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公开(公告)号：CN111652149A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010498632.0
申请日：2020-06-04
申请人： 青岛理工大学
摘要： 本发明涉及沉底油探测技术领域，具体涉及基于深度卷积神经网络的沉底油声呐探测图像识别方法。包含声呐探测图像预处理模块和深度卷积神经网络沉底油目标识别模块。本发明将深度卷积神经网络算法引入沉底油探测与识别，解决沉底油目标识别自动化、泄漏位置定位自动化、估算沉底油污染面积自动化等关键难题，为海洋溢油事故应急决策及处置提供依据，提高我国沉底油探测与识别技术的水平，为国家海洋安全和石油安全提供技术支持，具有重要的工程意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN112233091A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011101812.7
申请日：2020-10-15
申请人： 青岛理工大学
摘要： 本发明属于故障检测技术领域，具体涉及一种风力机叶片图像损伤检测和定位方法。基于深度卷积神经网络，包括模型训练和损伤检测及定位两个过程。本发明能够对无人机和监控摄像头拍摄的风力机叶片图像自动解读，实现高效准确识别和定位多种类别的风力机叶片损伤。实现叶片损伤评估和预警，减少由于风力机叶片故障导致的风力机意外停机次数，降低风力机运行维护成本。具有识别速度快、精度高、过程全自动化、操作门槛低等优点，弥补了传统方法依靠人工完成，效率低、误判率高，费时费力等缺憾。
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公开(公告)号：CN113390882A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110645955.2
申请日：2021-06-10
申请人： 青岛理工大学
IPC分类号： G01N21/88 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于机器视觉和深度学习算法的轮胎内侧缺陷检测仪，涉及轮胎质量检测技术领域，包括手柄、机身、自动对焦摄像头、探照灯、嵌入式报警单片机、嵌入式深度学习算法开发板、以及显示屏。所述的嵌入式深度学习算法开发板设有图像预处理模块、基于卷积神经网络和支持向量机分类优化的改进算法模块、以及缺陷识别及定位模块。本发明能够对自动采集的轮胎内侧图像信息自动解读，实现轮胎内侧缺陷的高效准确识别，并自动提取位置信息，绘制缺陷边界、计算缺陷面积大小、发出报警声音，使得轮胎内侧缺陷得探测识别工作简单化、自动化、智能化、高效化，降低轮胎内侧缺陷检测的时间和人力成本。
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公开(公告)号：CN112233091B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011101812.7
申请日：2020-10-15
申请人： 青岛理工大学
摘要： 本发明属于故障检测技术领域，具体涉及一种风力机叶片图像损伤检测和定位方法。基于深度卷积神经网络，包括模型训练和损伤检测及定位两个过程。本发明能够对无人机和监控摄像头拍摄的风力机叶片图像自动解读，实现高效准确识别和定位多种类别的风力机叶片损伤。实现叶片损伤评估和预警，减少由于风力机叶片故障导致的风力机意外停机次数，降低风力机运行维护成本。具有识别速度快、精度高、过程全自动化、操作门槛低等优点，弥补了传统方法依靠人工完成，效率低、误判率高，费时费力等缺憾。
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公开(公告)号：CN209260555U
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201822225813.7
申请日：2018-12-28
申请人： 青岛理工大学
IPC分类号： E01D19/10
摘要： 本实用新型属于公路桥梁交通辅助设施领域，尤其涉及一种路桥防撞护栏，包括若干立柱，若干所述立柱相互平行且等间隔设置，每个所述立柱的底部均固定连接有底盘，相邻所述立柱之间上下间隔设置有第一护杆和第二护杆，所述第一护杆和第二护杆均为水平设置，所述第一护杆可拆卸设置于立柱的顶端，所述第二护杆固定连接于立柱的下端侧壁，所述第一护杆和第二护杆的结构相同，均为内部填充有泡沫铝的薄壁钢管，所述第一护杆和第二护杆之间等间距竖向设置有若干钢绞线。本实用新型能有效解决现有技术中的防撞护栏吸能效果差、易变形影响美观的问题。
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