我校6件发明专利拟转让深圳泓越信息科技有限公司。根据《中华人民共和国促进科技成果转化法》若干规定【国发〔2016〕16号】及《武汉工程大学科技成果转化管理办法（试行）》【武工大科发[2021]1号】，经双方协商最终确定转让总金额为2.5万元（大写：贰万伍仟元整）。目前，专利权人同意该专利成果转让。
公示期15天（2025年6月3日-2025年6月17日）。若有异议请在公示期内如实向科学技术发展院书面反映情况。联系电话：027-65520180。
特此公示。
1.发明名称：一种基于Bi-LSTM和中文知识图谱的复合问答方法
专利号：2021107019329
发明人：刘玮;兰剑;陈灯;王宁;华鑫;张俊杰;胡杨杨
权利人：武汉工程大学
发明简介：本发明提供了一种基于Bi-LSTM和中文知识图谱的复合问答方法，通过将语义解析技术改进并引入问答系统，使用基于深度学习的复合问句分解方法，将复杂的长难句改写为多个简单句并分别作答，提高了语义解析技术对复合问题的处理能力，实现了解析复合自然语言问句和生成复合自然语言答案的功能，提高了问答系统的智能理解能力、准确率，使问答系统处理复合问句的过程具有可解释性，丰富了原复合问句的语义信息，去除了原复合问句的冗余信息，解决了难以回答句式结构复杂、主题多样复杂问句的问题和复合答案生成中的答案信息丢失的问题。
2.发明名称：一种基于深度神经网络的工业音频故障监测系统和方法
专利号：2021107758922
发明人：刘玮;张俊杰;陈灯;邵冉;张飞;兰剑;胡杨杨
权利人：武汉工程大学
发明简介：本发明提供了一种基于深度神经网络的工业音频故障监测系统和方法，通过选择、构建工业音频特征集提高特征提取效率；通过引入深度学习模型作为分类器，提升了在工业音频分析领域分析故障的准确率；通过工业设备运作时产生的正常音频和异常音频训练深度学习分类模型，减少了人工决策的负担，提高了判断工业音频故障概率的准确性，实现了在复杂环境下实时监测工业设备的音频故障并进行故障预警的功能。本发明具备在线实时监测、预警等功能，具有部署成本低，功能整合度高和故障识别率高的优点，具备有广泛推广的能力。
3.发明名称：一种无人机运输系统、方法及存储介质
专利号：2022105134543
发明人：刘玮;张鹏;张彦铎;卢涛;李晓林;陈灯;栗娟;张俊杰;张飞;华鑫;邵俊杰
权利人：武汉工程大学
发明简介：本发明提供一种无人机运输系统、方法及存储介质，属于智能交通技术领域，包括无人机和控制中心，无人机用于获取环境参数和无人机机械参数，并从设置在无人机上的湿度传感器中获得湿度数据；判断湿度数据是否大于或等于温度阈值，若是则从设置在无人机上的存储器中导出预先存储的环境故障解决方案；若否则判断无人机机械参数是否为预设异常值，若是则从存储器中导出预先存储的自身机械故障解决方案；若否则生成未知异常信号，并将未知异常信号发送至控制中心中。本发明提升了无人机的运输效率，可以有效的解决自动驾驶交通工具适应性差，应对突发状况能力弱的问题，且能够大大地提升无人机的运输效率，降低的故障率，应用前景广泛。
4.发明名称：一种自适应停车场智能感控设备动态协作系统和协作方法
专利号：2019108368029
发明人：刘玮;郭竞知;徐龙龙;王宁;叶幸瑜;甘陈峰
权利人：武汉工程大学
发明简介：本发明提供了一种自适应停车场智能感控设备动态协作系统和协作方法，包括智能感控设备和用于人机交互的上位机；本发明通过实时获取停车场当前智能感控设备状态和当前环境信息，根据智能感控设备的能力和可执行的子目标需求规划待停车辆的总目标需求，做出智能感控设备的动态协作决策，提高了智能停车场中智能感控设备的协作效率，具有较强的实用价值。
5.发明名称：基于深度迁移学习与XGBoost的混合鸟鸣识别方法
专利号：2022105360313
发明人：刘玮;张飞;张彦铎;卢涛;陈灯;栗娟;邵俊杰;华鑫;张鹏;王凯
权利人：武汉工程大学
发明简介：本发明提供了基于深度迁移学习与XGBoost的混合鸟鸣识别方法，通过计算log‑Mel频谱图的一阶差分系数和二阶差分系数，反映鸟鸣信号的变化过程，在保留物种有效信息的同时减少环境噪声等无关因素的影响，提升了识别鸟类物种的准确率；减少了环境背景噪声等无关因素的影响，有效识别了自然场景下的多种鸟类物种。本发明采用深度迁移学习微调VGG16模型构建特征提取器，提升了少样本训练数据下深度卷积神经网络的泛化能力，减少了参数训练，提升了运行效率。本发明将鸟鸣信号更准确的映射为鸟类物种，对自然环境中多种鸟类鸣声均具有良好的识别性能。
6.发明名称：一种基于深度强化学习的多乘客动态车辆路径优化方法
专利号：2021104783814
发明人：刘玮;甘陈峰;王宁
权利人：武汉工程大学
发明简介：本发明提供了一种基于深度强化学习的多乘客动态车辆路径优化方法，针对大量乘客的动态巴士路线规划的问题，使用深度强化学习中的神经网络DQN代替表格数据存储方式，解决了维度爆炸的缺陷，实现了在开放环境下优化大量乘客的浮动巴士路径的功能。本发明满足了巴士运行动态路线变化的需求，为管理者进行应急处置、应急决策提供了技术支撑。本发明通过模拟乘客分布对现实的巴士规划做出参考，提高了城市规划效率。
武汉工程大学科学技术发展院
2025年6月3日
