一种针对视觉跟踪模型的人在回路训练方法及相关装置

    公开(公告)号:CN113192108B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202110546714.2

    申请日:2021-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种针对视觉跟踪模型的人在回路训练方法及相关装置,该训练方法包括:利用视频序列构建初始未标注的训练样本,从该样本随机选择少量样本进行人在回路标注并构成训练集;使用已经标注的少量样本训练跟踪网络,得到一个经过初步训练的模型;将剩余的未标注样本送入初步模型,根据网络输出的响应图生成伪标签;根据伪标签和原始响应图,生成伪损失;将未标注的样本,依据生成的伪损失进行排序,选择损失较大的若干样本,经过人在回路人工标注后,加入训练集,然后使用更新后的训练集重新训练跟踪模型。本发明能够解决现有基于深度模型的视觉目标跟踪算法训练数据量大、数据中冗余信息较多以及由此造成的数据标注费时费力的问题。

    一种电力系统仿真知识轨迹空间人机合作方法及电子设备

    公开(公告)号:CN116643650A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310476877.7

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种电力系统仿真知识轨迹空间人机合作方法及电子设备。方法包括:基于仿真计算数据‑结果认知电力系统运行特性的简化知识空间,即知识轨迹过程空间用运行域来模拟并驱动机器智能,运行数据域驱动输入数据的组织变化,运行结果域驱动实现拟人式分析及目标迭代求解;基于眼动关注位置和信息匹配一致性对应模型,实现自主记录运行域轨迹,以及数据组织动作和趋向的特征提取及分析;结合眼动等行为轨迹驱动的仿真辅助分析软件系统和硬件装置集成。本方法基于简化知识合作空间,驱动实现机器智能电力系统运行特性求解,解决了仿真计算动作和意图感知难题,有助于增强知识认知有效空间,具有可解释性好、训练工作量低、计算分析效率高等优势。

    一种基于多智能体深度强化学习的电压控制方法及系统

    公开(公告)号:CN116154782A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211096934.0

    申请日:2022-09-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的电压控制方法及系统,包括:确定用于电压调整的马尔可夫博弈模型;基于物理信息的电压调整策略定位电压降低的区域;进行基于约束性多智能体深度强化学习的电压控制模型的构建,确定约束型MADDPG的最优策略;基于所述马尔可夫博弈模型、电压降低的区域和最优策略进行电压控制。本发明的方法可缓解目前大电网电压控制所带来的人力和时间成本消耗问题;在奖励中增加电压偏差节点的数量和调整成本有助于提高学习性能;约束多智能体深度强化学习不仅可以平衡调整对象之间的相互影响,还可以限制调整过程中的动作大小,能够有效地将电压调整在限制范围内。

    一种电网调控决策知识模型构建方法及装置

    公开(公告)号:CN115545197A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211478672.4

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种电网调控决策知识模型构建方法及装置,用于实现电网稳定运行规定文本的数字化转化。其中,方法包括:建立电网调控决策的知识模型的最外层结构,确定电网稳定运行规定对象;建立知识模型的第二层结构,确定电网稳定运行规定对象的电网稳定运行规定对象列表以及运行信息变量列表;建立知识模型的第三层结构,确定电网稳定运行规定对象列表的电网稳定运行规定其他属性对象、方式/子方式对象列表、方式变量列表;建立知识模型的第四层结构,确定方式/子方式对象列表的规则对象列表;建立知识模型的第五层结构,确定规则对象列表的规则列表。

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