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公开(公告)号：CN111200285B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202010089205.7
申请日：2020-02-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 计合适算法流程以实现控制策略。本发明公开了一种基于强化学习和多智能体理论的微电网混合协调控制方法，包括如下步骤：设计基于电压分层方式的过渡电压层控制策略，设计双储能分角色控制策略，当储能单元工作于稳压模式时，两储能分离工作；当需要储能辅助持续吸收功率或补充功率时，两储能工作方式转换为协同充/放电；构建基于Q‑Learning的动作空间与状态空间：设计基于多智能体的强化学习控制框架：包括设计状态—动作对的基本更新规则以及选择相应的价值函数；设计基本动作
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公开(公告)号：CN113610120B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110825738.1
申请日：2021-07-21
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于弱监督学习的App图像内容安全检测方法。其包括算法部分，对应的检测器是一个卷积神经网络框架，本发明算法backbone部分采用的是Resnet。基于Resnet网络的优点，使得学习结果堆网络权重的波动变化更加敏感，同时残差结果对数据的波动更加敏感。另外，本发明的算法部分还加入了Inception结构，其结构在控制了计算量和参数的同时，获得了良好的分类。本方法提出采取弱监督学习的方法，通过改变模型参数，可构建见出不同的App内容检测器，剔除不良、违法信息，为人们提供一个优质、安全的网络环境；传统基于监督学习的图片检测方法的数据集标注主要靠人工，本发明采用弱监督学习方法，可大大降低人力成本。
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公开(公告)号：CN113143292B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110573839.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/369
Abstract: 本发明提供一种基于EEG和血清炎症因子分析的脑损伤标志物分析系统，其包含：脑电信号拾取模块、血清检测模块和数据处理模块，该系统按照以下方式控制：首先对脑电信号预处理，分别计算8组导联的慢波系数和近似熵的比值a，根据表达式Sump＝a1+a2+…+a8，(p＝1、2)求出慢波系数Sum1值和近似熵的Sum2值，并根据加权平均法归一化为Sum值的范围；然后抽取受试者的空腹静脉血，采用酶联免疫吸附测定法检测血清炎症因子水平，根据加权平均法求解W值的范围。上述数据用于后续医生制定检测轻微脑损伤的一种参考。
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公开(公告)号：CN111951332B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010700130.1
申请日：2020-07-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于视线估计和双目深度估计的眼镜设计方法，其包括眼睛使用状态判定子步骤和眼镜系统。眼睛使用状态判定子步骤是通过视线估计判定人眼注视的位置，然后通过双目摄像头估计所注视位置的距离，从而精准的判断出眼睛是在看近处的紧张状态还是在看远处的放松状态；保障科学使用眼睛的智能眼镜系统是根据眼睛使用状态判定子步骤，分别对眼睛处于紧张和放松状态进行计时，达到设定时长震动提醒，从而保障眼睛在设定的使用和休息时长之间科学使用，达到保护眼睛的效果。本发明通过视线跟踪判断眼睛注视目标并用双目相机估计深度的方式，进一步保障了用户的视力健康，解决了用户因长时间近距离用眼导致视力受损的问题。
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公开(公告)号：CN111951224B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010700112.3
申请日：2020-07-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的抽水马桶固体物检测方法及检测装置，检测方法包括S1、识别马桶体中的水封区域；S2、根据马桶体中的水封区域确定固体物检测区域；S3、通过检测冲水后固体物检测区域内PP球的剩余数量，判断抽水马桶的排放能力；S4、检测其它固体物的排放能力。检测装置包括点光源阵列、工业相机、冲水电机、齿轮、冲水杆、水管、电磁阀和降压阀等，点光源阵列用于识别水封区域，工业相机用于识别固体物，冲水电机、齿轮、冲水杆组成传动机构。该检测装置与检测方法能提高抽水马桶设计及检测过程的自动化水平，同时快速高效地满足标准中抽水马桶固体物排放功能检测的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113177970A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110489264.8
申请日：2021-04-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应特征融合的多尺度滤波目标跟踪方法，涉及目标跟踪技术领域。所述方法包括以下步骤：初始化网络模型，读取视频获取多个图像帧；目标位置预测，首先选取目标周围图像块，提取VGG‑19网络层特征与CN特征，将CN特征广播后与VGG‑19网络conv2‑2层特征直接串联融合，三层特征分别通过分类器进行分类，滤波模型输出响应，最后由粗到细利用经验权重加权融合响应评估目标位置，更新目标滤波器参数。本发明利用VGG19网络的分层特征结合颜色属性CN特征，进行滤波分别输出响应，以最大响应为基准，由粗到细加权融合响应评估目标位置。OPE检测结果表明，在目标变形、光照变化、运动模糊、平面旋转几个方面，方法可靠，精度高。
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公开(公告)号：CN112766185A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110090638.9
申请日：2021-01-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的头部姿态监控方法、装置及系统。方法包括以下步骤：S1，采集的历史图像数据；S2，训练神经网络；S3，采集实时图像；S4，将预处理后的实时图像传入第一神经网络获得需要进行监控的人脸边界框；S5，第二神经网络确定人脸图像的角度；S6，返回步骤S3。系统包括：采集数据模块、图像处理模块和报警模块。装置包括：床、相机、相机固定支架、计算机和警报器。本发明采用第一神经网络和第二神经网络，第一神经网络先是使用改进YOLOv3算法框选出图像中出现的人脸，解决多人脸出现在监控范围内的问题；第二神经网络使用改进的VGG16网络，从图像中提取多个特征并进行融合，可以实时监控头部姿态。
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公开(公告)号：CN112287783A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011120875.7
申请日：2020-10-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉与压力传感的病房智能看护识别方法及识别系统，其实施步骤为：先对要实施智能看护病房场景中的物体贴上标签，并对病房场景内带标签的物体进行识别；接着使用可见光及热成像智能工业相机的热成像模式，对病房场景的环境温度及人体相对病房场景的环境温度进行测量；然后，根据病房场景内压力传感床垫得到的压力传感图像和用智能相机识别的姿态进行姿态判别；最后，通过以上步骤判别床的位置、待看护体的检测结果以及局部压力生成图像的正负样本判别情况，综合判定待看护体是否卧床，确定是否实施和进行下一步的看护方法。本发明通过压力传感和视觉检测方法，解决了该领域从无到有的问题，提高了病房监控及看护的自动化水平。
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公开(公告)号：CN112037175A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010779902.5
申请日：2020-08-05
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的陶瓷产品表面斑点检测方法，步骤S1、获得不同光源下图像信息并对图像进行预处理；步骤S2、识别斑点边缘的候选初始点；步骤S3、通过边缘检测模型确定粗边缘点及边缘颜色；步骤S4、基于反正切函数的亚像素表面斑点边缘检测，S5、对步骤S4得到的黑色斑点直径、红色斑点直径以及黄色斑点直径进行判断。本方法针对陶瓷产品三色斑点在三种光照环境下的亮度差异识别三色斑点粗边缘，又应用反正切函数亚像素拟合方法识别斑点边缘并确定斑点直径，具有检测时间短、结果准确的优越性，满足实际检测需要。
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公开(公告)号：CN111951224A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010700112.3
申请日：2020-07-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的抽水马桶固体物检测方法及检测装置，检测方法包括S1、识别马桶体中的水封区域；S2、根据马桶体中的水封区域确定固体物检测区域；S3、通过检测冲水后固体物检测区域内PP球的剩余数量，判断抽水马桶的排放能力；S4、检测其它固体物的排放能力。检测装置包括点光源阵列、工业相机、冲水电机、齿轮、冲水杆、水管、电磁阀和降压阀等，点光源阵列用于识别水封区域，工业相机用于识别固体物，冲水电机、齿轮、冲水杆组成传动机构。该检测装置与检测方法能提高抽水马桶设计及检测过程的自动化水平，同时快速高效地满足标准中抽水马桶固体物排放功能检测的要求。
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