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公开(公告)号：CN1772790A
公开(公告)日：2006-05-17
申请号：CN200510110055.9
申请日：2005-11-04
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种由固相聚合制备聚对苯二甲酸乙二酯和多元醇的支化高聚物的方法，是以低粘度聚对苯二甲酸乙二酯为基体材料，多元醇为共聚单体，将聚对苯二甲酸乙二酯和多元醇在双螺杆挤出机中共混并挤出造粒，然后在一定温度下固相聚合得到所需支化度的支化聚酯。本发明的方法不仅简便，而且能够适合工业化生产的需要。
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公开(公告)号：CN110505479B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201910733206.8
申请日：2019-08-09
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/159 , H04N19/154
Abstract: 在压缩感知视频监控中，每帧均采用相同测量率进行单独观测。为了提高待回放帧的重构质量，本发明提出了一种启动时延约束下的视频压缩感知重构方法。重构端从码流中提取出各个帧观测矢量，对每一帧观测矢量首先执行单帧图像的迭代重构算法，然后根据迭代次数是否达到最大值来判定该帧是预测帧还是参考帧。在初次重构的基础上，预测帧采用质量较好的参考帧执行可能的双向或单向预测，通过多假设块匹配的残差最小化，完成二次重构乃至三次重构。所提方法能够动态地表征相关性未知的多帧图像，有助于提升视频压缩感知重构的整体质量。
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公开(公告)号：CN109120932B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810766665.1
申请日：2018-07-12
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/137 , H04N19/182 , H04N19/503 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于HEVC压缩域双SVM模型的视频显著性预测方法。所提方法对视频数据集中选定的所有训练视频序列进行分类，使用分类的训练视频序列A类和B类对HEVC压缩域双SVM显著性预测模型分别进行训练，得到两种不同的压缩域显著性预测模型。从视频数据集中选取某一测试视频序列进行预分类操作，使用已经训练好的HEVC双SVM显著性预测模型对测试视频序列进行显著性的预测，所提方法能够获得较好的显著性预测效果。
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公开(公告)号：CN111522151B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010326806.5
申请日：2020-04-23
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种高度灵敏的机械调控智能窗薄膜及其制备方法，薄膜为双层复合结构，一层为可见光透明度调控层，由弹性聚合物(透明度大于等于80％)以及堆积在其中的纳米微球(其表面包覆低结合力分子材料)组成；另一层为紫外和/或红外阻隔层，由弹性聚合物以及均匀分散在其中的紫外光阻隔粒子和/或红外光阻隔粒子(平均粒径为10～100nm)组成；制备方法为：首先在基板上喷涂低结合力分子材料和纳米微球分散液，然后浇筑固化剂与掺杂紫外光阻隔粒子和/或红外光阻隔粒子的弹性聚合物预聚体的混合物后固化，最后剥离。本发明的方法简单，制得的薄膜不仅具有紫外和/或红外阻隔能力，还具有高灵敏的机械拉伸可见光透明度调节能力。
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公开(公告)号：CN112865128A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110381433.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 东华大学
IPC: H02J3/18
Abstract: 本发明公开了一种防止容性无功倒送的高压配电网无功规划方法，建立考虑功率因数约束的含电抗器和电容器的综合无功规划模型，该模型考虑在高压配电系统中同时配置电容器和电抗器，以规划期内无功补偿设备投资和有功网损成本之和最小为目标函数，在约束中增加了节点功率因数约束，然后提出一种基于功率因数无功灵敏度的改进遗传算法，通过求解所提模型，得到电容器和电抗器无功规划方案，在峰谷时段分时投切，可以满足功率因数约束，避免容性无功倒送上级电网，解决峰谷差日益扩大的高压配电网在低负荷时产生的无功倒送和功率因数越限问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111473738A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010326408.3
申请日：2020-04-23
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种高度灵敏的可视化柔性应变传感器及其制备方法，高度灵敏的可视化柔性应变传感器由相邻的传感层和支撑层组成；传感层由第一弹性聚合物、纳米微球和染料组成；纳米微球的表面包覆有染料；纳米微球镶嵌在第一弹性聚合物中；支撑层由第二弹性聚合物组成；第一弹性聚合物与第二弹性聚合物为种类相同的透明聚合物，二者中都掺杂同种类的色素，或仅第二弹性聚合物中掺杂色素；制备方法为：首先在基板表面进行喷涂得到表面包覆有染料的纳米微球，然后在喷涂后的基板表面进行浇筑固化先后形成掺杂或未掺杂色素的第一弹性聚合物和掺杂色素的第二弹性聚合物，最后剥离基板。本发明的方法简单，制得的产品具有高度灵敏性。
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公开(公告)号：CN110930304A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201811103632.5
申请日：2018-09-20
Applicant: 东华大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 在图像超分辨率处理研究领域，对于任意倍增比的超分辨率研究仍然鲜见相应的成果。在高倍增比下，图像清晰度变得过低，肉眼已难以识别图像的内容，但是随着技术的进步，机器却可以自动识别清晰度不高的图像。本发明公开了一种基于全尺度质量总和的图像集超分辨率自适应阈值选取方法。所提方法是在任意倍增比图像处理中，选定全尺度质量总和Q为参考量，并以在任意倍增比下的Q大小作为评判测度，通过各种算法的Q值来评判其在任意倍增比中处理超分辨率图像的优劣性。本发明具有通用性，即是在全尺度图像处理中，都可以采取该方法来选取合适的切换值进行算法的切换，以获得整体更优的图像重建质量。
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公开(公告)号：CN110505479A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910733206.8
申请日：2019-08-09
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/159 , H04N19/154
Abstract: 在压缩感知视频监控中，每帧均采用相同测量率进行单独观测。为了提高待回放帧的重构质量，本发明提出了一种启动时延约束下的视频压缩感知重构方法。重构端从码流中提取出各个帧观测矢量，对每一帧观测矢量首先执行单帧图像的迭代重构算法，然后根据迭代次数是否达到最大值来判定该帧是预测帧还是参考帧。在初次重构的基础上，预测帧采用质量较好的参考帧执行可能的双向或单向预测，通过多假设块匹配的残差最小化，完成二次重构乃至三次重构。所提方法能够动态地表征相关性未知的多帧图像，有助于提升视频压缩感知重构的整体质量。
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公开(公告)号：CN108537739A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810127313.1
申请日：2018-02-08
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征匹配度的无参考视频增强效果评测方法，包括以下步骤：使用某一视频增强算法E对含有N帧的原始视频V进行质量增强，得到已增强视频Ve；按帧顺序依次获取已增强视频帧的基色分量图像，采用不变量特征算子分别提取分量图像的特征向量；依次对前后帧中同一基色分量的特征向量进行特征匹配，分别计算出两幅分量图像特征点匹配成功的个数；判断当前帧是否为已增强视频Ve的最后一帧，如果不是，则返回上述步骤；否则，进入下一步骤；累计所有前后帧基色分量的特征匹配点数，将所有特征匹配点数的每帧分量平均值作为该视频增强算法的特征匹配度。本发明为改进无参考视频增强算法提供了一种客观评测准则。
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公开(公告)号：CN101514497B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200910047254.8
申请日：2009-03-09
Applicant: 东华大学
IPC: D01F4/00
Abstract: 本发明提供了一种分离提取天然角蛋白纤维中原纤状结构体的方法，其特征在于，具体步骤为：将天然角蛋白纤维依次进行开松、除杂、清洗和干燥处理后，以固液比1-3g/50ml浸入到氧化剂溶液中室温下浸泡0.5-2小时后洗净，烘干；将得到的天然角蛋白纤维切成3-5毫米的小段，以固液比0.5-2g/50ml浸入到溶胀试剂中，搅拌、超声波振荡或超声波破碎；将得到的的固液混合物用80-120目筛网过滤除去未反应的天然角蛋白纤维，将滤液用350-450目筛网过滤得到直径为3-5μm的原纤结构体和滤液。本发明所制备的角蛋白原纤状结构体保留了羊毛内部结构本身的特征，具有各向异性的结构特点。角蛋白原纤状结构体制备工艺简单，所采用的化学试剂可回收利用，对环境污染小。
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