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公开(公告)号：CN115165370A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210750659.3
申请日：2022-06-29
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明提供一种可作为通用的测试平台用于多种直线电机的测量中的直线电机测试平台。包括测试平台底板组件以及为设置在测试平台底板组件上的被测直线电机的动子模块连接并且提供拉压力的原动力组件，所述测试平台的底板组件分别设置可以安装动子模块的动子组件、可以安装被测直线电机的定子模块的定子组件；所述定子组件和所述动子组件的间距可调。本发明动、定子之间的间隙可根据需要来自由调节，可作为通用的测试平台用于多种直线电机的测量中，以弥补现有测试方法的不足。
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公开(公告)号：CN112836346B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110020431.4
申请日：2021-01-07
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G01R31/34
摘要： 本发明实施例涉及故障检测技术领域，公开了基于CN和PCA的电机故障诊断方法、电子设备及介质。该方法包括：接收传感器采集的电机的原始数据；对原始数据进行归一化处理，并转换为15位的二进制数据；利用CN算法对二进制数据进行空间映射，得到10维的空间映射矩阵；利用PCA算法对空间映射矩阵进行降维处理，获取3维的特征矩阵；将特征矩阵输入预先训练的网络模型，输出诊断结果。实施本发明实施例，可以提升故障类型的空间可分离性，提升故障诊断算法的检测效率。
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公开(公告)号：CN111353412B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010117037.8
申请日：2020-02-25
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/64 , G06V10/84 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种端到端的3D‑CapsNet火焰检测方法和装置，火焰检测方法包括以下步骤：选择火焰样本图像，构建火焰样本集合；创建火焰检测初始模型；通过Mnist数据集对CapsNet网络进行训练，将对CapsNet网络进行训练形成的主胶囊层参数、数字胶囊层参数以及全连接层参数迁移至火焰检测初始模型的主胶囊层、数字胶囊层以及全连接层；通过火焰样本集合对火焰检测初始模型进行训练，形成最终的火焰检测模型；采集目标图像，将火焰标准图像和目标图像的RGB三通道图像分别输入火焰检测模型的第一输入端和第二输入端，经由火焰检测模型输出最终的检测结果。本发明实现火焰的精准检测。
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公开(公告)号：CN111310690A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010117030.6
申请日：2020-02-25
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于CN和三通道胶囊网络的森林火灾识别方法和装置，识别方法包括以下步骤：构建森林火灾火焰的初始样本集合；获取初始样本集合中的每个样本的火焰区域图像，构建形成火焰样本集合；创建三通道CapsNet网络模型；通过Mnist数据集对单个的CapsNet网络进行训练，将对单个的CapsNet网络进行训练形成的参数迁移至三通道CapsNet网络模型中，三通道CapsNet网络模型中的总全连接层的参数通过随机初始化实现；通过火焰样本集合对三通道CapsNet网络模型进行二次训练，形成最终的火灾识别模型；应用CN算法构建火焰样本集合描述的主元颜色空间向量。本发明提高了火灾检测的实时性和有效性。
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公开(公告)号：CN109753942A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910030221.6
申请日：2019-01-14
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于空间金字塔FHOG特征的人脸表情识别方法，其包括以下步骤：S1、获取人脸表情图像样本集，提取人脸表情图像样本集中每个人脸表情图像样本的SP-FHOG特征；S2、将每个人脸表情图像样本的SP-FHOG特征输入神经网络中进行训练，得到人脸表情识别模型；S3、获取目标人脸表情图像，提取目标人脸表情图像的SP-FHOG特征；S4、将目标人脸表情图像的SP-FHOG特征输入到人脸表情识别模型中进行识别。本发明还提供了基于空间金字塔FHOG特征的人脸表情识别装置。本发明应用空间金字塔对cell的FHOG特征进行处理，最终获得了人脸图像的整体特征和局部特征，提高了识别效果。
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公开(公告)号：CN109389173A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811192679.3
申请日：2018-10-13
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于M-CNN的试卷分数自动统计分析方法，其包括以下步骤：步骤1、创建单数字手写数字库和双数字库；步骤2、获取每个单数字Mask区域和双数字Mask区域的像素点位置；步骤3、创建单数字CNN识别模型和双数字CNN识别模型；步骤4、对所述单数字CNN识别模型和双数字CNN识别模型进行训练；步骤5、获取目标图像；步骤6、对所述目标图像进行切割，确定待识别图像；步骤7、获取每个待识别图像的数值；步骤8、得到所述试卷图像的总分数。本发明还提供了一种基于M-CNN的试卷分数自动统计分析装置。本发明可有效的降低部分计算负担，同时引入SPP网络有效的解决了输入图像尺寸固定的问题。
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公开(公告)号：CN108509988A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810244952.6
申请日：2018-03-23
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种试卷分数自动统计方法，包括以下步骤：对目标试卷进行图像采集，获取初始图像；对所述初始图像进行拟合，以获取初始图像中的目标数字区域图像；通过积分质心法对所述拟合图像进行分割，得到分割图像；获取双位手写数字识别算法模型LeNetT；依据单个手写数字识别算法模型LeNet-5和双位手写数字识别算法模型LeNetT对每个分割图像进行识别，得到目标分数；对所述目标分数进行统计分析。本发明还公开了一种试卷分数自动统计、电子设备和计算机可读存储介质。本发明通过对试卷进行图像采集，进而自动识别各题分数，以实现对试卷分数的统计分析。
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公开(公告)号：CN106357047A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610841093.X
申请日：2016-09-23
申请人： 郑州润华智能设备有限公司 , 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种用于并联机器人的永磁直驱电机及其并联机器人结构，该永磁直驱电机包括一个转子、一个驱动转子运动的定子、一个与转子包合或分离且使转子运动或静止的刹车组件；定子设置于转子的一端，刹车组件设置于转子的另一端，转子的中部垂直设置有输出轴；输出轴位于定子和刹车组件的中间。并联机器人结构包括固定平台、从动臂、关节轴承、中轴管、动平台；固定平台的周部固定连接有三个永磁直驱电机。本发明的用于并联机器人的永磁直驱电机和并联机器人结构，减小驱动装置体积，降低系统价格，而且给电机的输出轴在电机中间部位，有效的利用空间，平衡轴承受力，减小轴承磨损，具有直驱、控制精度高等优点。
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公开(公告)号：CN109635814B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201811567947.5
申请日：2018-12-21
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的森林火灾自动检测方法，其包括以下步骤：对训练样本图像进行拟合，获取拟合后的拟合图像集，寻求组合图像；获取所述组合图像中的最优数字组合；将待检测图像拟合得到初始处理图像；采用自适应阈值分割法选定初始处理图像的候选区域，并对所述候选区域进行分割，得到疑似火灾图像；构建基于空间尺度HOG池化的卷积神经网络模型，将所述疑似火灾图像输入至所述卷积神经网络模型，当存在两个或以上的火灾时，则所述待检测图像存在火灾点。本发明还提供了一种基于深度神经网络的森林火灾自动检测装置。本发明通过多通道融合后的融合图像集训练创建树状CNN模型，进而获取发生火灾的概率，精度高。
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公开(公告)号：CN109389173B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201811192679.3
申请日：2018-10-13
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于M‑CNN的试卷分数自动统计分析方法，其包括以下步骤：步骤1、创建单数字手写数字库和双数字库；步骤2、获取每个单数字Mask区域和双数字Mask区域的像素点位置；步骤3、创建单数字CNN识别模型和双数字CNN识别模型；步骤4、对所述单数字CNN识别模型和双数字CNN识别模型进行训练；步骤5、获取目标图像；步骤6、对所述目标图像进行切割，确定待识别图像；步骤7、获取每个待识别图像的数值；步骤8、得到所述试卷图像的总分数。本发明还提供了一种基于M‑CNN的试卷分数自动统计分析装置。本发明可有效的降低部分计算负担，同时引入SPP网络有效的解决了输入图像尺寸固定的问题。
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