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公开(公告)号：CN117726171A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311751213.3
申请日：2023-12-19
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱驱动的电力作业风险预测与应对方法，包括以下步骤：步骤一、构建电力作业风险预控的知识图谱；步骤二、利用对抗网络对电力作业风险预控的知识图谱进行补充，步骤三、构成电力作业风险预测的子图；步骤四、利用图神经网络对电力作业风险预测的子图进行分析；步骤五、构成电力作业应对措施建议的子图；步骤六、利用图注意力网络对电力作业应对措施建议的子图进行分析；步骤七、对电力作业的风险等级、风险点和应对措施进行排序；本发明与现有的技术相比的优点在于：实现电力作业的风险等级、风险点的自动化、智能化的预测，以及应对措施建议的个性化、合理化的给与。
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公开(公告)号：CN117710820A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311790026.6
申请日：2023-12-22
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V20/68 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv8的水稻病虫害检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，包括：将水稻图片输入至训练后的YOLOv8目标检测模型，得到水稻图片中病虫害的类别信息和位置信息；其中，模型的训练过程为：基于水稻病虫害数据集对改进后的YOLOv8目标检测算法进行训练；该算法为在原始算法的基础上，将特征提取模块中的Bottleneck结构替换为FasterBlock结构、将原始特征金字塔上引入更浅层特征P2以及将原始检测头替换为多重注意力机制检测头后得到的算法。本发明基于改进后的YOLOv8目标检测算法，能够实现病虫害位置和类别信息进行精确的分类和定位。
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公开(公告)号：CN113190583B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110526809.8
申请日：2021-05-14
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种数据采集系统、方法、电子设备及存储介质，该系统包括网关采集模块、MQTT服务器、数据存储模块和数据统计模块，网关采集模块，用于获取连接的光伏发电站运行数据信息并发送至MQTT服务器；MQTT服务器，用于接收光伏发电站运行数据信息，并分发至相应的数据存储模块；所述数据存储模块，用于接收MQTT服务器发送的光伏发电站运行数据信息，若异常，记录异常日志信息，并将异常日志信息发送至数据库，若无异常，将光伏发电站运行数据信息发送至REDIS缓存中缓存；数据统计模块，用于定时从REDIS缓存中获取缓存的光伏发电站运行数据信息并进行统计，获得数据统计信息，并将数据统计信息发送至所述数据库。
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公开(公告)号：CN117425124A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311677916.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明属于UWB定位方法技术领域，公开了一种基于海伦公式面积法的UWB定位方法及系统，采用确定定位范围并且通过基站采用双边双向测距方法测距；利用标签到基站的距离以及基站间的距离，使用海伦公式计算出面积；通过阈值判断使用的基站数据；使用海伦公式面积法估计出标签坐标；根据标签估计坐标数据估计标签路径轨迹。本发明计算量较小；另外，相比三边定位方法精度有所提升，且路径更加平滑，减少了打结现象。本发明引入海伦公式面积法，在一定情况下，相比三边算法定位精度更高，定位的路径更加平滑，并且本发明的定位方法复杂度比较低，使用较为简单。
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公开(公告)号：CN116993614A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310990948.5
申请日：2023-08-08
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 精细天空分割和透射率融合图像去雾方法属于图像处理技术领域。现有技术处理有天空有雾图像时，由于天空过亮而呈现为白色场景，从而不符合暗通道先验规律，得到的去雾图像天空部分存在严重的颜色失真。本发明利用Canny算子与大津法相结合的算法，对有天空有雾图像进行边缘特征提取，初步划分天空区域和非天空区域，利用侧边窗滤波使图像边缘更加平滑，天空区域和非天空区域边界更清晰，对非天空区域、天空区域分别采用暗通道先验算法、亮通道先验算法估算各自的透射率，加权融合处理后得到整幅图像透射率，根据天空区域的像素均值得到大气光值，最后通过大气散射模型得到恢复的去雾图像。本发明应用于雾天图像监控过程中的图像识别和目标跟踪领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114357240A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210019198.2
申请日：2022-01-10
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06F16/71 , G06F16/78 , G06V20/40 , G06F12/0875 , G06F15/78
Abstract: 本发明涉及一种多通道自适应视频识别存储系统，该系统包括多核处理模块和数据缓存模块，多核处理模块包括MIPI视频输入单元、自适应图像识别处理单元和片上多处理器系统；MIPI视频输入单元与自适应图像识别处理单元连接，自适应图像识别处理单元分别与片上多处理器系统和数据缓存模块连接；MIPI视频输入单元用于将多种格式的视频流发送到自适应图像识别处理单元；自适应图像识别处理单元根据视频参数对接收到的视频流进行识别，获得视频流的格式；自适应图像识别处理单元还用于将数据缓存模块输出的数据发送到片上多处理器系统；片上多处理器系统通过AXI总线接收多种格式的图像数据。本发明实现了多通道多格式视频的存储。
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公开(公告)号：CN108918472B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810978558.5
申请日：2018-08-27
Applicant: 长春理工大学
IPC: G01N21/59
Abstract: 本发明公开了一种基于海水池的激光海水透过率标定系统，该系统的配比过程为激光器输出的蓝绿激光经过分光棱镜分别照射在标准海水容器、配比海水容器的照射面上；第一PD管获取标准海水容器的激光强度并转换成电流信号，经过第一锁相放大器电路处理后发送至微控制器；第二PD管获取配比海水容器的激光强度并转换成电流信号，经过第二锁相放大器电路处理后发送至微控制器；微控制器根据获取的信息计算标准海水和配比海水的浓度值并在PC机的LabVIEW软件平台显示。本发明通过标准海水和配比海水的双光路对比测试，对比配比海水与标准海水的浓度值，不断改变配比海水的相关成分的添加量，最终使得配比海水浓度与标准海水浓度相等，完成海水池的标定。
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公开(公告)号：CN106547102B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201610863955.9
申请日：2016-09-29
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 全矢量信息目标偏振图像分时投放模拟装置及方法属于目标模拟技术领域。在本发明之模拟装置中，计算机经分频电路与DMD1相连，另外，计算机还与控制器相连，控制器再分别与偏振片起偏器、液晶起偏器相连；DMD1中的微镜阵列、偏振片起偏器、液晶起偏器、采集相机依次光学同轴排列。本发明之模拟方法由计算机向DMD1传送目标图像电信号，其中，由分频电路对该目标图像电信号做六分频处理；DMD1按时序将做六分频处理后的目标图像电信号转换为六个目标图像光信号；在计算机及控制器的控制下，六个目标图像光信号按时序通过偏振片起偏器和液晶起偏器之后，依次获取0°、45°、90°、135°线偏振矢量信息和左旋、右旋圆偏振矢量信息；最后由采集相机采集包含全矢量信息目标偏振图像。
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公开(公告)号：CN108510455A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810258273.4
申请日：2018-03-27
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开激光照射器图像融合方法及系统，该方法包括：获取由测量光学系统采集的光斑图像和靶板图像；根据所述光斑图像进行光斑区域的提取，得到光斑提取图像；对所述光斑提取图像进行配准变换，得到光斑配准图像；对所述光斑配准图像和所述靶板图像分别进行透视畸变校正变换，得到光斑校正图像和靶板校正图像；对所述光斑校正图像和所述靶板校正图像进行融合，得到融合图像。采用本发明方法或系统可以解决非共轴成像的图像融合精度低的问题。
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公开(公告)号：CN108492335A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810258294.6
申请日：2018-03-27
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种双相机透视畸变校正方法及系统。所述校正方法包括：动态同步获取可见光图像以及红外光图像；根据所述可见光图像识别合作目标点，确定畸变后的合作目标点；利用标准网格板确定坐标变换矩阵；根据所述畸变后的合作目标点确定可见光透视变换矩阵；根据确定的可见光透视变换矩阵以及坐标变换矩阵确定红外光透视变换矩阵；根据所述可见光透视变换矩阵及红外光透视变换矩阵分别对所述可见光图像以及所述红外光图像进行畸变校正，确定校正后的可见光图像以及校正后的红外光图像。采用所述校正方法及系统能够校正双相机的透视畸变，提高图像测量精度。
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