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公开(公告)号：CN114689999B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210208733.9
申请日：2022-03-03
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明提供了一种绝缘子污闪故障监控方法、装置、设备、系统及介质，包括：获取通过边缘拾音设备生成有效噪声特征值数据集，有效噪声特征值数据集为边缘拾音设备采集周遭原始音频信号并利用边缘计算算法进行提取生成，有效噪声特征值数据集包括最高效、最低效分辨率有效噪声特征值组；调用故障监控系统对预设时间内累计获取的有效噪声特征值数据集进行处理，生成异常评估分数，对最高效分辨率有效噪声特征值组进行处理，以生成判断结果，将判断结果与最低效分辨率有效噪声特征值组数值进行比较，得到异常评估分数；根据异常评估分数，输出报警信号。旨在解决现有的绝缘子发生污闪现象的监测手段存在耗费人力财力、预防效果差、不适合推广的问题。
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公开(公告)号：CN119125671A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411181789.5
申请日：2024-08-27
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
IPC: G01R23/165 , G01H17/00 , G06F17/11
Abstract: 本申请提供一种频谱基底抬升检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及频谱分析技术领域。方法包括：获取机器设备的预设时长的待检测振动时序数据，将所述待检测振动时序数据转换为包含频率序列和幅值序列的待检测频谱；基于预设的滚动窗口幅值差算法，计算得到所述待检测频谱对应的幅值差序列；利用所述幅值差序列匹配预先确定的基准值序列，匹配出连续大于基准值且抬升能量最大的幅值差区间，将所述幅值差区间对应的频率区间记为疑似区间；若所述疑似区间对应的抬升能量大于报警阈值，则将所述疑似区间确定为基底抬升区间。与现有技术相比，本申请能够自动判断频谱中的基底抬升异常，减少频谱分析中的人力成本。
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公开(公告)号：CN118376839B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410814720.5
申请日：2024-06-24
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
IPC: G01R23/16 , G06F18/2321 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于DBSCAN算法的新增峰值点频率定位方法、装置及设备，方法包括：获取机器设备的噪声时域信号和振动时域信号，利用FFT将所述噪声时域信号和振动时域信号转换为频谱，并提取频谱的频率序列和幅度序列；使用若干对频谱的频率序列和幅度序列获取所述频谱中的峰值点频率；使用DBSCAN算法对所述峰值点频率进行聚类，剔除噪声峰值点频率之后，记录所有所述聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，生成峰值点频率模板；获取待检测频谱中的峰值点频率，基于峰值点频率模板中所有聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，判断所述待检测频谱中的峰值点频率是否为新增峰值点频率。本发明能更精确地识别和分析频谱数据集中的新增峰值点频率。
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公开(公告)号：CN118013248A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410423855.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
IPC: G06F18/2113 , G06F18/2115 , G06F18/2415 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供了基于半机理模型筛选的工况识别方法、装置、设备及介质，涉及机器设备工况识别领域，方法包括使用半机理模型将噪声信号与振动信号转换为半机理特征；结合统计学方法、寻峰算法、高斯混合模型和Bhattacharyya距离公式，完成两次特征筛选过程，从而筛选出具有较好类间区分性的特征；使用多阈值大津算法确定所述候选特征的工况分类阈值，并对数据标记；利用所述标记数据，采用特征选择、特征提取和降维方法获取降维特征，将其作为监督学习模型的输入值以完成工况分类工作。本发明不仅能够自动筛选具有区分性的半机理特征，而且能提升工况分类的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN115174442B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210723050.7
申请日：2022-06-24
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
IPC: H04L43/0817 , H04L43/0823 , G06F9/54
Abstract: 本发明涉及一种多模态进程数据传输方法和装置，其中，方法包括：通过端口底层驱动读取传输设备的原始数据流；基于所述原始数据流对端口底层驱动进行性能测试，判断所述端口底层驱动是否满足数据传输要求；在所述端口底层驱动无法满足数据传输要求的情况下，采用用户驱动进程对所述原始数据流进行传输。本发明能够提升灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117152025B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311415313.9
申请日：2023-10-30
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于复合尺度特征的过亮图像增强方法、装置及设备，方法包括：获取过亮图像；将过亮图像输入至过亮图像增强网络，过亮图像增强网络包括生成器网络；生成器网络包括图像特征热图获取网络、特征识别与转换网络以及图像重构网络；经由图像特征热图获取网络对过亮图像进行识别后采用小尺度卷积降低空间维度，获取第一图像特征热图；将第一图像特征热图输入至特征识别与转换网络，通过复合尺度特征识别实现对空间复合尺度下各特征的融合及互补，得到第二图像特征热图；将第二图像特征热图输入至图像重构网络，以重构得到增强图像。本发明基于复合尺度特征对过亮图像进行增强，可以最大限度地恢复过亮图像损失的信息，提升图像质量。
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公开(公告)号：CN116858544A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310870097.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种发动机故障检测系统、方法、装置及存储介质，通过获取发动机在质检时的至少三个的噪声信号，进行预处理后，得到待测故障对应的至少三个目标噪声信号，进行时频转化，得到待测故障对应的频率能量谱特征；依次对频率能量谱特征进行归一化处理、特征增强处理和降维处理；将降维处理后的频率能量谱特征输入故障识别模型中，得到故障识别模型输出的发动机是否发生待测故障的识别结果，故障识别模型是基于深度残差网络ResNet18训练得到的。相较于现有技术，本申请通过对发动机产生的噪声信号进行详尽地分析和处理，以判断发动机内部是否存在特定类型的故障，能够避免人为误判和主观因素的影响，从而提升发动机质检的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116758938A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311049245.9
申请日：2023-08-21
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种模切机音频感兴趣区域定位方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取模切机的切割音频；根据高幅值窗口占总窗口的比例确定音频分割间隔S；对切割音频进行分割，得到多段子切割音频；基于梅尔频谱分析，将每一段所述子切割音频转化为梅尔频谱图；基于预先训练的ViT深度学习模型进行模切机切割动作预识别，时间扩展后进行模切机切割动作二次识别，得到包含完整切割动作的扩展子切割音频；然后进行基于阈值分割的感兴趣区域定位。本申请采用基于ViT的深度学习识别与阈值分割相结合的ROI提取方法，增加预识别步骤以提高方法对噪声及环境声的鲁棒性，能够适应不同工作频率的模切机设备，提高了模切机切割音频ROI提取的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113627549A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110941243.5
申请日：2021-08-17
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种时间序列跳变异常检测的方法、装置及设备,其方法包括:获取原始时间序列数据,并对所述原始时间序列数据进行预处理,以生成预设格式的第一图像；根据所述第一图像内的数据形状将所述第一图像进行划分,对具有跳变的部分进行标注；将跳变部分移动至所述第一图像的中间位置,并将所述跳变部分处理成左跳变,以生成跳变数据；根据所述跳变数据，对新时间序列数据进行标注，以完成异常检测。改善了现有技术中模型训练时间长且无法高效识别各种时间序列的问题。
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公开(公告)号：CN109213034B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201810978149.5
申请日：2018-08-27
Applicant: 硕橙(厦门)科技有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种设备健康度监控方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待监测设备在预设时长内的生产动作信息及产量监测数据；通过预先训练的健康监测模型对所述生产动作信息及所述产量监测数据进行处理，获得所述待监测设备在所述预设时长内的健康度曲线。本发明不需要过多的调参，只要积累了足够多的数据，就能很快训练出健康监测模型，检测过程自动化程度高，节约了大量的时间和人工成本，对健康度可以准确量化，从而可以选择最恰当的维护时间。
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