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公开(公告)号：CN114170695B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111407558.8
申请日：2021-11-24
申请人： 山东高速股份有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G07B15/06
摘要： 本发明公布了基于车辆全息感知与OBU信息融合的智慧收费系统，包括：集成了激光雷达、视频感知器、RSU、交易检测设备的车辆全息与OBU融合系统的信息感知层；基于边缘计算服务器的车辆全息识别与检索边缘计算层；基于智慧门架协同与融合运算的云端中心处理服务器层；集成了ETC收费及稽查功能的应用软件层。本发明的有益效果在于：能够将车辆全息信息与OBU信息融合，获取高速公路场景中过路车辆全息信息以及车辆OBU与门架RSU的交易情况，并根据多源信息检索到未交易成功的车辆，能够实现门架间的智慧协同及融合运算，以减少ETC收费的逃、漏费率，并实现逃费车辆稽查功能，为公路收费管理提供良好的基础保障。
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公开(公告)号：CN115964483A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210857806.7
申请日：2022-07-20
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的高速公路养护大数据分类决策方法，包括：研究分析了高速公路养护系统中的大数据分析技术；基于机器学习高速公路养护数据处理方法，采用NLP词袋模型对高速公路中文本类的数据进行规格化处理，通过对文本类数据进行词频统计之后得到词频特征，将其词袋化之后转化成数值形式，采用自编码器模型对数据进行降维处理；采用人工标签将养护建议分为三类，构建了用于高速公路养护大数据分类决策的梯度提升决策树分类模型，将对分类决策的影响因素从传统仅考虑路面使用性能增加到同时考虑路面使用性能、车道数两种基础数据以及历史养护数据。本发明对路面养护数据进行处理和分类决策，对高速公路养护决策系统提供技术支持。
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公开(公告)号：CN112434363B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011328068.4
申请日：2020-11-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种快速判别输电塔在龙卷风风场中最不利位置的方法，包括以下步骤：划分输电塔塔段，计算各塔段杆件的迎风面投影面积；根据龙卷风风场结构模型，提取出距离龙卷风风暴中心不同半径距离处的风速；计算某一半径位置处的输电塔不同区域的风荷载，将各区域的风荷载对输电塔根部取矩求和，计算出输电塔根部等效弯矩；比较不同半径位置处输电塔底部弯矩，判断出输电塔在龙卷风风场中的最不利位置。本发明可以快速判别在龙卷风气象条件中输电塔的最不利位置，避免了传统的计算机有限元建模过程，具有较大的实用意义与工程意义。
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公开(公告)号：CN113158486B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110501237.8
申请日：2021-05-08
申请人： 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/06 , G06F119/08
摘要： 本发明公开一种用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立用户端综合能源系统模型：步骤2、建立用户端综合能源网络优化管理模型；步骤3、对优化管理模型中的优化目标函数进行优化求解，得到综合能源网络优化控制策略。本发明在传统电力及燃气所构成的综合能源系统基础上，引入用户端负荷数据，对负荷进行DR响应优化策略，共同构成用户端综合能源系统优化模型，基于该模型，建立能耗成本、气体排放量综合多目标优化函数，并取得最优解，实现满足用户端负荷需求的同时，降低能耗成本及气体排放量。
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公开(公告)号：CN113315108B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110625986.1
申请日：2021-06-04
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
摘要： 本发明提出了一种直流配电网运行方式划分及统一管理方法及系统,属于直流配电网控制技术领域，为了保证运行方式改变时，系统能维持稳定运行，该策略将双端柔直配网的多种典型运行方式具体划分为3种计划运行方式和4种非计划运行方式，并给出了不同方式间的切换方案和相应的各种运行方式下换流站的控制策略。该策略使直流配电网在换流站投退或系统发生N‑1故障、DCSST离网等运行发生改变时，能灵活切换、维持直流电压稳定，从而提高了其运行可靠性，也便于实现交流配电网多馈线间的柔性互联与功率灵活控制。
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公开(公告)号：CN115221916A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210659742.X
申请日：2022-06-13
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进GAF及SA的CNN滚动轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断技术领域，解决了在高噪声环境下轴承故障诊断性能下降的技术问题，其技术方案要点是首先利用改进GAF对采集到的振动信号进行编码，并生成相应特征图，之后将其输入卷积神经网络进行滚动轴承故障特征的提取，并引入适用于卷积神经网络的SA注意力模块实现特征的自适应加权，最后输入到softmax层完成滚动轴承故障分类。该模型鲁棒性好，诊断准确率更高，同时在复杂环境下也能保持较好的诊断结果。
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公开(公告)号：CN114998618A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210037164.6
申请日：2022-01-13
申请人： 山东高速股份有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06V10/56 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764
摘要： 本发明公布了基于卷积神经网络模型的货车颜色识别方法，包括：基于车辆号牌及车辆对称性，定位货车车脸区域；基于货车车辆结构及颜色特征，构建货车车辆图像集；构建不同颜色空间下的卷积神经网络模型，优选CNN‑LAB模型进行货车颜色识别。本发明的有益效果在于：能够有效提取货车颜色特征区域，构建适用于神经网络学习的货车车辆颜色图像集，并选用合适的颜色空间模型与卷积神经网络，实现货车的颜色识别，为车辆属性识别丰富了维度，对于车辆识别有着重要的作用。
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公开(公告)号：CN114781708A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210373030.1
申请日：2022-04-11
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于轻量级自编码网络的短期风功率预测方法，涉及测量技术领域，解决了风功率预测准确性较低的技术问题，其技术方案要点是通过轻量级自编码网络对短期风功率进行预测，具有特征学习效率高的优势，对于不同的风机的功率预测任务，适用性更强；能有效的提取复杂天气情况下的风功率信息，预测准确率高；参数量少，所需计算与存储成本小，网络结构轻量级，能够满足工业物联网对深度学习算法提出的“小，轻，快”的应用需求，可以较好的应用于各大风电场的短期风功率预测。
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公开(公告)号：CN114445712A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210113377.2
申请日：2022-01-29
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了基于改进YOLOv5模型的高速公路路面病害识别方法，包括：在现有成熟的YOLOv5模型基础上，通过对模型特征提取网路进行改进，同时对模型的锚框（anchor）进行重新设计，构造了适用于高速公路路面病害识别的目标检测模型。本发明通过深度学习网络的紧密结合，将其应用于高速公路路面病害识别领域可以大大提高病害识别的效率，对高速公路养护的提供技术支持。
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