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公开(公告)号：CN110348416A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910645836.X
申请日：2019-07-17
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的多任务人脸识别方法。所述方法需先为人脸图片添加多个标签并分为训练集和测试集，再用训练集对卷积神经网络进行训练，最后用测试集测试主任务人脸识别及侧面任务的准确率。进行人脸识别的同时可进行其他任务，避免多次训练产生大量时间消耗。卷积神经网络训练时多个任务相互影响，有效提升主任务及其他侧面任务的识别率。本发明使用多尺度特征融合的卷积神经网络，将高尺度特征进行融合来获得更丰富的信息以应对更具挑战的数据集，且网络结构能很好的与多任务学习结合以提高识别率，满足复杂情况下人脸识别需求，可与其他任务同时进行，节省训练时间和内存消耗并降低了硬件需求。
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公开(公告)号：CN109682860A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811473120.8
申请日：2018-12-04
Applicant: 北方工业大学
CPC classification number: G01N27/06 , G01N33/1846
Abstract: 本发明实施例提供一种有机碳分析装置，该装置包括分流器、延迟线圈、石英玻璃管、第一电导率传感器、第二电导率传感器和信号放大模块；通过分流器将水样分成两等份，一份水样进入第一电导率传感器，第一电导率传感器获取水样的总无机碳浓度信号；另一份水样通过镀有二氧化钛的螺旋石英玻璃管时，通过紫外灯照射将水样中有机物催化分解为二氧化碳；通过第二电导率传感器获取水样的总碳浓度信号，总有机碳浓度即总碳浓度与总无机碳浓度之间的差值。本发明实施例克服了传统总有机碳分析仪利用电导率法检测纯水中有机碳时，电导率传感器信号十分微弱所导致测量精度不够的缺陷，提高纯水中总有机碳的测量精度。
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公开(公告)号：CN101630161B
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200910305209.8
申请日：2009-08-05
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05B19/418 , G05B13/02
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种复杂工业生产智能系统及其构造方法，通过计算机网络接收工业生产数据、应用判异模块对接收的工业生产数据进行数据抽取、转换、加载，应用六西格玛子系统进行数据挖掘、多维分析、经过模糊专家子系统推理，包括多维分析子系统、数据挖掘子系统、模糊专家子系统及贯穿于这三个子系统的六西格玛子系统。本发明借鉴商业智能的核心理念，并结合工业生产领域自身的特点，提供面向复杂工业生产的智能系统构造方法。可拓展商业智能的应用范围，提高工业生产的智能化水平。
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公开(公告)号：CN109241905B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201811014037.4
申请日：2018-08-31
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法和装置，其中，所述方法包括：提取待处理图像的X个幅值图像，对同一尺度上不同方向的多个幅值图像进行融合，得到Y个融合后的幅值图像；对所述Y个融合后的幅值图像进行编码，根据每个幅值图像的局部特性为编码后生成的各个特征值分配权重，得到所述Y个融合后的幅值图像对应的具有权重信息的Y个统计直方图，将所述Y个统计直方图级联，形成所述待处理图像的特征向量。本申请提供的技术方案适用于复杂环境内的图像识别，实现了更具有普适性的图像识别机制。
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公开(公告)号：CN109241905A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811014037.4
申请日：2018-08-31
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法和装置，其中，所述方法包括：提取待处理图像的X个幅值图像，对同一尺度上不同方向的多个幅值图像进行融合，得到Y个融合后的幅值图像；对所述Y个融合后的幅值图像进行编码，根据每个幅值图像的局部特性为编码后生成的各个特征值分配权重，得到所述Y个融合后的幅值图像对应的具有权重信息的Y个统计直方图，将所述Y个统计直方图级联，形成所述待处理图像的特征向量。本申请提供的技术方案适用于复杂环境内的图像识别，实现了更具有普适性的图像识别机制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101630161A
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200910305209.8
申请日：2009-08-05
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05B19/418 , G05B13/02
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种复杂工业生产智能系统及其构造方法，通过计算机网络接收工业生产数据、应用判异模块对接收的工业生产数据进行数据抽取、转换、加载，应用六西格玛子系统进行数据挖掘、多维分析、经过模糊专家子系统推理，包括多维分析子系统、数据挖掘子系统、模糊专家子系统及贯穿于这三个子系统的六西格玛子系统。本发明借鉴商业智能的核心理念，并结合工业生产领域自身的特点，提供面向复杂工业生产的智能系统构造方法。可拓展商业智能的应用范围，提高工业生产的智能化水平。
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公开(公告)号：CN209571837U
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201920429402.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 北方工业大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本实用新型实施例提供一种三相逆变模拟并网系统，包括主机控制器、从机控制器、主机逆变器、从机逆变器、第一直流电源、第二直流电源、鉴相器以及三相负载；主机控制器的输出端连接主机逆变器，根据交流母线的电压信号和电流信号，调节主机逆变器的输出电压、输出电流和输出功率，使主机逆变器与交流母线的输出电压及频率相同。主机逆变器将第一直流电源转换为与交流母线的输出电压及频率相同的交流电源，从机逆变器将第二直流电源转换为与交流母线的输出电压及频率相同的交流电源。主机逆变器、从机逆变器以及交流母线一同为三相负载供电，实现对微电网并网的模拟过程。
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公开(公告)号：CN209571951U
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201920426299.5
申请日：2019-04-01
Applicant: 北方工业大学 , 北京惜日盛火教育科技有限公司
IPC: H02M3/158
Abstract: 本实用新型实施例提供一种三路BOOST变换器并联控制系统，该系统包括三路BOOST变换器升压电路和控制器；所述三路BOOST升压电路中第一MOS管的栅极、第二MOS管的栅极和第三MOS管的栅极均与控制器连接，所述控制器用于输出脉冲信号控制三个MOS管的通断。本实用新型实施例提供的三路BOOST变换器并联控制系统，通过将三路BOOST变换器并联，并利用控制器输出脉冲信号控制三个MOS管的通断，在保证输出电压比输入电压高的同时，使三路BOOST升压电路的输出电压波动减小，功率处理能力增强，提高了三路BOOST升压电路的稳定性。
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公开(公告)号：CN221509581U
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202420054055.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种用于铥激光状态监测的模数转换电路，包括：可控开关切换模块、模数转换模块、控制模块以及八个放大模块；医用铥激光器中设置有八个激光器，激光器正极端连接至工作供电模块，激光器负极端通过工作分压模块接地；每个放大模块的输入端均连接至激光器与工作分压模块的连接处；可控开关切换模块的输出端连接至模数转换模块的输入端，模数转换模块的输出端连接至控制模块的第一输入端，控制模块的输出端连接至可控开关切换模块的控制端。该用于铥激光状态监测的模数转换电路解决现有技术中不能实现如何对激光器运行状态进行监测的问题。
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公开(公告)号：CN221509580U
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202420053860.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种多路信号处理与模数转换电路，包括：放大模块、模数转换模块、控制模块以及供电模块，供电模块为放大模块、控制模块及模数转换模块供电；放大模块包括：至少两集成放大芯片U1，集成放大芯片U1中有两路信号放大传送通道；模数转换模块包括：至少两模数转换芯片U2，模数转换芯片U2内设置有两信号模数转换通道；供电模块包括：整流桥单元、第一降压单元、充电开关单元、充电电容C1以及第二降压单元。该多路信号处理与模数转换电路解决现有技术中因每一信号传输路线军需要两个运算放大器及其驱动电路而导致放大模块处占地面积大的问题。
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