-
公开(公告)号：CN119850906A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411723726.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 一种添加CFLA和CSFC的雾天车辆检测方法，该方法包含以下步骤：从雾天车辆数据集中获取相关带标签的样本；构建改进后的YOLOV8网络结构，网络结构的改进部分包括：在标准主干网络中加入聚焦线性注意力机制，在网络颈部增添上下文特征校准（CFC）模块和空间特征校准（SFC）模块；使用雾天车辆数据集对改进后的网络结构进行训练；生成雾天车辆检测模型；利用该模型对雾天天气下的车辆进行检测；标识出雾天情况下出现的行人和车辆。本发明可用于检测雾天天气下的多种车辆和行人，如行人、汽车、公交车、摩托车、自行车，且对肉眼难辨识的车辆和行人具有较好的检测效果，提高了雾天检测的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN113361777A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110636484.9
申请日：2021-06-08
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD分解和IHHO优化LSTM的径流预测方法及系统，首先，选取水文站点的历史径流数据作为实验数据并对数据进行预处理和归一化；然后将处理好的数据用变分模态分解分解为多个拥有不同频率的子模态；再对哈里斯鹰算法使用混沌初始化和爬山算法进行优化，并使用优化后的哈里斯鹰算法对长短期记忆网络的隐含层节点个数和学习率两个参数寻优；接着将所得最优参数赋给LSTM并对每个子模态进行训练，建立IHHO‑LSTM子模型；最后，对各个子模态分别进行测试得到预测值，将所得子模态的预测值聚合和反归一化得到VMD‑IHHO‑LSTM的最终预测值并进行误差分析，利用误差指标进行性能评价。本发明可以提高径流预报的精度，获得比较准确的预测结果。
-
公开(公告)号：CN119399093A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411198685.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G01N21/88 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种轻量化的织物表面缺陷检测方法及装置，涉及目标检测技术领域；所述的方法包括步骤：对预先获取的织物图像数据集进行数据预处理并进行划分；接着对模型进行改进，使用ADown替换backbone和neck中的下采样Conv，在backbone部分C2f中引入StarBlock形成C2f_Star模块，在检测头head部分引入PC_Detect；将织物缺陷图片数据集通过搭建好的YOLOv8+ADown+C2f_Star+PC_Detect检测网络进行训练获得模型预训练权重；将待检测织物图片输入最优权重模型进行织物缺陷检测，输出检测结果；所述的装置包括处理器，处理器在运行所述计算机程序时，执行上述轻量化的织物瑕疵检测方法的步骤。本发明在织物缺陷检测任务中有效降低参数量和计算量，同时能够满足工业缺陷检测的需求，提升模型精度。
-
公开(公告)号：CN119379589A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411212182.9
申请日：2024-08-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 一种适合工业环境的轻量化铝材瑕疵检测方法，包括步骤：从铝材瑕疵数据集中获取相关带标签瑕疵图像；对图像进行数据增强处理；构建轻量化铝材瑕疵检测网络，网络包括轻量化主干网络、轻型多尺度特征融合网络和轻量化解耦检测头；采用铝材瑕疵数据集训练所述轻量化铝材瑕疵检测网络，得到适合工业环境的轻量化铝材瑕疵检测模型；利用该模型对生产铝材进行检测；标识出可能的瑕疵部分。本发明可用于检测铝材表面的多种瑕疵，对微小瑕疵和肉眼难辨识瑕疵具有较好效果，且对检测元件的计算开销要求低，能较好适配工业环境，为铝材生产提供了有力的支持。
-
公开(公告)号：CN110108576A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910316159.7
申请日：2019-04-19
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01N3/20
Abstract: 本发明公开了螺杆模型桩与岩土接触面剪切强度指标测定装置，底台上放置剪切盒，试件限位卡固于剪切盒内，剪切盒一端外侧壁连接水平加载器，试件外周上方接有土箱环，土箱环与框柱固定连接，顶梁板下方设有横梁板，横梁板上表面通过弹簧与顶梁板连接，横梁板两端活动连接在框柱上部内侧开设的滑槽内，土箱环四角上方对应位置的横梁板下表面分别连接有竖向加载器，其中一个竖向加载器座端固接在横梁板上，另三个座端活动连接在横梁板上，竖向加载器伸缩杆前端为球体，活动卡接于压土块上表面设有的球座内，土箱环内腔底部四角分别设有压应力传感器，各压应力传感器分别通过控制器与其上方对应的竖向加载器信号连接。本发明真实模型螺杆桩圆周面不同点受力情况，检测出的剪切强度数据精确。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113361777B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110636484.9
申请日：2021-06-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD分解和IHHO优化LSTM的径流预测方法及系统，首先，选取水文站点的历史径流数据作为实验数据并对数据进行预处理和归一化；然后将处理好的数据用变分模态分解分解为多个拥有不同频率的子模态；再对哈里斯鹰算法使用混沌初始化和爬山算法进行优化，并使用优化后的哈里斯鹰算法对长短期记忆网络的隐含层节点个数和学习率两个参数寻优；接着将所得最优参数赋给LSTM并对每个子模态进行训练，建立IHHO‑LSTM子模型；最后，对各个子模态分别进行测试得到预测值，将所得子模态的预测值聚合和反归一化得到VMD‑IHHO‑LSTM的最终预测值并进行误差分析，利用误差指标进行性能评价。本发明可以提高径流预报的精度，获得比较准确的预测结果。
-
公开(公告)号：CN110094169B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201910345128.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种加固局部淤泥层的螺纹桩钻杆及包含淤泥层的地基螺纹桩成桩方法，钻杆杆身表面带有螺纹，内部轴心上下贯通灌注腔，钻杆顶端旋转连接旋喷钻具分流器，钻杆上部杆身套接动力器，所述钻杆内上段开设与灌注腔同轴心的粉剂环腔与空气环腔，旋喷钻具分流器内设对应连通钻杆灌注腔、粉剂环腔、空气环腔的通道，各通道外入口分别用于对应连接高压流态混凝土泵、高压粉剂泵、高压空气泵，所述钻杆中部的杆身周面设一圈间隔的径向喷嘴，喷嘴端面呈同心状的中心粉剂喷孔外环空气喷孔，粉剂喷孔与粉剂环腔连通，空气喷孔与空气环腔连通。运用此专用钻杆在成孔时将淤泥夹心层加固，形成整体结构的螺纹桩。
-
公开(公告)号：CN110094169A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910345128.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种加固局部淤泥层的螺纹桩钻杆及包含淤泥层的地基螺纹桩成桩方法，钻杆杆身表面带有螺纹，内部轴心上下贯通灌注腔，钻杆顶端旋转连接旋喷钻具分流器，钻杆上部杆身套接动力器，所述钻杆内上段开设与灌注腔同轴心的粉剂环腔与空气环腔，旋喷钻具分流器内设对应连通钻杆灌注腔、粉剂环腔、空气环腔的通道，各通道外入口分别用于对应连接高压流态混凝土泵、高压粉剂泵、高压空气泵，所述钻杆中部的杆身周面设一圈间隔的径向喷嘴，喷嘴端面呈同心状的中心粉剂喷孔外环空气喷孔，粉剂喷孔与粉剂环腔连通，空气喷孔与空气环腔连通。运用此专用钻杆在成孔时将淤泥夹心层加固，形成整体结构的螺纹桩。
-
公开(公告)号：CN118628990A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410780724.6
申请日：2024-06-17
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BottleNeck结构和SLLU的电动车头盔智能检测方法及装置，包括以下步骤：使用自定义的SLLU激活函数替换YOLOv8 Conv模块中的Sigmoid Linear Unit激活函数；使用自定义的BGSCB模块，替换YOLOv8颈部Neck的卷积Conv模块；使用改进的C2f‑Star模块替换YOLOv8颈部Neck的C2f模块；使用SLLU激活函数、BGSCB模块和C2f‑Star模块改进的YOLOv8n定义为YOLOv8n‑SLBGS模型，利用公开数据集Helmet Detection训练YOLOv8n‑SLBGS器件进行模型参数确定，最终得到改进YOLOv8算法的智能检测模型。本发明提出的方法在保证测试速率的同时，提高了YOLOv8n算法的准确率；在电动车头盔监控应用中取得了平均准确率3.3%和精度6.9%的性能提升，可应用于智慧城市建设中提升城市交通管理水平。
-
公开(公告)号：CN118365864A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410632980.0
申请日：2024-05-21
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 一种轻量化的低照度目标检测方法,包括：获取公开样本数据Exdark数据集并划分为训练集，验证集和测试集；将YOLOv8的Backbone特征提取网络中的第4、6、8层替换为Adown下采样；将Neck的FPN特征金字塔替换为BiFPN；将边界框回归损失函数由CIoU替换为Powerful‑IoU（PIoU）；对YOLOv8目标检测算法的优化，构建轻量化的低照度目标检测模型；基于训练集对优化后的低照度目标检测模型进行训练；利用训练好的低照度目标检测模型和待检测图像对低照度下的图像进行检测，输出目标检测结果。最终降低模型大小以及增强模型的检测精度。本发明通过改进YOLOv8算法来研究低照度场景下的目标检测，检测到了低照度下多尺度、小目标等测试样本；可以提升在光照条件不足下的目标检测准确性；也提高了系统的可靠性和稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.027 seconds)
