物理
下拉
最新专利
-
一种基于机器学习的海上船舶指挥方法及系统 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117910674A 申请号:CN202410313291.3一种基于机器学习的海上船舶指挥方法及系统
- 申请号:CN202410313291.3
- 公开号:CN117910674A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:平潭综合实验区智慧岛投资发展有限公司
本发明涉及一种基于机器学习的海上船舶指挥方法及系统,包括以下步骤:船舶上的指挥平台模块通过北斗卫星与地面指挥中心的指挥中心模块建立连接,发送船舶状态和位置信息,以及请求指令与任务;指挥中心模块根据船舶上的指挥平台的信息以及海域的环境和作业情况,制定船舶的任务与航线,并下发指令至船舶上的指挥平台模块;船舶上的指挥平台模块接收命令后,控制船舶执行相应的作业任务。- 发布时间:2024-04-21 07:52:47
- 0
-
一种基于虚幻引擎的神经辐射场渲染方法及框架 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117911633A 申请号:CN202410313130.4一种基于虚幻引擎的神经辐射场渲染方法及框架
- 申请号:CN202410313130.4
- 公开号:CN117911633A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:成都索贝数码科技股份有限公司
本申请公开了一种基于虚幻引擎的神经辐射场渲染方法及框架,首先对拍摄的待重建场景视频进行关键帧抽取得到图像序列,然后根据图像序列对三维场景结构和相机参数进行预估得到预估结果,再根据预估结果和图像序列对神经辐射场渲染框架进行训练,导出渲染素材,最后将虚幻引擎蓝图资产送入虚幻引擎进行自动渲染得到渲染结果,在虚幻引擎中呈现实时的、高质量的重建图像。通过对神经辐射场渲染框架的训练、渲染素材的自动导出以及虚幻引擎进行自动渲染能够快速获得高精度3D模型,简化3D模型的生产的过程,提高了制作效率。- 发布时间:2024-04-21 07:52:47
- 0
-
一种基于机器学习模型的溃坝洪水演进预测方法 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117910365A 申请号:CN202410312956.9一种基于机器学习模型的溃坝洪水演进预测方法
- 申请号:CN202410312956.9
- 公开号:CN117910365A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
本发明公开了一种基于机器学习模型的溃坝洪水演进预测方法,包括:建立数据集;数据降维处理;在高分辨率网格中插值低精度洪水淹没数据;采用机器学习模型学习高分辨率网格下低精度数据与高精度数据时间模式函数之间的映射关系;采用经验正交函数逆分析得到高精度洪水淹没数据。本发明建立不同空间分辨率溃坝洪水淹没数据之间的映射关系,利用水动力模型在低空间分辨率网格中获得的淹没数据驱动机器学习模型,得到高空间分辨率网格下水动力模型同等精度的预测结果。该方法不仅加快了模拟的速度,还增强了预测结果的准确性和可靠性。该方法能够有效辅助应急响应团队快速精准地做出决策。- 发布时间:2024-04-21 07:52:47
- 0
-
应用于钛合金熔炼下的熔炼效果智能分析方法及系统 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117910886A 申请号:CN202410312937.6应用于钛合金熔炼下的熔炼效果智能分析方法及系统
- 申请号:CN202410312937.6
- 公开号:CN117910886A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:宝鸡核力材料科技有限公司
本申请实施例提供了应用于钛合金熔炼下的熔炼效果智能分析方法及系统。该方法包括:获取类别钛合金批次熔炼的要素信息和属性特征信息,并对应产品采样获得多熔炼批次的样本组,对样本组中各产品样本检测获得检测结果数据,再对各样本的检测结果数据处理获得产品样本熔炼成效指数,并根据熔炼要素信息提取各批次的要素特征数据并处理获得干扰系数,再对各批次产品样本熔炼成效指数进行修正聚合,获得熔炼质效评估数据,通过与阈值的对比结果评估全部批次的钛合金熔炼质量;从而基于大数据对钛合金熔炼批次产品样本进行效果检测和全批次熔炼质量效果评估,获得钛合金熔炼产品的熔炼质量评估结果,实现对钛合金熔炼的效果评估。- 发布时间:2024-04-21 07:52:47
- 0
-
基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法及系统 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117909668A 申请号:CN202410312932.3基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法及系统
- 申请号:CN202410312932.3
- 公开号:CN117909668A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:安徽大学
本发明适用于旋转机械设备关键部件轴承智能故障诊断领域,提供了一种基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法及系统,所述方法包括以下步骤:将从旋转机械设备获取的多故障状态振动信号进行预处理,检测并去除异常突变信号;基于多小波感知核进行特征提取和融合,即对信号进行分解、特征指标计算、相应频段特征指标整合和融合特征空间构建;对融合特征空间划分,并通过已训练的轴承故障诊断模型对特征空间进行深度特征校准和挖掘;对校准后的深度特征进行故障识别,输出轴承诊断结果。本发明解决了强背景噪声下诊断模型故障特征识别率差的问题,降低噪声影响,提高诊断精度。- 发布时间:2024-04-21 07:52:47
- 0
-
基于扩散模型的图像隐形水印嵌入检测处理方法及装置 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117911230A 申请号:CN202410312854.7基于扩散模型的图像隐形水印嵌入检测处理方法及装置
- 申请号:CN202410312854.7
- 公开号:CN117911230A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:清华大学|||北京衔远有限公司
本发明提供一种基于扩散模型的图像隐形水印嵌入检测处理方法及装置。该基于扩散模型的图像隐形水印嵌入检测处理方法包括:获取原始图像、水印图像和随机加密序列;根据所述随机加密序列对所述原始图像和所述水印图像进行正向扩散处理,得到图像混合特征数据;根据所述随机加密序列对所述图像混合特征数据进行逆向去噪处理,得到图像特征;当所述原始图像为待嵌入水印图像时,根据所述图像特征得到水印嵌入图像;当所述原始图像为已嵌入水印图像时,根据水印解码器解码所述图像特征得到水印特征,根据所述水印特征和所述水印图像得到水印检测结果。本发明具备清晰的水印提取、嵌入、检测能力和难以擦除和修改的优势。- 发布时间:2024-04-21 07:52:46
- 0
-
基于数据分析的电子雷管起爆安全实时检测评估系统 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117910983A 申请号:CN202410312792.X基于数据分析的电子雷管起爆安全实时检测评估系统
- 申请号:CN202410312792.X
- 公开号:CN117910983A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:太原新欣微电科技有限公司
本发明涉及电子雷管起爆安全检测技术领域,尤其涉及基于数据分析的电子雷管起爆安全实时检测评估系统,包括安全评估平台、数据采集单元、监管评估单元、测评反馈单元、组网评估单元、信息核实单元、安全评估单元以及预警管理单元;本发明通过从起爆前和起爆后两个角度进行分析,以保证电子雷管整个起爆安全性,且通过起爆后的分析,有助于对起爆前的分析结果进行复核,进一步确保电子雷管的起爆安全性,有助于及时的对存在的起爆风险进行排查,以保证后续起爆安全性和分析结果的准确性,从起爆前的电子雷管信息核实、控制连接以及起爆控制风险三个点分析,一方面有助于检测电子雷管连接情况,另一方面有助于保证起爆控制器的控制安全性。- 发布时间:2024-04-21 07:52:46
- 0
-
一种基于图片流并行检测的计算机视觉检测方法及装置 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117911411A 申请号:CN202410312766.7一种基于图片流并行检测的计算机视觉检测方法及装置
- 申请号:CN202410312766.7
- 公开号:CN117911411A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:南京认知物联网研究院有限公司
本发明公开了一种基于图片流并行检测的计算机视觉检测方法及装置。该方法采用若干阵面相机对流水线上运动中的产品进行多次拍摄,每一阵面相机每次拍摄采集产品的局部图片,然后对局部图片进行编码,然后将编码获得的编号植入产品的局部图片的名称中,并根据产品的局部图片的名称生成一个待检事件,根据待检测事件中产品的局部图片的名称并发调用对应的部件检测模型对该产品的局部图片进行缺陷检测,获取每一局部图片的检测结果,并将属于同一产品的局部图片的检测结果进行整合,并对检测到的部件数量进行统计。本发明实现边拍摄边检测,提高了产品质检的速度和效率,满足对于工业品在线检测实时性的要求,降低项目实施成本。- 发布时间:2024-04-21 07:52:46
- 0
-
一种两阶段异常用户行为分析的检测方法及系统 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117909912A 申请号:CN202410312729.6一种两阶段异常用户行为分析的检测方法及系统
- 申请号:CN202410312729.6
- 公开号:CN117909912A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
本发明涉及计算机与人工智能技术领域,特别涉及一种两阶段异常用户行为分析的检测方法及系统。其方法包括步骤:S1.数据特征处理:在获取用户行为信息及用户身份信息后将数据进行特征处理;S2.建立基准模型:分析用户行为的时间分布情况,选取部分特征数据建立基准模型,利用基准模型进行粗粒度的用户行为检测,找出存在异常用户;S3.细粒度检测:对基准模型找出的存在异常用户进行细粒度的第二阶段检测。本发明在第一阶段的基准模型实现行为级异常的检测,并能按时间顺序依次检测每周用户的行为情况,在第二阶段进行细粒度的用户级异常的检测,找出异常行为与用户的对应关系,更准确、更高比例地找出异常行为和用户并减少误报。- 发布时间:2024-04-21 07:52:45
- 0
-
注视行为识别方法、模型训练方法、装置及设备和介质 公开日期:2024-04-19 公开号:CN117909839A 申请号:CN202410312725.8注视行为识别方法、模型训练方法、装置及设备和介质
- 申请号:CN202410312725.8
- 公开号:CN117909839A
- 公开日期:2024-04-19
- 申请人:苏州元脑智能科技有限公司
本申请公开了一种注视行为识别方法、模型训练方法、装置及设备和介质,涉及虚拟现实技术领域,该方法包括:采集虚拟现实场景中的三维眼动数据;确定三维眼动数据对应的行为标注;行为标注包括注视行为和眼跳行为;基于三维眼动数据和对应的行为标注训练注视行为识别模型;三维眼动数据依次经过卷积神经网络提取空间特征、经过双向长短期记忆神经网络提取时间序列特征、经过注意力层得到注意力值向量、通过输出层得到预测行为,并根据预测行为和行为标注调整注视行为识别模型的模型参数,得到训练完成的注视行为识别模型。本申请提高了虚拟现实场景中的注视识别准确度和效率。- 发布时间:2024-04-21 07:52:45
- 0