算法对模型进行优化；根据1‑D AlexNet模型输出的分类结果计算出甄别因子；利用该得到的甄别因子对中子‑伽马脉冲数据进行甄别。本发明巧妙地采用1‑D AlexNet模型进行中子‑伽马甄别，简化的数据处理过程，提高了甄别能力，相比传统的电荷比较法进行中子‑伽马甄别明显提高了性能。
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公开(公告)号：CN115345208B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211276296.0
申请日：2022-10-19
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F17/18 , G06F123/00
摘要： 本发明公开了一种基于顶帽变换的中子‑伽马脉冲堆积甄别方法，涉及混合辐射场测量及其数据处理技术领域，包括采集中子‑伽马脉冲数据；对中子‑伽马脉冲数据进行预处理；构建线性结构元素；基于线性结构元素，对预处理后的中子‑伽马脉冲数据进行顶帽变换，得到第一脉冲数据；设置峰高阈值，根据峰高阈值对第一脉冲数据进行假峰剔除，得到第二脉冲数据；对第二脉冲数据进行差分处理，得到第三脉冲数据；统计第三脉冲数据的波峰个数，甄别为脉冲堆积事件。本发明不会受噪声等因素影响，大大降低了误判率；构建了线性结构元素用于中子‑伽马脉冲信号的顶帽变换，等价于用集合的概念对信号进行运算，运算过程和构建过程简单。
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公开(公告)号：CN114821091A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210745782.6
申请日：2022-06-29
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于逻辑回归二分类的核素快速识别方法，通过收集来自两个放射源的多个核能谱数据作为源数据，并对放射源核能谱数据构建标签数据集，将源数据集进行预处理得到特征数据集，其次，将特征数据集归一化处理，并将特征数据、标签数据划均分为训练集与测试集，通过构建预测函数，根据设置的学习率、迭代次数、正则项系数等参数进行模型训练，进而采用梯度下降法求解参数θ，即得到预测函数模型；再者，通过损失函数进行算法衡量，不断优化模型，最终达到快速识别核素的效果。本发明通过训练模型，计算预测函数以及各种调试，最终做到减小误差，以提高核素快速识别的准确度。
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公开(公告)号：CN114004913A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111615449.5
申请日：2021-12-28
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06T11/00 , G06T7/30 , G06T5/00 , G06V10/762 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于柯西混合模型的TGS图像重构方法，具体包括如下步骤，步骤S1：对核废物包装体进行三维扫描，获取TGS透射图像和发射图像；步骤S2：构造柯西混合模型，并对模型中参数的更新；步骤S3：对柯西混合模型中协方差矩阵进行特征分解，得到对应的两个特征矩阵；步骤S4：分别完成每个特征矩阵校正，得到两个校正后的特征矩阵；步骤S5：根据校正后的特征矩阵求解得到旋转矩阵；步骤S6：根据图像的刚性变换关系，求解得到缩放因子和平移向量；步骤S7：根据求解出的旋转矩阵、缩放因子、平移向量得到完成配准的图像。本发明实现图像的精准融合，从而为核废物判别和分类提供多数据多信息的图像，使固体核废物的检测更加方便可靠。
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公开(公告)号：CN113989406A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111615799.1
申请日：2021-12-28
申请人： 成都理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏张量字典学习的层析γ扫描图像重建方法，包括：建立TGS测量方程；将TGS测量方程改写成三阶张量格式；运用张量字典对TGS测量方程进行稀疏表示；对张量格式的TGS测量方程添加服从泊松分布的干扰噪声；将稀疏矩阵求解范数问题转化为求解其对应范数的最小值问题；采用K‑CPD算法对求解转换后的稀疏矩阵进行张量字典的学习和稀疏编码；使用最大似然估计方法估计出泊松分布的参数并重建层析γ扫描图像。本发明通过稀疏张量字典学习，实现了对庞大数据的降维和数据信息的深度挖掘，快速重建了透射图像和发射图像，提高了检测的效率及图像重建的精度。
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公开(公告)号：CN112258432B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202011146572.2
申请日：2020-10-23
摘要： 本发明公开了一种基于复合型结构元素数学形态学的中子‑伽马甄别方法，包括P10、获取中子‑伽马脉冲数据；P20、对获取的中子‑伽马脉冲数据进行预处理；P30、构建用于数学形态学变换的复合型结构元素；P40、对预处理后的中子‑伽马脉冲数据进行数学形态学开运算处理；P50、对P40步骤开运算后的结果进行积分，计算得出甄别因子；P60、利用该得到的甄别因子对中子‑伽马脉冲数据进行甄别。本发明具有较好的甄别性能，同时能够表现出很好的抗噪能力，在混合辐射场测量及其数据处理技术领域具有很好的应用价值。
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公开(公告)号：CN112258432A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011146572.2
申请日：2020-10-23
摘要： 本发明公开了一种基于复合型结构元素数学形态学的中子‑伽马甄别方法，包括P10、获取中子‑伽马脉冲数据；P20、对获取的中子‑伽马脉冲数据进行预处理；P30、构建用于数学形态学变换的复合型结构元素；P40、对预处理后的中子‑伽马脉冲数据进行数学形态学开运算处理；P50、对P40步骤开运算后的结果进行积分，计算得出甄别因子；P60、利用该得到的甄别因子对中子‑伽马脉冲数据进行甄别。本发明具有较好的甄别性能，同时能够表现出很好的抗噪能力，在混合辐射场测量及其数据处理技术领域具有很好的应用价值。
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