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公开(公告)号：CN101876052A
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200910031231.8
申请日：2009-04-29
Applicant: 无锡法斯特管业有限公司 , 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种在接箍丝扣表面生成化学元素共渗层的加工方法，属于石油开发用金属杆管的加工领域。其技术方案是：在常规的加工方法，即对接箍进行车丝扣(螺纹加工)、检验、标记、试压等步骤中，增加对所车丝扣表面进行化学元素共渗的步骤。所述方案中接箍丝扣由于经化学元素共渗处理后，丝扣表层生成20-300微米厚度的化学元素共渗层，丝扣表面光洁，化学元素共渗层的维氏硬度HV：600-800。能达到耐磨、无脆性、抗粘结，全面提高了传统接箍上扣和卸扣的使用次数，有利于油田的油套管重复使用次数，节约开采成本。
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公开(公告)号：CN118701031A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410685958.2
申请日：2024-05-30
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及自动泊车技术领域，尤其是指DoS攻击下基于事件触发的无模型自适应泊车方法及系统，包括：获得可用泊车位，进行泊车路径规划；对车辆进行路径跟踪，根据输入控制信号调整车辆目标参数，同时获得实际目标参数；判断是否需要更新输出至车辆控制器的实际目标参数；建立与实际目标参数以及期望目标参数相关联的控制算法，基于控制算法计算得到输入控制信号；对输入控制信号进行补偿，并将补偿后的输入控制信号传输至车辆执行器；循环直至车辆完成泊车。本发明通过无模型自适应控制策略，提高了泊车过程的跟踪精度和鲁棒性，通过事件触发机制，减少了数据通信的频率和带宽占用，通过攻击补偿算法，保证泊车过程的连续性和安全性。
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公开(公告)号：CN111583281B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010413761.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/73 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种多模态连接模式的脑区划分方法。本发明.一种多模态连接模式的脑区划分方法，包括：在基于功能磁共振成像的脑区划分中，当需要获得组水平的脑区划分结果时，需要多进行两步，即将个体结果传播到标准空间，并在标准空间获得组上平均值，为了能同时获得个体水平和组水平的结果。本发明的有益效果：整合了两种磁共振成像数据模态下基于连接模式进行脑区划分的流程，并提出了具体的集成化软件的开发方法。
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公开(公告)号：CN113301673B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110572751.0
申请日：2021-05-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感网络的分布式滤波方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：建立无线传感网络在半马尔可夫切换拓扑下的分布式滤波系统模型，其中，所述半马尔可夫切换拓扑是采用半马尔可夫链描述的拓扑随机变化；确定所述分布式滤波系统模型下无线传感网络各节点的滤波增益；根据所述分布式滤波系统模型对所述无线传感网络各节点的感知对象进行状态估计。通过本发明的技术方案，能够综合考虑拓扑的随机跃迁特性，拓展分布式滤波系统模型的适用范围，贴近实际工程应用中的通信拓扑跃迁。
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公开(公告)号：CN113884937B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111388811.X
申请日：2021-11-22
Applicant: 江南大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于分解集成策略的锂离子电池剩余寿命预测方法，包括获取原始电池退化过程的传感信号并将其分解为多模态下的分量序列；将分量序列整理成训练集和测试集；利用分量序列的训练集对神经网络模型进行训练，获得训练好的分量序列的子网络模型；利用测试集对相应的子网络模型进行测试，获得各个子网络模型的预测值，基于子网络模型的预测值获得最终的电池容量预测结果；基于最终的电池容量预测结果获得电池剩余使用寿命。本发明能够解决锂离子电池寿命预测中存在的非线性、非平稳、多模态、多噪声特性导致单一尺度输入下单一数据驱动方法的预测精度低、泛化性能差等问题，为锂离子电池剩余寿命预测提供一种新的理论指导方法和实现途径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113884937A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111388811.X
申请日：2021-11-22
Applicant: 江南大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于分解集成策略的锂离子电池剩余寿命预测方法，包括获取原始电池退化过程的传感信号并将其分解为多模态下的分量序列；将分量序列整理成训练集和测试集；利用分量序列的训练集对神经网络模型进行训练，获得训练好的分量序列的子网络模型；利用测试集对相应的子网络模型进行测试，获得各个子网络模型的预测值，基于子网络模型的预测值获得最终的电池容量预测结果；基于最终的电池容量预测结果获得电池剩余使用寿命。本发明能够解决锂离子电池寿命预测中存在的非线性、非平稳、多模态、多噪声特性导致单一尺度输入下单一数据驱动方法的预测精度低、泛化性能差等问题，为锂离子电池剩余寿命预测提供一种新的理论指导方法和实现途径。
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公开(公告)号：CN113219981A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110533757.7
申请日：2021-05-14
Applicant: 江南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于蚁群算法的移动机器人路径规划方法。本发明包括：采用栅格法对机器人的工作环境进行建模；根据禁忌表，判断蚂蚁是否陷入了死锁状态；基于A*算法的启发式代价，考虑蚂蚁前一个节点到当前节点的线段与当前节点到下一节点的线段之间的夹角，构造启发信息函数，根据启发式信息，在轮盘赌法算法的基础上计算蚂蚁在当前节点选择下一个节点的状态转移概率；判断蚂蚁是否到达目标节点G；判断迭代次数N是否达到最大迭代数。本发明利用A*算法作为路径搜索的启发式信息，在启发式信息中加入弯曲抑制算子，减少弯曲次数和累计弯曲角度，提高了全局路径的平滑度。通过仿真表明改进的蚁群算法收敛速度更快，路径更加优化。
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公开(公告)号：CN109284697B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201811019480.0
申请日：2018-09-03
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，涉及基于滑动窗口的应急通道占用实时检测方法。基于滑动窗口的应急通道占用实时检测方法，具体检测步骤包括选取目标检测区域、加载掩膜图像、使用混合高斯背景减除法提取前景、阴影和干扰去除、滑动窗口检测、占用报警。为了便于占用检测和调整检测精度，我们采用了滑动窗口检测算法。本发明基于滑动窗口的应急通道占用实时检测方法，可通过设置滑动窗口参数，方便地调整占用判别的时间标准和检测的灵敏度，本发明不仅能检测到有物体占用，还能精确地给出占用发生的时间位置，方便了监控人员快速查看占用情况。
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公开(公告)号：CN109359563B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201811149143.3
申请日：2018-09-29
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像处理的占道现象实时检测方法，包括以下步骤：选取背景图，将所述背景图转换成灰度图；从实时监控视频中提取视频帧，并缓存所述视频帧；将背景图的灰度图的过道作为感兴趣区域，并将背景图的非感兴趣区域进行掩膜屏蔽；采用背景图不更新高斯混合模型对视频帧进行前景提取，保存获得的二值前景图；对二值前景图进行检测融合，获得前景融合后的图像；对所述前景融合后的图像进行去噪处理，获得去噪后的二值前景图；将上一步获得的去噪后的二值前景图在所述实时图像帧中标注出，进行预示示警。其能够实时准确的对存在占道信息的区域做出定位，解放劳动力，减少人员的投入，增加工作效率。
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公开(公告)号：CN110087029A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910324658.0
申请日：2019-04-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种带滤波的视频大数据与物联网小数据联动方法。本发明一种带滤波的视频大数据与物联网小数据联动方法，包括：视频与物联网数据联动系统组成，其系统由三个部分组成：前端设备管理平台、信息服务平台以及企业客户端；前端设备管理平台：前段设备管理平台主要由视频信息处理模块、传感器信息处理模块、视频与传感器时空同步关联模块、视频与传感器故障自诊断模块以及网络通讯模块组成。本发明的有益效果：面向解决视频监控与物联网数据联动问题。
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