公开(公告)号：CN117152673A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310370652.3

申请日：2023-04-06

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 吴青娥 ,  陈虎 ,  周林涛 ,  鲁迎波 ,  王文静 ,  钱晓亮 ,  余遥 ,  吴楠鹏 ,  常帅帅 ,  姜轶博 ,  曹书源 ,  李鹏飞 ,  黄澳

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 一种视觉图像异常行为检测方法，包括以下步骤：首先，针对图像中的复杂背景，提出一种多帧差分叠加算法来减弱或消除背景中噪声，经过滤波后获得目标特征较为完整的图像；然后，给出特征提取方法，从单帧图像中提取目标的运动信息，对图像中的目标实施特征提取，建立正常行为模型库；最后，提出一种基于朴素贝叶斯和联合概率密度的异常检测方法，通过计算联合概率密度函数来判断异常是否发生，然后与标准库中的阈值进行比较，再通过分类器将小于阈值的视为异常。本发明能够减少人力资源耗费，提高异常检测效率，及时排查可能存在的安全隐患，为多种场景下的异常行为检测与识别提供新方法和决策支持。

公开(公告)号：CN117272102A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311213519.3

申请日：2023-09-20

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 吴青娥 ,  曹书源 ,  陈虎 ,  周林涛 ,  鲁迎波 ,  钱晓亮 ,  宗涛 ,  郭根 ,  万国梁 ,  姜轶博 ,  王文静 ,  余遥 ,  吴楠鹏 ,  韩一帆 ,  李鹏飞 ,  黄澳 ,  常帅帅

IPC: G06F18/24 ,  G01R31/62 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出了一种基于双注意力机制的变压器故障诊断方法，用以解决传统机器学习方法故障预测准确率低和速度慢问题。本发明步骤为：用经验模态分解将原始故障信号进行分解，通过对本证模态函数集分量的选取消除表示非线性和非平稳信号的杂散谐波，得到不同频段的IMF分量；筛选出与原始故障信号相关性较强的IMF分量进行信号重构，对重构之后的信号序列用注意力卷积神经网络进行空间特征提取；在长短期记忆递归神经网络的隐藏层增加时间特征注意力机制提取时序特征，将不同历史时刻的时序特征赋予不同的时间注意力权值获得综合时序信息特征，应用全连接层对变压器状态进行分类。本发明能够对变压器故障类型进行精确诊段分类，且抗干扰能力、泛化能力强。

公开(公告)号：CN116665038A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310390225.1

申请日：2023-04-12

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 吴青娥 ,  鲁迎波 ,  陈虎 ,  周林涛 ,  王文静 ,  钱晓亮 ,  吴楠鹏 ,  余遥 ,  常帅帅 ,  曹书源 ,  姜轶博 ,  黄澳 ,  李鹏飞

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/30 ,  G06V10/34 ,  G06V10/54 ,  G06V10/74 ,  G06T5/00

Abstract: 一种大豆和杂草图像纹理分割的区分方法，包括以下步骤：首先，在不确定性分类和影响分析的基础上，研究了大豆和杂草图像中可能会出现的各种模糊信号，分析了不确定性分类及其影响，基于提出的阈值法对模糊信号进行处理，消除了各种模糊的、不完整的、不确定的信号，提高了图像的质量；然后，利用函数包对去模糊后的图像进行特征分解，提取图像中目标的纹理特征；最后，利用特征匹配算法，将未知目标图像的特征向量与已经训练并存储在检索系统中的已知分类目标图像的特征向量进行比较，通过判断图像的两个特征向量之间的相似度，以匹配对大豆的识别，从而将杂草从大豆和杂草的混合体物中去除。