长春理工大学专利技术

长春理工大学共有6502项专利

  • 本发明公开了一种基于CNN
  • 本发明提供了一种磨粒流精密加工叶轮的设备,其特征在于:该设备由升降旋转装置部分、夹具部分、连接部分、搅拌装置部分以及工作台辅助部分组成,工作时电机带动搅拌机构旋转,避免磨料发生沉积,另外,通过气缸带动传动轴上下移动,通过马达带动带轮旋转...
  • 用于建筑窗体兼顾室内照明与光伏发电的透光聚光部件属于光伏建筑一体化技术领域。在本发明中,透光聚光单元阵列由m
  • 本发明属于目标跟踪技术领域,尤其为一种自适应模板更新的孪生红外目标跟踪方法,包括以下步骤:步骤1,准备训练数据:选取红外数据集,调整数据集中的视频序列图像大小,构建网络训练数据集。本发明在特征提取网络中使用到了残差块的结构,残差块中多处...
  • 本发明公开了一种基于Retinex
  • 基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置及方法,属于数据采集装置技术领域,选用偏振二向反射模型来进行建模,通过赤潮偏振数据库采集装置对海洋不同区域内不同太阳天顶角、不同太阳方位角、不同观测天顶角、不同观测方位角、不同风速、不同风向、...
  • 一种面向卫星网络环境的拥塞控制方法,涉及网络传输拥塞控制领域,解决现有技术在动作空间和奖励函数设计上均没有考虑动态变化网络环境的特点,存在一定的局限性等问题,本发明的控制方法,针对卫星网络场景高延迟,高丢包,动态周期性的特点,引入强化学...
  • 本发明涉及一种互射式三阵元超声测风装置及测量方法,属于风速风向测量技术领域。包括三个超声波传感器、发射模块、发射选通开关模块、接收模块、接收选通开关模块、AD转换模块、中央处理器模块、显示模块和通信模块,其中三个收发一体式超声波传感器按...
  • 本申请实施例涉及光电子技术领域,特别涉及一种基于强耦合MoS2/MoO3异质结光电探测器的制备方法,包括以下步骤:将S源置于双温管式炉的低温区,将Mo源置于双温管式炉的高温区;其中,Mo源包括MoO3粉末以及生长在衬底上的MoO3薄膜;...
  • 本发明属于深度学习语义分割技术领域,尤其为一种基于U
  • 基于加权引导滤波的多光谱图像重建方法,涉及多光谱图像处理技术领域,解决现有技术存在使用固定惩罚因子的引导滤波进行图像重建时,重建图像边缘附近存在大量伪影和噪声的问题,本发明通过设计五波段快照式多光谱成像系统;获取B波段原始图像、C波段原...
  • 大型场馆室内定位模型构建方法、系统、设备以及存储介质,属于室内定位技术领域,解决了现有的WiFi室内定位面临的WiFi信号波动性和指纹高维稀疏性的问题。所述方法包括以下步骤:步骤S1,在数据库中分别收集每个预设路由器对应的WiFi信号强...
  • 被动式级联液晶偏振光栅优化控制参数计算方法,属于液晶偏振光栅技术领域,为了解决被动式级联偏振光栅衍射效率低的问题,该方法包括以下步骤:计算级联液晶偏振光栅不同偏转角度每一层所需要的层控制系数;计算液晶可调半波片的片控制系数;根据片控制系...
  • 本发明提供一种车辆行驶中视觉系统稳定装置及其方法,涉及自动化控制技术领域,包括:前后平衡调节单元和左右平衡调节单元,下侧水平调节台固定面上开设有四处定位螺丝孔,通过四处定位螺丝孔及螺栓紧固件的配合将下侧水平调节台固定安装于自动驾驶车辆的...
  • 本发明提供了一种单波长二维大角度光束扫描光学系统,所述系统包括:稳频激光器、偏振控制器、光波导相控阵、偏振方向控制器、半透半反镜、液晶相控阵、液晶延迟器、偏振光栅和计算机;稳频激光器通过光纤连接所述偏振控制器,用于将发射出的单波长激光通...
  • 本发明属于传感与信号处理技术领域,尤其为一种基于深度学习的雨雪天气下交通信号灯检测方法,S1、构建交通信号灯检测的基准数据集;S2、构件适用于交通信号灯检测的网络模型;S3、数据集预处理,完成模型训练;S4、网络模型测试;S5、采集真实...
  • 本发明提出了基于FPGA的LDPC编译码准循环构造改进方法,该方法包括:构建改进LDPC码校验矩阵,利用改进LDPC码校验矩阵进行信源编码,通过调制解调技术完成空间通信;构建LDPC优化译码算法,利用LDPC优化译码算法对解调后的信息进...
  • 一种基于CNN和VIT混合结构的红外车辆检测方法,属于计算机视觉技术领域,为了解决现有的车辆检测方法准确率低、速度慢、网络模型参数大的问题,该方法为:步骤1,构建网络模型:包括特征提取模块、Transformer模块、预测模块;步骤2,...
  • 本发明提出一种基于双特征融合引导的深度图像超分辨率重建方法,网络模型包括特征提取部分和深度恢复重建部分。特征提取部分以经双三次插值放大后的深度图和同场景彩色图的强度图作为输入,采用输入金字塔分别提取逐级提取深度特征和强度特征,得到多尺度...
  • 一种基于深度学习的像素级红外图像拼接方法,属于图像拼接技术领域,为了解决现有的红外图像拼接方法得到的的图像中有重影、伪影的问题,步骤1,构建网络模型;步骤2,准备数据集:选择KAIST数据集,调整数据集中每个图像的尺寸,固定输入图像的大...