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公开(公告)号：CN113920474B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111260746.2
申请日：2021-10-28
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06N3/006 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种智能监管柑橘种植态势的物联网系统及方法，首先，多源传感器实现对柑橘环境的温度、湿度及生长状况信息进行采集，利用嵌入式系统处理数据，然后，通过NB‑IoT无线模块发送至服务器，再将数据实时显示在云平台界面；使用卷积神经网络对图像信息进行学习和训练，构建柑橘生长态势模型，尤其对害虫种类和概率的检测，并将监测结果传至客户端。当害虫数量达到一定数量比例时，利用无人机携带农药喷洒装置对指定区域进行自动喷洒。当柑橘即将成熟时，利用无人机获取的图像信息对柑橘产量进行预估。整个系统在无人机与物联网技术支撑下，有效服务于智慧农业的高效、精细化管控需求。
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公开(公告)号：CN117036849A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310925996.6
申请日：2023-07-26
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种铁路分段分项绝缘器消弧角缺陷识别方法，属于缺陷智能识别技术领域。方法通过获取待检测分段绝缘器图像；将待检测分段绝缘器图像输入预先训练完成的消弧角缺陷识别模型，利用模型的主干网络并行提取分段绝缘器的局部特征图与全局特征图；利用主干网络中的桥接融合模块将全局特征融合到局部特征中并输出第一特征图，同时将局部特征融合到全局特征中并输出第二特征图；将第一特征图和第二特征图输入消弧角缺陷识别模型的分类器进行缺陷识别分类，输出消弧角缺陷识别结果。本申请提高了模型对消弧角缺陷的识别效果，增强了模型的局部和全局感知能力，同时实现局部特征提取和全局特征特征提取的并行计算，从而降低了训练和推断的延迟。
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公开(公告)号：CN116777948A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310751398.1
申请日：2023-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了鲁棒智能车纯视觉动态目标分割方法，包括如下步骤：S1.进行视场空间ROF标定；具体为：S11.设定相机硬件参数和目标最小运动速度；S12.进行运动目标空间残差流标定；S13.获取视场不同区域最小残差流；S2.进行候选运动目标检测与相机自运动参数计算；S3.进行运动状态判断；具体为：S31.计算候选运动目标残差流；S32.进行残差流方向随机性判断和残差流阈值约束判断，确定候选运动目标的运动状态；S33.输出运动状态。本发明可以提高智能车纯视觉运动目标分割的检测准确度及召回率，进而提高智能车动态环境感知能力。
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公开(公告)号：CN115407800B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211107857.4
申请日：2022-09-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种农产品仓储保鲜库内无人机巡检系统，涉及人工智能技术领域。本发明包括图像信息采集模块、模型训练模块、实时检测模块、数据处理模块、终端显示模块和无人机警报模块，所述图像信息采集模块与实时检测模块连接，所述实时检测模块分别与模型训练模块和数据处理模块连接，所述数据处理模块与终端显示模块连接，所述终端显示模块与无人机警报模块连接；本发明还包括一种农产品仓储保鲜库内无人机巡检方法。本发明有效解决了人工巡检存在工作危险性高、工作强度大的问题，能够做到全天候、全时段巡检。
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公开(公告)号：CN116008733A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310273460.0
申请日：2023-03-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01R31/08 , G01R31/52 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于集成深度神经网络的单相接地故障诊断方法，属于单相接地故障诊断技术领域，方法包括：S1.获取故障线路与非故障线路的历史数据和在线实时数据；S2.进行缺失值处理和标准化处理；S3.将历史数据划分为训练集和测试集；将在线实时数据定义为验证集；S4.建立单相接地故障诊断模型，将训练集和测试集输入到单相接地故障诊断模型中，进行模型训练；S5.在模型训练结束后保存最佳模型参数；S6.将验证集输入到最佳模型参数的单相接地故障诊断模型中，进行单相接地故障诊断，完成故障选线。本发明能够快速有效判别单相接地故障，相对于单一神经网络模型，能够显著提高故障选线准确率，确保故障选线结果的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115502707A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211109322.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: B23P19/04 , G21C17/108 , G21C17/112 , G21C17/02
Abstract: 本发明提出一种堆芯探测器拆除装置，包括：用于抓取并提升堆芯探测器的提升机构和用于将被悬吊的堆芯探测器固定于操作平台的快捷固定机构；提升机构包括框架以及三组滚筒提升部、钢丝绳和抓取机构，抓取机构用于卡接堆芯探测器的端部，滚筒提升部固定于框架，钢丝绳连接抓取机构将其悬吊，滚筒提升部用于控制抓取机构的悬吊高度；快捷固定机构包括圆形上盘、连接立柱、圆形下盘，圆形下盘通过连接立柱与圆形上盘连接，圆形下盘设有三组卡口，圆形上盘对应三组卡口位置设有三组内凹口，三组内凹口开口部位均设有夹持组件本发明以辅助人工作业的方式，提高堆芯探测器拆除效率，减少人工在辐射和高温环境下的工作时长。
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公开(公告)号：CN113919665A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111120245.4
申请日：2021-09-24
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及冷链物流的智能化贮藏技术领域，具体为一种蔬果贮藏品质评价方法。首先，筛选与苹果品质相关的指标，利用相关食品贮藏公式如Arrhenius方程和Q10值模型，寻找出温度、湿度、空气成分与这些指标的数学关系，再通过z‑score(零‑均值)标准化不同温度、湿度和空气成分时的数据，然后再使用模糊综合评价法与熵值法等方法进一步完善补充，构造出蔬果贮藏品质评价模型。该评价方法能够挖掘出合适的贮藏环境条件，较大地提升贮藏苹果的品质，有效地指导不同蔬果产品调配适合的贮藏环境，提高其贮藏时间，减少经济损失。
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公开(公告)号：CN112699244A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110279537.6
申请日：2021-03-16
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的输变电设备缺陷文本分类方法及系统，方法包括步骤：S1：将获取的输变电设备缺陷文本预处理，然后进行词嵌入得到带电力语义特征的第一词向量；S2：通过双向长短时记忆网络获取输变电设备缺陷文本前向和后向特征信息，输出隐藏层状态向量；S3：利用自注意力机制对隐藏层状态向量进行加权变换，获取深层语义特征，得到最终的待分类句向量；S4：将待分类向量经过全连接层输出至Softmax分类器，获得输变电设备缺陷文本分类结果。该方法能解决现有的电力领域缺陷文本分类的人工成本高，分类结果易受分类技术人员经验影响及传统文本分类方法不适用于电力领域的技术性问题。
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公开(公告)号：CN118872654A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411278394.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: A01M7/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于桑果园的自走式无人智能喷施车，所述自走式无人智能喷施车包括底盘、轮胎、驱动组件、电池、发电机、药箱和喷施组件；所述喷施组件包括喷施安装架、水泵、送风筒和舵机，所述喷施安装架安装在底盘平板上，所述水泵、送风筒和舵机均为两组且安装在喷施安装架上，两个送风筒的尾部朝斜上方呈V字型布置，所述水泵的进液口与药箱连接，所述水泵的出液口与送风筒连接，所述送风筒的尾部设有风扇用于雾化并喷施药液，所述舵机用于驱动送风筒上下角度摆动。本发明提能够代替人工进行喷施作业，能够兼顾使用于桑园和果园两种场合，环境适应能力更强，并且喷施范围与距离大。
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公开(公告)号：CN115132296B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210566369.3
申请日：2022-05-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层粗细优化深度学习框架的质量评估方法，包括：获取当前食品的第一食品质量特征数据，并对所述第一食品质量特征数据进行提取，得到用于对所述当前食品进行质量评估的第二食品质量特征数据；根据所述当前食品和所述第二食品质量特征数据，确定出与所述当前食品相匹配的第一神经网络模型；利用基于神经网络改造的遗传算法对所述第一神经网络模型的拓扑结构进行第一层粗优化处理，得到第二神经网络模型；利用萤火虫算法对所述第二神经网络模型中的参数进行第二层精细优化处理，得到最佳神经网络模型，并利用所述最佳神经网络模型对所述当前食品进行食品质量评估。
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