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公开(公告)号：CN115586324A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210279391.X
申请日：2022-03-21
申请人： 郑州三和水工机械有限公司 , 华北水利水电大学 , 河南三和水工机械有限公司 , 河南三和水工新型建材机械有限公司
IPC分类号： G01N33/38
摘要： 一种基于5G摄像的混凝土搅拌坍落度判断，该方法包括：使用高清摄像头拍摄正在搅拌中的混凝土拌合物视频，通过5G网络进行实时传输，在上位机上提取监测区域图像帧序列中的关键区域，开始对图像进行初步处理，首先获取混凝土拌合物匀质性状态，判断混凝土流动性、粘聚性状态信息，计算每帧图片的有效匀质性数值。统计混凝土拌合物流动性、粘聚性物理特征数值后，根据公式建立坍落度周期物理测量模型，从而实现实时监测混凝土坍落度准确数值。
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公开(公告)号：CN114800873B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210461110.2
申请日：2022-04-28
申请人： 郑州三和水工机械有限公司 , 华北水利水电大学 , 河南三和水工机械有限公司 , 河南三和水工新型建材机械有限公司
IPC分类号： G06F17/11
摘要： 本发明公开了一种基于5G数据传输的混凝土搅拌站砂石料位AI智能检测方法及系统，S1、获取视频流信息，使用5G网络摄像头拍摄高位料仓内骨料的上下料进程的视频图像，提取检测区域图像帧序列中的关键区域；S2、提取砂石骨料的关键特征，获取砂石骨料的峰与谷状态；S3、建立图像坐标系与世界坐标系的对应关系；S4、计算砂石骨料料位高度，结合峰或谷状态下得到的像素信息，对峰或谷进行定位，结合建立的几何空间映射关系确定砂石骨料的高度。通过使用5G网络摄像头实时获取砂石料位图像，结合AI智能算法对砂石不同状态进行检测识别，解决一般混凝土搅拌站砂石存储仓存在的砂石料位测量困难、不准确、非实时的问题。
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公开(公告)号：CN114800873A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210461110.2
申请日：2022-04-28
申请人： 郑州三和水工机械有限公司 , 华北水利水电大学 , 河南三和水工机械有限公司 , 河南三和水工新型建材机械有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于5G数据传输的混凝土搅拌站砂石料位AI智能检测方法及系统，S1、获取视频流信息，使用5G网络摄像头拍摄高位料仓内骨料的上下料进程的视频图像，提取检测区域图像帧序列中的关键区域；S2、提取砂石骨料的关键特征，获取砂石骨料的峰与谷状态；S3、建立图像坐标系与世界坐标系的对应关系；S4、计算砂石骨料料位高度，结合峰或谷状态下得到的像素信息，对峰或谷进行定位，结合建立的几何空间映射关系确定砂石骨料的高度。通过使用5G网络摄像头实时获取砂石料位图像，结合AI智能算法对砂石不同状态进行检测识别，解决一般混凝土搅拌站砂石存储仓存在的砂石料位测量困难、不准确、非实时的问题。
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公开(公告)号：CN114965298A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210279393.9
申请日：2022-03-21
申请人： 华北水利水电大学 , 郑州三和水工机械有限公司 , 河南三和水工机械有限公司 , 河南三和水工新型建材机械有限公司
摘要： 一种基于5G摄像的混凝土保水特性判断坍落度的方法，根据混凝土拌合物随着时间的搅拌颜色不断加深，提出首帧图片与搅拌成熟后的图片色差不断相比较的间落法测量混凝土的颜色变化，落差比例作为重要特征系数检验混凝土坍落度。将混凝土固有的物理特征作为图像智能处理的依据，提出了一种光影法提取混凝土保水性物理特征，将混凝土坍落度中重要的保水性物理特征抽象为数值加以判断混凝土坍落度的方法。
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公开(公告)号：CN117115398A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311014639.0
申请日：2023-08-11
IPC分类号： G06T19/00 , G06T17/00 , G06T15/20 , G06T15/50 , G06F3/01 , G06V20/20 , G06V20/00 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06T7/55 , G06T7/73
摘要： 本公开的实施例公开了一种虚实融合的数字孪生流体现象模拟方法。该方法的一具体实施方式包括：采集室内场景深度图和室内场景RGB图，以及根据室内场景RGB图，对室内场景深度图进行补全处理；对三维场景点云进行重建，以及确定三维场景点云的点云语义；基于物理感知，对三维流体场景进行逆向孪生构建，以生成孪生流体场景；根据人体躯干骨骼运动和手部骨骼运动，不断更新地计算追踪帧数据组；控制传感器对真实场景进行测量，获取真实环境颜色信息，以及在孪生流体场景中建立若干虚拟光源以对真实光场信息进行模拟，以进行数字孪生流体场景的展示。该实施方式保证了研究过程的规范性和预期研究目标的可及性，提升了混合场景真实感和沉浸感。
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公开(公告)号：CN110187653B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201910277868.9
申请日：2019-04-08
申请人： 华北水利水电大学
IPC分类号： G01D21/02 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/94 , G16Y10/05 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y40/10 , G16Y40/20
摘要： 本发明公开了一种基于LoRa分层传输的农作物病虫害监测系统及操作方法，结合农作物病虫害监测中的实际情况，分析影响病虫害监测的处理方法和传输方法，具体操作方法：农作物发生土生病虫害时需要采集土壤温湿度，进行对比分析；需要通过摄像头采集农田中的植物叶片图像进行对比分析；鉴于LoRa通信的特点，采集到的图像并不能直接进行传输，从而需要对图像进行分层处理，减小图像的大小，加快图像传输；传输至监测中心后的图像是原图像的分层图像，观察和进一步处理极不方便，从而需要进行图层融合，得到农作物病虫害图片的清晰图像；农田病虫害识别中，数据不需要传输过于频繁，需要低功耗、低成本。
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公开(公告)号：CN115601664A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202210107328.8
申请日：2022-01-28
申请人： 华北水利水电大学(CN)
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T5/00 , G06T5/40 , G01C13/00
摘要： 本发明公开了一种基于AI无人机视觉技术的河流表面流速检测方法及装置，使用无人机拍摄已知流速的监测区域河流表面流速态势图像，提取监测区域图像帧序列中的水流部分，并对进行图像预处理；提取预处理后图像的灰度值，计算出每个像素点所对应的方向及梯度大小；根据像素点的方向将其放入不同方向区块，统计所有图像像素点对应的方向区块信息，生成统计直方图，并根据直方图生成趋势曲线；根据直方图趋势曲线的比对确定待测水流区域的水流流速。本发明使用非接触式的测量方式取代传统接触式仪器河流测速，能够大幅度的减少测量成本投入。
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公开(公告)号：CN112821825B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011628033.2
申请日：2020-12-31
申请人： 华北水利水电大学
摘要： 本发明公开了一种提高双馈风电场高电压穿越能力的无功控制方法，包括：步骤一：列写出双馈风力发电机dq坐标系下感应发电机的数学模型；步骤二：根据双馈感应发电机在dq坐标系下的数学模型，找出电网运行时变频器加在转子上的外加电压与转子磁链之间的关系式和转子磁链与有功功率、无功功率的关系式；步骤三：根据转子磁链与外加控制电压及双馈感应发电机输出的有功功率、无功功率的关系式，建立双馈感应发电机转子磁链控制模型；步骤四：在双馈感应发电机转子磁链控制模型基础上，基于滑模变结构控制原理，建立双馈风力发电机转子磁链滑模变结构自适应控制率，实现对风电场中双馈风力发电机输出有功功率和无功功率的优化控制。
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公开(公告)号：CN114041404A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111380785.6
申请日：2021-11-20
申请人： 华北水利水电大学
摘要： 本发明涉及一种玉米秸秆粉碎与土壤混合加湿挤压成复合管材用于地下灌溉的还田方法。一种复合管材用于地下灌溉的还田方法，该方法通过将粉碎后的玉米秸秆和土壤、混合药剂混合，形成潮湿的土壤秸秆混合物，并通过挤出装置制成复合管材，这种复合管材中秸秆和土壤结合紧密，能够加快秸秆的腐熟速度；这种复合管材用于深埋到土地内，复合管材中腐熟的秸秆能够将直接作用到深层土壤内，增加深层土壤的有机质含量，埋入地表的复合管材还用于农田灌溉，复合管材中梗屑和泥土之间会产生较小的间隙，灌溉水从复合管材的一端进入流向另一端的过程中，会不断从复合管材侧壁上梗屑处的间隙渗出，复合管材形成一根地下渗出管，渗出的灌溉水经土壤吸收扩散；可见，这种复合管材解决了玉米秸秆还田的局限性问题、降低了灌溉成本、适合全面推广。
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公开(公告)号：CN112734117A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110049076.3
申请日：2021-01-14
申请人： 华北水利水电大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进VMD‑QR‑ELM混合模型的水位预测方法，涉及水位预测技术领域。将正交三角矩阵分解(QR)应用到极限学习中，然后在此基础上构建QR型极限学习。然后通过极值拓延改进变分模态分解(VMD)，以解决VMD方法所存在的端点效应，最后将QR‑ELM与改进变分模态分解进行深入融合，并基于并行计算思想构建并行VMD‑QR‑ELM混合模型。基于并行VMD‑QR‑ELM的水位预测模型相比于传统极限学习模型(ELM)，精准度提高2.05倍，可信度提高1.56倍，对于串行模型其效率提高5.56倍。
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