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公开(公告)号：CN106625656A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610956512.4
申请日：2016-11-03
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明公开了一种绘图机器人的控制方法与装置，该绘图机器人的控制方法，包括：通过脑波采集模块获取脑电波信号数据；对所述脑电波信号数据进行分析处理并生成控制指令；根据所述控制指令控制绘图机器人进行绘图。采用本发明的技术方案，数据采集端采用脑波采集模块利用金属电极获取人前额的生物电信号，得到并分析出人的脑电波各项数据，经滤波去噪，选取采集数据中的可控部分可以实现对绘图机器人的控制。
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公开(公告)号：CN105844414A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610179178.6
申请日：2016-03-25
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06Q10/06
CPC分类号： G06Q10/0635
摘要： 本发明公开了一种危险化学品安全管理评估方法，极大的提高了数据挖掘效率，减少的了工作量。该方法通过利用粗糙集对大规模数据进行约简，解决属性数目多、候选集过大的问题，并运用改进Apriori算法提高运行效率，快速获得关联规则，找到制约不同企业提高安全管理水平的主要问题，为政府部门日常执法检查内容的制定提供理论依据。
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公开(公告)号：CN104881010A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510222406.9
申请日：2015-05-04
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G05B19/418
CPC分类号： Y02P90/02 , G05B19/41865
摘要： 本发明公开了一种仓储安全监测系统。该仓储安全监测系统包括：至少一个库房监测站点，其中，每个所述库房监测站点用于获取并存储来自于各个所述监测模块的库房实时状态数据及环境监测结果，并传输至企业信息管理平台；至少一个企业信息管理平台，其中，每个企业信息管理平台均与一个或多个所述库房监测站点相连接；安全监管中心平台，用于通过IP网络获取来自于所述至少一个企业信息管理平台的异常报警信息，并进行相应的应急处理；移动终端访问模块，用于通过移动网络远程实时获取所述企业信息管理平台和所述安全监管中心平台的信息并传输至移动终端。上述技术方案，有效增强了企业危险化学品仓储的安全性，提高了仓储监管的有效性。
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公开(公告)号：CN118505874A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410662899.7
申请日：2024-05-27
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及数据拓展技术领域，具体涉及一种基于相机位姿的RGB数据拓展方法和设备，其中，所述方法首先获取危化品仓库静态场景中通过结构光相机进行多角度拍摄的一组RGB图像；然后识别所有RGB图像的相机位姿数据，并构建相机位姿库；根据相机位姿库中的相机位姿数据，通过位姿拓展算法对相机位姿库进行拓展；通过预先训练好的重建模型，对拓展后的相机位姿库进行渲染，实现对RGB图像的拓展。在本申请中，通过位姿拓展的方法，可以灵活的实现场景任意视角的数据拓展，在无法改变真实相机在场景内位置的情况下，实现了新视角的合成，能够对真实图片描述不充分的遮挡区域进一步描述，解决了采集样本难以全覆盖场景导致的场景描述不完全问题。
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公开(公告)号：CN111815403B
公开(公告)日：2024-05-10
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： G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F18/22 , 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：CN117611785A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310826271.1
申请日：2023-07-06
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本申请涉及点云数据处理相关技术领域，具体涉及一种危化品货物点云预处理方法、装置和电子设备。其中，方法，包括：获取危化品货物的原始点云数据；对原始点云数据进行降噪处理，得到有效点云数据；针对有效点云数据中每一个采样点，确定采样点对应的空间区域类型；其中空间区域类型包括：平面区域、圆柱形区域和粗糙区域；基于采样点对应的空间区域类型，确定采样点的被去除概率；基于采样点的被去除概率，对有效点云数据进行降采样，得到目标点云数据。如此，首先进行降噪，剔除无效采样点，之后基于每一个采样点的实际情况，剔除部分采样点，如此可以进行自适应的降采样，在降低点云数据大小的同时，尽量保证点云数据携带的信息不降低。
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公开(公告)号：CN113128655B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110494541.4
申请日：2021-05-07
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/126
摘要： 本申请提供一种基于多种群遗传算法工控入侵检测分类器参数选择方法，包括：获取数据，设定不同的遗传算法参数；根据设定初始种群的规模随机生成指定数量的个体，将初始种群的每个个体放入分类器得到对应的适应度值，按照适应度值进行排序，从高到低划分为种群一、种群二和保留种群；循环控制三个种群进行进化，不同种群采取不同的进化方式；每一次进化结束后分别将种群一和种群二的最优个体放入优质种群中；在确定循环进行时，每代循环开始前，按照预设规则令保留种群向种群一和种群二提供新的基因型；直至执行达到指定代数停止循环；使用定向进化算子令优质群体再次进化，得到最优个体；基于所述最优个体进行解码得到最优参(56)对比文件Xuejun Liu等.A Method Based onMultiple Population Genetic Algorithm toSelect Hyper-Parameters of IndustrialIntrusion Detection Classifier.Studies inInformatics and Control.2021,第30卷(第3期),第39-49页.Abdullah Konak等.Multi-objectiveoptimization using genetic algorithms: Atutorial.Relibaility Engineering & SystemSafety.2006,第91卷(第9期),第992-1007页.周松儒等.一种基于多种群的退火DNA遗传算法.计算机仿真.2013,第30卷(第11期),第338-342页.
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公开(公告)号：CN113065606B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110418515.3
申请日：2021-04-19
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于轻量级深度学习的异常点位检测方法及系统，该方法通过构建轻量级卷积神经网络模型，并进行模型训练，得到异常点位检测模型，从而实现从生产现场实测数据集中定位出可能被攻击的异常点位数据，由于本发明提供的技术方案，是基于轻量级卷积神经网络模型实现的，在保证正确率的情况下，算法模型小、训练速度快，并能够识别可能的被攻击点位，解决了现有技术中安全防护系统只能给出生产数据是否异常的分类结果，但不能识别哪些点位受到攻击的问题，用户体验度好、满意度高。
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公开(公告)号：CN116452644A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310433897.6
申请日：2023-04-21
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及基于特征描述子的三维点云配准方法、装置及存储介质，应用于危化品仓库安全距离监测技术领域，包括：使用灰度差优化Harris角点并与SURF特征点融合对RGB图进行特征提取和匹配，提升弱纹理区域的特征信息提取能力，将匹配后的二维特征点映射到三维构建H‑SURF特征描述子进行点云粗配准，并选取H‑SURF特征描述子中以误差最小的特征点为中心的邻域点云为感兴趣特征区域，作为ICP算法的输入进行精配准，解决了ICP算法及其相关改进算法在视角重合度过低时易陷入局部最优解的问题，并提升了算法效率与准确率，采用感兴趣特征区域作为输入还解决了现有技术中ICP算法数据处理量大，耗时较长的问题。
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公开(公告)号：CN113095433B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110461233.1
申请日：2021-04-27
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种入侵检测网络结构模型的训练方法，包括：获取原始数据集；对原始数据集进行预处理，得到训练数据集；按照预设时间长度对训练数据集进行分组，将每组中的数据拼接成一个二维数组样本，得到第一预设数量的二维数组样本；利用第一预设数量的二维数组样本对预先构建的网络结构模型进行训练；网络结构结构为添加了BAM的卷积神经网络；输出训练结果；训练结果为入侵检测网络模型。如此，将神经网络与注意力机制相结合引入到工控系统之中，把工控系统中的数据进行特征重排序以强化注意力机制神经网络的作用，进行时空拼接后输入到网络中进行训练，不仅可以实现对欺骗性攻击的检测，还能够提升计算效率和性能，进一步提高检测速度。
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