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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118130391B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410015927.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多输出U‑Net的煤质参数快速检测方法，属于煤质参数分析及人工智能领域。煤质分析主要对煤炭水分、灰分、挥发分和发热量四种参数的测量。现有技术无法精准地同时检测多个参数。本发明根据采集的煤炭光谱数据以及对应样本参比值建立样本数据库；基于拉依达准则和欧氏距离的迭代方法剔除异常样本，采用Savizkg‑Golag平滑和二阶求导进行光谱预处理；搭建基于多输出U‑Net的煤质参数快速检测模型，采用梯度归一化算法进行优化；并行输出煤炭的水分、灰分、挥发分和发热量的值。相较于单参数分析，本发明能够利用多个参数之间的相关性实现多种煤质参数的并行检测，提高了模型的鲁棒性和检测精度。
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公开(公告)号：CN118503839B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410568907.1
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G01N21/3577 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱的原油原产地鉴别方法及系统，旨在满足原油贸易、海关管理、工业生产等多领域需求。传统溯源方法准备工作繁琐，使用的分析仪器昂贵，对测试环境要求高，限制了其在科研、工业和管理领域的应用。本发明进行原油产地溯源的过程为：采集原油近红外光谱数据，并通过工业分析等方法综合测定原油样本的产地信息；针对高维度原油光谱数据的特点，使用改进的马氏距离剔除方法对样本集进行数据预处理；搭建基于多感受野和Transformer的U形网络深度学习模型，使其适用于捕获原油光谱与产地信息之间的非线性关系。本发明可简单高效地实现对原油样本产地的快速识别。
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公开(公告)号：CN118503839A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410568907.1
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G01N21/3577 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱的原油原产地鉴别方法及系统，旨在满足原油贸易、海关管理、工业生产等多领域需求。传统溯源方法准备工作繁琐，使用的分析仪器昂贵，对测试环境要求高，限制了其在科研、工业和管理领域的应用。本发明进行原油产地溯源的过程为：采集原油近红外光谱数据，并通过工业分析等方法综合测定原油样本的产地信息；针对高维度原油光谱数据的特点，使用改进的马氏距离剔除方法对样本集进行数据预处理；搭建基于多感受野和Transformer的U形网络深度学习模型，使其适用于捕获原油光谱与产地信息之间的非线性关系。本发明可简单高效地实现对原油样本产地的快速识别。
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公开(公告)号：CN119339184A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411340629.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V20/00 , G06V10/30 , G06V10/24 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的端到端双流印章自动核验方法。其包括将所获取待核验的印章图像加载到预先构建的印章核验模型中，其中，所述印章核验模型至少包括印章图像增强网络以及双流图像分类网络；对待核验的印章图像核验时，先利用印章图像增强网络进行图像增强处理，以在图像增强处理后生成待检印章图像；将待检印章图像与上述提取的参考印章图像进行叠加，以生成叠加印章图像，并利用双流图像分类网络对叠加印章图像进行特征提取分类处理，以在特征提取分类处理后生成印章核验信息；基于所述印章核验信息，确定所述待核验印章图像的真伪。本发明能够高效准确鉴别印章真伪，适用于各种复杂背景的印章图像真伪核验任务。
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公开(公告)号：CN118130391A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410015927.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多输出U‑Net的煤质参数快速检测方法，属于煤质参数分析及人工智能领域。煤质分析主要对煤炭水分、灰分、挥发分和发热量四种参数的测量。现有技术无法精准地同时检测多个参数。本发明根据采集的煤炭光谱数据以及对应样本参比值建立样本数据库；基于拉依达准则和欧氏距离的迭代方法剔除异常样本，采用Savizkg‑Golag平滑和二阶求导进行光谱预处理；搭建基于多输出U‑Net的煤质参数快速检测模型，采用梯度归一化算法进行优化；并行输出煤炭的水分、灰分、挥发分和发热量的值。相较于单参数分析，本发明能够利用多个参数之间的相关性实现多种煤质参数的并行检测，提高了模型的鲁棒性和检测精度。
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