公开(公告)号：CN113283463A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110316242.1

申请日：2021-03-24

Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院

Inventor： 王焕钦 ,  夏王进 ,  王程鹏 ,  虞发军 ,  王鹏

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明的一种基于特征融合的图像相似度计算方法、系统及存储介质，包括对样本图片的获取，对图片特征的提取，对不同特征进行融合计算融合后的相似度，输入巴氏距离模型进行相似度得分转换，最终对比利用不同特征得到的图像相似度。本发明通过对样本图片的获取，对图片特征的提取，对不同特征进行融合计算融合后的相似度，输入巴氏距离模型进行相似度得分转换，最终对比利用不同特征得到的图像相似度。本发明公开的一种基于特征融合的图像相似度计算方法，能够大大降低计算量，同时提高了相似度的计算准确度。

公开(公告)号：CN112213244A

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN202011163205.3

申请日：2020-10-27

Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院

Inventor： 王焕钦 ,  夏王进 ,  王程鹏 ,  虞发军 ,  王鹏

IPC: G01N15/06

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的机动车尾气林格曼黑度测量装置及方法，装置包括照明光源，红外双目成像单元、可移动存储单元接口、数据处理单元、显示单元、固定三脚架，所述数据处理单元还包括图像处理模块和等级判定模块。同时本发明还公开了一种基于机器学习的机动车尾气林格曼黑度测量方法通过红外双目成像单元获取红外和可见光视频，以红外视频为主，可见光视频为辅，分别对红外视频和可见光视频均进行帧间差分和滤波运算，将除机动车尾气之外的其他背景去除，对去除背景的机动车尾气图像进行特征提取以及线性建模，利用机器学习的方法对机动车尾气图片进行黑度判定。具有高精度，高效率，智能化，结构简单，操作方便等优点。

公开(公告)号：CN112213244B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202011163205.3

申请日：2020-10-27

Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院

Inventor： 王焕钦 ,  夏王进 ,  王程鹏 ,  虞发军 ,  王鹏

IPC: G01N15/06

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的机动车尾气林格曼黑度测量装置及方法，装置包括照明光源，红外双目成像单元、可移动存储单元接口、数据处理单元、显示单元、固定三脚架，所述数据处理单元还包括图像处理模块和等级判定模块。同时本发明还公开了一种基于机器学习的机动车尾气林格曼黑度测量方法通过红外双目成像单元获取红外和可见光视频，以红外视频为主，可见光视频为辅，分别对红外视频和可见光视频均进行帧间差分和滤波运算，将除机动车尾气之外的其他背景去除，对去除背景的机动车尾气图像进行特征提取以及线性建模，利用机器学习的方法对机动车尾气图片进行黑度判定。具有高精度，高效率，智能化，结构简单，操作方便等优点。

公开(公告)号：CN113269348A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110382766.0

申请日：2021-04-09

Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院

Inventor： 王焕钦 ,  夏王进 ,  王程鹏 ,  虞发军 ,  李勇 ,  程硕 ,  洪锐 ,  丁文科

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10 ,  G06F16/25 ,  G06F16/215

Abstract: 本发明的一种基于机器学习的机动车尾气浓度预测方法及系统，包括以下步骤，S1、将车辆尾气数据从相应数据库中导入到excel或者csv文件，并对数据进行预处理，得到预处理后的尾气数据；S2、构建模型框架，结合机器学习中的神经网络和支持向量回归两种方法，采用多模型融合方法，融合两种模型进行尾气浓度反演；S3、利用预处理好的尾气数据，训练尾气浓度反演融合模型，神经网络部分用来记忆深层次尾气数据，支持向量回归用来反演尾气浓度；S4、利用训练好的尾气浓度反演融合模型，输入车辆尾气数据进行尾气浓度预测。本发明检测精度高，易普及；多重特征处理，准确度高：原始数据经过神经网络和支持向量回归两个模型，两次特征处理，能够提升准确度。

公开(公告)号：CN113269348B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202110382766.0

申请日：2021-04-09

Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院

Inventor： 王焕钦 ,  夏王进 ,  王程鹏 ,  虞发军 ,  李勇 ,  程硕 ,  洪锐 ,  丁文科

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G16C20/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N20/10 ,  G06F16/25 ,  G06F16/215

公开(公告)号：CN113702057A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111006763.3

申请日：2021-08-30

Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院

Inventor： 王焕钦 ,  洪锐 ,  夏王进 ,  李勇 ,  虞发军

IPC: G01M15/05

Abstract: 本发明公开了一种基于非道路移动机械的远程排放检测方法及系统，属于机动车排放检测技术领域，包括采集移动机械上传的运行数据作为样本数据；对样本数据进行预处理和筛选，得到有效数据；基于有效数据，计算单点排放因子。本方案可用于对于非道路移动机械的排放监管当中，通过远程对非道路移动机械的排放进行判定，减少环保检测人员的工作量。

公开(公告)号：CN112782097A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202011522936.2

申请日：2020-12-21

Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院

Inventor： 王焕钦 ,  王鹏 ,  王程朋 ,  孔德义 ,  虞发军 ,  夏王进

IPC: G01N21/25 ,  G01N21/84 ,  G01N21/03 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明的一种基于卷积神经网络的液体浊度的测量装置及测量方法，所述测量装置包括背光源固定平台、背光源、样品池、图像采集装置、图像采集装置固定支架、数据处理单元，所述数据处理单元还包括数据存储单元、浊度判定单元、显示单元。本发明使用图像采集装置采集待测液体图像存在的特征和区别，通过卷积神经网络处理采集的液体图像数据并依据图像存在的特征和区别给出浊度测量结果，使用卷积神经网络实现了数据采集的简单化和处理的快速化；使得装置具有结构简单，低成本，分辨率好，智能化等优点，易于实现现场测量，快速测量和准确判断。