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公开(公告)号：CN112932486A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110074102.8
申请日：2021-01-20
申请人： 安徽建筑大学
IPC分类号： A61B5/16
摘要： 本发明公开了基于多模态的大学生情绪压力检测系统与方法，方法步骤如下：S01.人为激发被试处于情绪激发状态进行情绪压力测试实验，并分别获取被试基础情绪压力状态下和压力激发状态下的EEG、ECG和GSR数据；S02.将步骤S01中采集到的EEG、ECG和GSR数据进行预处理与特征提取；S03.将步骤S02中得到的EEG特征、ECG特征和GSR特征输入预先训练好的BP神经网络中进行分类，得到基于多模态的被试基础情绪压力等级与激发压力等级；S04.将步骤S03中的基础情绪压力等级、激发压力等级与压力变化差值输入至预先训练好的感知器中进行分类，判断被试是否处于高情绪压力状态。本发明可以准确地识别被试面对压力环境时的情绪压力变化情况，对识别高危情绪大学生个体具有重要作用。
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公开(公告)号：CN112699745A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011487653.9
申请日：2020-12-16
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明涉及被困人员定位，具体涉及一种用于火灾现场的被困人员定位方法，获取火灾现场被困人员的初始图片和待识别视频库图片，并根据地点对待识别视频库图片进行分类，根据被困人员的初始图片，在待识别视频库图片中对被困人员进行重识别，找到与被困人员最相似的行人图片，根据被困人员的行人图片对应的地点信息，结合建筑物信息模型，对被困人员进行追踪，根据被困人员的运动轨迹，快速对被困人员进行位置定位；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法对火场中被困人员进行快速准确定位的缺陷。
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公开(公告)号：CN112507925A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011487684.4
申请日：2020-12-16
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明涉及火灾检测方法，具体涉及一种基于慢特征分析的火灾检测方法，提取建筑物实时视频数据中的帧图像，并对帧图像进行预处理，利用慢特征分析提取帧图像中的火焰参量特征，根据火焰参量全局特征，结合模糊逻辑算法快速定位提取帧图像中的火焰疑似区域，并进行火焰参量局部特征分析，对预处理后的帧图像进行网格化分割，得到子图像，将每个子图像与标准火焰图像进行特征点匹配，根据火焰参量局部特征分析结果，以及特征点匹配结果对是否发生火灾进行准确判断；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的火灾检测准确度较低的缺陷。
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公开(公告)号：CN110502775A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910554111.X
申请日：2019-06-25
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明公开了一种建筑智能化平台空间节点网络拓扑生成方法及系统，涉及AutoCAD二次开发技术领域，该方法包括以下步骤：读取AutoCAD建筑平面图文件，对AutoCAD建筑平面图中的关键构件进行识别；逐一提关键构件信息进行分析处理，构造空间单元；判断各空间单元间的邻居关系，设计空间节点网络拓扑，生成空间节点网络拓扑设计文档。本发明的优点在于：本发明建筑智能化平台空间节点网络拓扑生成方法及系统能够自动提取建筑平面图的有效信息，生成空间节点网络拓扑。
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公开(公告)号：CN111291472B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202010053680.9
申请日：2020-01-17
申请人： 安徽建筑大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23 , G06F113/14
摘要： 本发明提供了一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法，包括步骤A：使用模拟软件构建管网模型，在管网模型上密集布设压力监测点，记录所有压力监测点的坐标；步骤B：分别为管网模型配置正常工况和漏损工况，获取所有压力监测点在不同工况下的压力数据，计算每个压力监测点的压力影响度和差异系数；步骤C：利用压力监测点的坐标、压力影响度和差异系数构建原始数据集，将原始数据集输入CFSFDP算法，得到聚类结果；步骤D：以所有的聚类中心作为压力监测点的布置位置。本发明的优点在于：通过虚拟建模采集数据进行计算，能够方便的确定监测布点位置，避免了由于盲目布置压力监测点导致不必要的损失以及造成管网监控不全面等问题。
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公开(公告)号：CN113034444A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110250339.7
申请日：2021-03-08
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明提供了一种基于Mobilenet‑PSPNet神经网络模型的校园道路裂缝检测方法，方法步骤如下：S1.收集裂缝图像数据集，人工标定标签并将其转换为对应的掩码位图；S2.设计MobileNet‑PSPNet神经网络并使用步骤S1中处理过的图像进行训练；S3.采集校园路面图像并实时传输至终端；S4.利用MobileNet提取步骤S3中采集到的数据集图像的全局特征；S5.对步骤S4中所获得的全局特征图通过MobileNet‑PSPNet网络中的金字塔自适应平均池化模块提取局部特征；S6.将步骤S5中得到的局部特征进行上采样操作，然后将其与全局特征进行特征融合，得到既包含全局特征和局部特征的新特征；S7.通过卷积与上采样操作得到最终预测结果。本发明通过基于PSPNet卷积神经网络改进的Mobilenet‑PSPNet对校园道路的裂缝实现实时检测，准确高效，不易产生错检漏检。
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公开(公告)号：CN110717873A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910953475.5
申请日：2019-10-09
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明涉及图像去模糊，具体涉及一种基于多尺度残差的交通标识去模糊检测识别算法，将待识别图像输入多尺度特征提取单元，由多尺度特征提取单元对待识别图像提取多尺度特征，将多尺度特征进行拼接，并通过卷积核进行特征融合，在单一层次上提取多尺度特征，配置残差单元消除增加网络深度带来的梯度弥散问题；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的图像去模糊效果较差的缺陷。
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公开(公告)号：CN118446077A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410421968.5
申请日：2024-04-09
申请人： 安徽建筑大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/006 , G06F30/10 , G06F111/06
摘要： 本发明涉及亥姆霍兹线圈的建模技术领域，具体公开了一种低功率的三轴亥姆霍兹线圈模型的优化方法，包括：步骤S1：定义目标立方体磁场区；定义参数：均质区边长、均质区最小磁场和磁场不均匀性；步骤S2：基于粒子群算法，以磁场不均匀性最小为第一个优化目标，获取磁场不均匀性最小的前m组线圈参数；步骤S3：定义功率损耗函数f，在已获取的m组线圈参数中，以总功率损耗最小为第二个优化目标，获取总功率损耗最小、磁场不均匀性在全部参数组中最小的一组为最佳线圈参数；步骤S4：根据最佳线圈参数建立低功率的三轴亥姆霍兹线圈模型。应用本技术方案设计的三轴亥姆霍兹线圈只需消耗较低的功率就可以产生具有一定体积且均匀度较好的磁场区。
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公开(公告)号：CN110989359B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201911337447.7
申请日：2019-12-23
申请人： 安徽建筑大学 , 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种超导磁体运行控制方法及装置，所述方法包括：获取超导磁体运行状态数据；获取超导磁体具体操作数据；获取期望结果与实际结果的方差；获取更新的权重；将更新的权重作为初始化权重，直至达到预设的迭代次数；将历史计算的方差进行比较，选择最小的方差为最优化的方差，最优化的方差对应的权重为最优化的权重，利用最优化的权重建立超导磁体运行状态模型；将超导磁体的运行参数输入超导磁体运行状态模型，对超导磁体进行控制；本发明的优点在于：能够根据运行状态实现对超导磁体实时的控制。
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