公开(公告)号：CN114359687A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111483806.7

申请日：2021-12-07

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张浪文 ,  张晋凯 ,  解宇敏 ,  刘洁耿 ,  施唯 ,  彭雄峰 ,  胡俊嘉 ,  罗其昆 ,  时佰仟

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据双重融合的目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：根据可见光‑红外目标检测数据集中任意一对可见光图像和红外图像，生成融合图像；由可见光图像和红外图像与融合图像构成数据样本；利用数据样本训练检测器，得到训练好的不同模态的检测器；根据待测的一对可见光图像和红外图像，生成待测融合图像；将待测的可见光图像和红外图像与待测融合图像分别输入训练好的对应模态的检测器，得到检测结果；将检测结果融合，得到最终检测结果。本发明综合利用像素级融合和决策级融合两种不同层级融合的优点，使可见光模态和红外模态的信息尽可能被充分利用，从而具有更优秀的全天候检测性能。

公开(公告)号：CN118839921A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410920918.1

申请日：2024-07-10

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张浪文 ,  张晋凯 ,  谢巍 ,  冯太合

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种多阶段取水泵站滚动优化调度方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：以设定时间段内多阶段的实际取水量与预测取水量误差最小、电价总和最低为目标，构建取水泵站的滚动优化调度模型；对利用注意力机制改进的双向长短时记忆神经网络进行训练，得到多阶段取水量预测模型；利用多阶段取水量预测模型，得到取水泵站的预测取水量值；将预测取水量值输入滚动优化调度模型中，利用改进的多目标麻雀搜索算法求解滚动优化调度模型；基于求得的解，使用逼近理想解排序法确定折衷解，折衷解即为取水泵站未来设定时间段的优化调度策略。本发明能够有效减少取水泵站的能耗，达到节能效果，且适用于长期的优化调度。

公开(公告)号：CN114359687B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202111483806.7

申请日：2021-12-07

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张浪文 ,  张晋凯 ,  解宇敏 ,  刘洁耿 ,  施唯 ,  彭雄峰 ,  胡俊嘉 ,  罗其昆 ,  时佰仟

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据双重融合的目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：根据可见光‑红外目标检测数据集中任意一对可见光图像和红外图像，生成融合图像；由可见光图像和红外图像与融合图像构成数据样本；利用数据样本训练检测器，得到训练好的不同模态的检测器；根据待测的一对可见光图像和红外图像，生成待测融合图像；将待测的可见光图像和红外图像与待测融合图像分别输入训练好的对应模态的检测器，得到检测结果；将检测结果融合，得到最终检测结果。本发明综合利用像素级融合和决策级融合两种不同层级融合的优点，使可见光模态和红外模态的信息尽可能被充分利用，从而具有更优秀的全天候检测性能。