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公开(公告)号：CN110263920B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910542703.X
申请日：2019-06-21
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种卷积神经网络模型及其训练方法和装置、巡检方法和装置，卷积神经网络模型的训练方法，包括：对获取的训练数据集进行卷积处理，得到所述训练数据集对应的特征映射数据；基于预设的边缘卷积规则，提取所述特征映射数据的有效特征数据；将所述有效特征数据输入待训练卷积神经网络模型，进行特征训练，实现了对无用特征数据进行过滤，从而利用有效特征数据对待训练卷积神经网络模型进行训练，使得训练过程能够快速收敛，得到训练后的卷积神经网络模型。采用本发明的技术方案，能够提高卷积神经网络模型的训练速度。
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公开(公告)号：CN112348080A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011228032.9
申请日：2020-11-06
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及工控异常检测技术领域，具体涉及一种基于工控异常检测的RBF改进方法、装置和设备，所述方法包括采集工业控制系统的网络数据，对网络数据进行预处理得到样本网络数据，基于减聚类算法，在样本网络数据中确定隐节点的聚类中心，并根据聚类中心确定隐节点的扩展常数，基于灰狼算法，进一步确定隐节点的输出权重，根据聚类中心、扩展常数和输出权重确定改进后的RBF优化模型。本发明提供的技术方案，通过减聚类算法与灰狼优化算法优化RBF模型的聚类中心、扩展常数和输出权重等网络参数，避免陷入极小值，提高运算效率与分类正确度，适用于高维冗余的工控数据集，能够快速判断工业控制系统的网络行为是否存在异常，避免网络攻击带来的损失。
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公开(公告)号：CN109816051B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910139321.2
申请日：2019-02-25
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种危化品货物特征点匹配方法及系统，该方法包括：获取待测量的危化品货物的左图像和右图像；采用SIFT算子分别检测左图像和右图像的特征点；对特征点进行聚类分析，确定SIFT匹配需要的阈值；根据阈值，对左图像和右图像的特征点进行初次匹配，得到多个匹配点对；去除错误的匹配点对，得到优化后的匹配点对集合。本发明提供的技术方案，采用SIFT算子检测左右图像的特征点，并通过DBSCAN密度聚类算法对特征点进行聚类分析，确定SIFT匹配需要的阈值，初匹配完成后，去除错误的匹配点对，得到优化后的匹配点对集合，以提高匹配准确率。DBSCAN密度聚类分析使得SIFT算法中固定阈值可变，大大提升了匹配率和准确率，为后续危化品仓储测距技术提供了保障。
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公开(公告)号：CN111815403A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010563236.1
申请日：2020-06-19
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06F40/284
摘要： 本申请涉及一种商品推荐方法、装置及终端设备，商品推荐方法包括构建异质图；根据异质图生成节点序列；根据节点序列生成节点向量；根据节点向量的距离找出相似用户，根据相似用户所选商品向待推荐用户推荐商品。本申请可以避免因数据稀疏造成对相似用户难找的问题，从而提高推荐商品的准确性。
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公开(公告)号：CN107421657B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710508077.3
申请日：2017-06-28
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G01K11/32
摘要： 本发明涉及传感技术领域，公开一种拉曼光纤温度传感系统及其噪声补偿方法，以考虑波分复用等环节所引入的噪声实现对整体光纤段测量结果的数据矫正。本发明的技术方案中，将采集光纤上同一点在不同测量温度下斯托克斯光与反斯托克斯光的比值与的比值N0(T)看作恒定常数与噪声补偿函数的乘积；然后选取两测温参考段，借助两参考段的测量数据来求解系数B，得到系数B后，对光纤上每个点，得到温度解调公式。进一步的，本发明还可结合光纤距离损耗系数，实现对整体光纤段测量结果更精确的数据矫正。
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公开(公告)号：CN110263920A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910542703.X
申请日：2019-06-21
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种卷积神经网络模型及其训练方法和装置、巡检方法和装置，卷积神经网络模型的训练方法，包括：对获取的训练数据集进行卷积处理，得到所述训练数据集对应的特征映射数据；基于预设的边缘卷积规则，提取所述特征映射数据的有效特征数据；将所述有效特征数据输入待训练卷积神经网络模型，进行特征训练，实现了对无用特征数据进行过滤，从而利用有效特征数据对待训练卷积神经网络模型进行训练，使得训练过程能够快速收敛，得到训练后的卷积神经网络模型。采用本发明的技术方案，能够提高卷积神经网络模型的训练速度。
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公开(公告)号：CN109902696A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910167046.5
申请日：2019-03-06
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种基于分段直线拟合的危化品堆垛测距方法，包括：对危化品堆垛进行图像采集，对采集的图像进行角点检测，对检测的角点进行去噪处理，对去噪后的角点进行分段直线拟合，根据拟合得到的交点和去噪后的角点提取有效角点，利用提取的有效角点对危化品堆垛进行距离测量。本发明针对双目视觉测距的有效角点提取的关键问题，将Shi-Tomasi角点检测与改进的分段直线拟合相结合，将分段直线拟合之后得到的直线交点补充为有效角点，解决了现有角点检测方法中存在的伪角点，角点遗漏的问题，进而提高了危化品堆垛角点检测准确率及降低测距误差。
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公开(公告)号：CN109029765A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810506703.X
申请日：2018-05-24
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G01K11/00
CPC分类号： G01K11/00
摘要： 本发明提供一种信号处理方法和信号处理装置，该方法包括：获取第一温度信号，并确定目标小波基和目标层数；根据所述目标小波基和所述目标层数对所述第一温度信号进行小波分解，得到所述目标层数的小波分解系数；去除所述目标层数的小波分解系数中的噪声信号，得到目标小波分解系数；对所述目标小波分解系数进行小波重构，得到第二温度信号。本发明实施例测得的温度信号的误差较小，从而使得测得的温度信号的精度较高。
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公开(公告)号：CN105151624B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201510219165.2
申请日：2015-04-30
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： B65G1/137
摘要： 本发明公开一种仓储堆垛货物定位方法与装置，用于仓储堆垛货物的准确定位。该仓储堆垛货物定位方法包括：根据预设划分规则对目标区域进行二维网格划分，并在所述二维网格上选取参考点；比较每个参考点的第一测量坐标与实际坐标，得到每个所述参考点的矢量误差；获取所述目标区域中目标货物的第二测量坐标，以及确定所述目标货物所对应的参考点；根据所述参考点的误差矢量对所述第二测量坐标进行校正，得到所述目标货物的定位坐标。采用本发明的技术方案，对于仓储堆垛货物的测量定位进行参考点矢量补偿，从而减小该货物的定位误差，提高对危化品等特殊物品的监测能力，消除仓储堆放环节的安全隐患。
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公开(公告)号：CN104880157B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201510222037.3
申请日：2015-05-04
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G01B11/14
摘要： 本发明公开了一种仓储安全距离监测方法、装置及系统。上述方法包括：根据仓库中预先划分的多个垛位确定各个需要监测的面；在仓库空置的情况下，对于每个需要监测的面，获取测距装置在各个角度扫描时，障碍物与测距装置之间的第一距离；在仓库按照垛位储物的情况下，对于每个需要监测的面，获取监测装置在各个角度扫描时，障碍物与测距装置之间的第二距离；在各个角度下，判断第一距离与第二距离是否相等；在第一距离和第二距离不相等时，判断是否满足报警触发条件，在满足报警触发条件的情况下，触发报警。根据上述技术方案，通过对三维网格划分的平面进行实时扫描计算，实现五距的安全监测。
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