-
公开(公告)号：CN114363369B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111583861.3
申请日：2021-12-22
申请人： 武汉长飞智慧网络技术有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于光纤传感与数字孪生的空轨运营方法，包括设置在车辆基地外围的分布式光纤周界系统、设置在空轨列车上的光纤陀螺、设置在空轨沿线动力电缆上的分布式测温光纤和设置在控规桥墩上的应力应变光纤，所述空轨运营方法包括：接收由移动终端提交的进入空轨数字孪生模型的用户请求，其中，所述用户请求包括用户身份信息和模式选择信息；根据所述用户请求确认所述空轨数字孪生模型的查看模式，并传输至所述移动终端；分析所述空轨数字孪生模型展示在所述移动终端的警报信息，并根据所述警报信息生成应对信息传送至所述移动终端；根据所述应对信息，通过所述空轨数字孪生模型向用户展示逃生路线。
-
公开(公告)号：CN116402181A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211729803.1
申请日：2022-12-30
申请人： 长飞光纤光缆股份有限公司 , 武汉长飞智慧网络技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/018
摘要： 本发明公开了一种基于标识解析的产品质量预测方法及系统，包括：从标识解析二级平台获取第一基础数据；以物联网平台或录入方式获取包括生产环境基础数据和订单基础数据中的一种或多种第二基础数据；基于第一基础数据和/或第二基础数据对相应的预设模型进行训练以获取产品质量因子预测模型；利用产品质量因子预测模型获取产品质量预测数据并分析，以对产品的质量进行预测。本发明中的方法和系统从标识解析二级平台上选择性获取包括上游原料全要素数据、产品历史经验数据等数据，并且通过其它的数据采集方式对原料、环境和生产等全要素全链条数据采集，并开展分环节建模以及多因素的关联综合建模，能够把握影响产品质量的因素，提高产品质量。
-
公开(公告)号：CN114338287A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111664860.1
申请日：2021-12-30
申请人： 武汉长飞智慧网络技术有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于主动标识的工业边缘网关数据管理方法包括：获取数据汇聚模块采集到的工业数据，其中，工业数据包括工业设备、传感器及物联网卡的工作数据、或数据模型与边缘算法的虚拟资源数据；将工业数据进行协议转换后通过设置有主动标识载体的网络接入模块传输至工业互联网平台或云存储平台；基于主动表示载体预设的编码规则控制所述云存储平台将经过所述主动标识载体标识后的工业数据进行解析，并发送至目标应用。本发明属于工业联网的相关技术领域，能够有效解决现有的工业网关不方便对工业互联网终端的实体设备与虚拟资源数据的追溯与管理，导致工业数据价值不能被充分挖掘，不能满足不同工业应用和管理的需求的问题。
-
公开(公告)号：CN114299746B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111659493.6
申请日：2021-12-30
申请人： 武汉长飞智慧网络技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图像识别的公交车辆调度方法、设备及介质，属于AI应用领域。它包括：通过公交车内预设的摄像头获取每台公交车的实时预估人数；根据预设的车内人数对应表和实时预估人数获取每台公交车的实时修正人数；根据实时修正人数和预设的满载率计算公式获取每台公交车的实时满载率；根据每台公交车的实时位置信息和每台公交车的实时满载率获取各个公交站点的实时拥挤度；将实时拥挤度大于预设拥挤度阈值的公交站点作为待调度公交站点，将可调度的公交车调度至待调度公交站点。本发明不仅能更精确的计算出每台公交车的满载率，而且能更精确的计算出公交线路上各个公交站点的拥挤度，从而提高了公交调度算法的准确性。
-
公开(公告)号：CN114299746A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111659493.6
申请日：2021-12-30
申请人： 武汉长飞智慧网络技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图像识别的公交车辆调度方法、装置、设备及介质，属于AI应用领域。它包括：通过公交车内预设的摄像头获取每台公交车的实时预估人数；根据预设的车内人数对应表和实时预估人数获取每台公交车的实时修正人数；根据实时修正人数和预设的满载率计算公式获取每台公交车的实时满载率；根据每台公交车的实时位置信息和每台公交车的实时满载率获取各个公交站点的实时拥挤度；将实时拥挤度大于预设拥挤度阈值的公交站点作为待调度公交站点，将可调度的公交车调度至待调度公交站点。本发明不仅能更精确的计算出每台公交车的满载率，而且能更精确的计算出公交线路上各个公交站点的拥挤度，从而提高了公交调度算法的准确性。
-
公开(公告)号：CN116304820B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310251823.0
申请日：2023-03-14
申请人： 广东石油化工学院 , 武汉长飞智慧网络技术有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G01M13/045 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06F18/214
摘要： 本发明属于深度学习中的振动数据识别技术领域，公开了一种基于多源域迁移学习的轴承故障类型预测方法及系统，利用故障分类模型和故障分类综合模型输出N个源域样本和综合源域样本的预测标签；对抗学习网络通过对抗训练使得故障分类综合模型学习到综合源域与N个源域的域不变特征；利用故障分类综合模型输出目标域样本的预测标签；对抗学习网络通过对抗训练使得故障分类综合模型学习到综合源域与目标域的域不变特征，通过故障分类综合模型输出目标域样本的预测标签。本发明通过迭代可以直接(56)对比文件Huang Mu-sheng.et al“.ClassificationFusion for Bearing Fault Diagnosis withMulti-source Domain Shift”《.Sciencepublishing group》.2022,全文.
-
公开(公告)号：CN116150408A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211731826.6
申请日：2022-12-30
申请人： 长飞光纤光缆股份有限公司 , 武汉长飞智慧网络技术有限公司
IPC分类号： G06F16/38 , G06F16/245 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于标识解析的能源信息管理方法、系统、设备及存储介质，包括：获取能源信息分析指令；解析能源信息分析指令获取标识码；以所述标识码获取对应的能源标识文件；解析所述能源标识文件获取能源信息分析结果；所述能源标识文件由至少一个能源信息模板和与信息模板映射的标识码生成；所述与信息模板映射的标识码为对信息模板解析后按照设定规则生成。按照本发明实现的基于标识解析的能源信息管理方法、系统，在传统的能源管理系统基础上，扩大应用范围，汇聚能源数据，同时引入标识解析技术，对区域、车间、工序、设备、实时能耗以及总体能耗进行标识码赋码，模板数据上传至标识节点服务平台，以此打通产业上下游能耗信息流。
-
公开(公告)号：CN116091085A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211731915.0
申请日：2022-12-30
申请人： 长飞光纤光缆股份有限公司 , 武汉长飞智慧网络技术有限公司
IPC分类号： G06Q30/018 , G06F16/27
摘要： 本发明公开了一种基于标识码的信息追溯方法、系统、设备及存储介质，包括：获取触发标识码及追溯路径指令；以触发标识码依据追溯路径指令获取追溯后的标识码；以追溯后的标识码获取对应的标识文件；标识文件由至少一个信息模板和标识码生成；标识码为对信息模板解析后按照设定规则生成；追溯路径指令包括触发标识码与至少一个追溯后的标识码之间的至少一种关系，和/或，触发标识码对应的标识文件与追溯后的标识码对应的标识文件中的信息。按照本发明，能够整合定制化信息与标准化管理信息的灵活管理，实现周期更加全的信息管理和追溯，涵盖上游、下游企业和产品，同时使得产品追溯体系更加易于扩展。
-
公开(公告)号：CN114363369A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111583861.3
申请日：2021-12-22
申请人： 武汉长飞智慧网络技术有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于光纤传感与数字孪生的空轨运营方法，包括设置在车辆基地外围的分布式光纤周界系统、设置在空轨列车上的光纤陀螺、设置在空轨沿线动力电缆上的分布式测温光纤和设置在控规桥墩上的应力应变光纤，所述空轨运营方法包括：接收由移动终端提交的进入空轨数字孪生模型的用户请求，其中，所述用户请求包括用户身份信息和模式选择信息；根据所述用户请求确认所述空轨数字孪生模型的查看模式，并传输至所述移动终端；分析所述空轨数字孪生模型展示在所述移动终端的警报信息，并根据所述警报信息生成应对信息传送至所述移动终端；根据所述应对信息，通过所述空轨数字孪生模型向用户展示逃生路线。
-
公开(公告)号：CN116304820A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310251823.0
申请日：2023-03-14
申请人： 广东石油化工学院 , 武汉长飞智慧网络技术有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G01M13/045 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06F18/214
摘要： 本发明属于深度学习中的振动数据识别技术领域，公开了一种基于多源域迁移学习的轴承故障类型预测方法及系统，利用故障分类模型和故障分类综合模型输出N个源域样本和综合源域样本的预测标签；对抗学习网络通过对抗训练使得故障分类综合模型学习到综合源域与N个源域的域不变特征；利用故障分类综合模型输出目标域样本的预测标签；对抗学习网络通过对抗训练使得故障分类综合模型学习到综合源域与目标域的域不变特征，通过故障分类综合模型输出目标域样本的预测标签。本发明通过迭代可以直接得到目标域振动信号样本的标签，有效的缓解了多源域中不同源域之间存在的领域差异造成域迁移问题的影响。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
14 条记录 (耗时 0.043 秒)
