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公开(公告)号：CN119295732A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411387727.X
申请日：2024-10-07
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于交叉注意力和多维度量的机器人巡检缺陷检测方法，设计了一个小样本目标检测模型，通过机器人自主巡检采集大坝图像，并利用交叉卷积注意力方法提取图像中的缺陷区域，在通过多维度的度量学习对缺陷区域进行分类，实现了高精度、高效率的缺陷检测工作。本发明针对现有小样本目标检测方法中出现的灾难性遗忘问题和模型参数量过大问题，设计了交叉卷积模块和多维度量学习模块，有效缓解了模型的灾难性遗忘并大幅减小模型参数。结合机器人自主巡检技术，本方法显著提高了大坝混凝土表面缺陷的识别效率和准确率，实现了大坝安全监测的智能化和自动化。
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公开(公告)号：CN115618296A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211326946.8
申请日：2022-10-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于图注意力网络的大坝监测时序数据异常检测方法，包括：分别以大坝各测点和输入时间序列数据的各时间戳作为节点构建有向图；使用两个图注意力层基于预处理的原始数据和有向图，对图中节点关系进行建模，计算每个节点的输出表征；联合优化基于预测的模型和基于重建的模型，得到每个时间戳的两个推断结果；基于两个推断结果计算单个时间戳的异常分数，将异常分数大于阈值的时间戳定义为异常点。本发明使用两个图注意力层同时捕获多元传感器时间序列的时间和空间特征，极大地提高了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110260914A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910371947.6
申请日：2019-05-06
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于测点时空特征的工程安全监测系统区域划分方法，包括测点时空特征表示和区域划分两个阶段；在测点时空特征表示阶段：采用一种时序降噪自动编码器，压缩高维监测数据表增测点时序特征，通过归一化方法表示测点空间特征(坐标位置信息、测点属性等)。在区域划分阶段：采用一种基于测点时空特征的区域划分方法，引入辅助目标变量优化区域划分目标函数，使区域划分结果反映结构体运行物理规律，将全局安全评判问题分治到局部单域上。本发明通过分析测点监测数据变化规律，实现对大坝运行工况综合评判，为工程安全分析提供决策依据。
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公开(公告)号：CN116665130A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310670442.6
申请日：2023-06-07
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于时空图的大坝安全监测多元时间序列异常检测方法，包括：1)利用图结构对大坝安全监测多元时间序列时间和变量维度进行显式建模，构建变量特征图和时间特征图；2)采用图注意力网络并行学习时间和变量维度信息，得到更好的表征向量以捕获数据深层依赖关系；3)使用联合基于预测和基于重构模型的优化网络计算异常分数，得到大坝部位异常情况。本发明用于检测大坝安全监测数据中的异常情况，提高了大坝安全监测多元时间序列异常检测的精确率和召回率，并能对异常现象进行合理解释，辅助大坝的安全性评判。
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公开(公告)号：CN116346921A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310316643.6
申请日：2023-03-29
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC: H04L67/5682 , H04L67/12 , H04W28/084 , H04W28/14 , G06F18/20 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种面向流域大坝安全管控的多服务器协同缓存更新方法，构造大坝应急响应系统中用户请求大坝监测内容的缓存模型和时延模型；构造最大化用户请求节省时延的目标函数；将最大化用户请求节省时延的协同缓存问题表示为部分可观测马尔科夫决策过程；将不同水电站的边缘服务器映射为不同的智能体，利用多智能体循环深度确定性策略梯度算法通过智能体收集用户内容请求信息、内容请求特征和边缘服务器的缓存状态，组合成一个系统状态；将系统状态信息作为每个智能体的输入；找出最优协同缓存更新方案。本发明提出的多智能体循环深度确定性策略梯度缓存更新方法，降低了服务器通信成本，满足大坝用户请求监测内容的时延和合理安全管控措施的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104933160B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201510363351.3
申请日：2015-06-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向安全监测业务分析的ETL框架设计方法，包括数据抽取、数据转换和数据加载。数据抽取是指从多个异构数据源中获取源数据，通过使用XML适配器确认数据源和使用时间戳进行增量抽取完成；数据转换过程是连接数据抽取过程与数据加载过程的纽带，在该过程中使用“数据处理引擎”和“Redis存储引擎”两个组件进行数据转换；数据加载中，数据的加载主要为最初加载和增量装载两种装载类型，最初加载主要利用“批量加载引擎”进行处理，增量装载则使用“批量加载引擎”和“实时加载引擎”结合的方式进行处理。本发明可以实现异构数据的高度统一，为后续的决策支持工作打下基础。
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公开(公告)号：CN119478742A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411599072.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种基于特征融合与检测头协同优化的无人机目标检测方法，利用由卷积模块CBS和残差模块C2f堆叠的骨干网络获得多尺度的特征图，将多种尺度的特征图依次输送到多层级特征融合模块（ML‑FFM），从深层到浅层进行特征融合，增强浅层特征的语义信息；将融合后的特征图输入精细化特征增强模块（RFEM），基于时空注意力机制消除位置冲突和冗余信息，优化深层特征的细节和定位能力；将增强后的特征图送入基于Transformer的预测头进行检测，完成无人机航拍图像的目标分类和定位。本发明解决了无人机航拍图像尺度变化大，以及小目标占比高且分布密集的问题，从而提高了无人机航拍图像中目标检测的精度。且方法中提出的模块能显著降低计算量，适用于无人机的实时检测场景。
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公开(公告)号：CN116346921B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310316643.6
申请日：2023-03-29
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC: H04L67/5682 , H04L67/12 , H04W28/084 , H04W28/14 , G06F18/20 , G06Q50/06 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开一种面向流域大坝安全管控的多服务器协同缓存更新方法，构造大坝应急响应系统中用户请求大坝监测内容的缓存模型和时延模型；构造最大化用户请求节省时延的目标函数；将最大化用户请求节省时延的协同缓存问题表示为部分可观测马尔科夫决策过程；将不同水电站的边缘服务器映射为不同的智能体，利用多智能体循环深度确定性策略梯度算法通过智能体收集用户内容请求信息、内容请求特征和边缘服务器的缓存状态，组合成一个系统状态；将系统状态信息作为每个智能体的输入；找出最优协同缓存更新方案。本发明提出的多智能体循环深度确定性策略梯度缓存更新方法，降低了服务器通信成本，满足大坝用户请求监测内容的时延和合理安全管控措施的需求。
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公开(公告)号：CN116665130B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310670442.6
申请日：2023-06-07
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于时空图的大坝安全监测多元时间序列异常检测方法，包括：1)利用图结构对大坝安全监测多元时间序列时间和变量维度进行显式建模，构建变量特征图和时间特征图；2)采用图注意力网络并行学习时间和变量维度信息，得到更好的表征向量以捕获数据深层依赖关系；3)使用联合基于预测和基于重构模型的优化网络计算异常分数，得到大坝部位异常情况。本发明用于检测大坝安全监测数据中的异常情况，提高了大坝安全监测多元时间序列异常检测的精确率和召回率，并能对异常现象进行合理解释，辅助大坝的安全性评判。
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公开(公告)号：CN116861785A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310831413.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 昆明理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及混凝土坝结构监测技术领域，尤其是指一种基于知识图谱的混凝土坝关键部位分区方法、装置及存储介质。本发明所述的基于知识图谱的混凝土坝关键部位分区方法，选取特殊工况作为混凝土坝运行安全知识图谱的输入用户项，初步选定混凝土坝性态关注结构部位，然后通过特殊工况驱动混凝土坝运行安全知识图谱，激活受潜在受影响的结构部位，计算各结构部位在该特殊工况下的权重分值，进一步量化结构部位的关注程度，进而确定混凝土坝性态的关注关键部位，提升了划分精度。
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