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公开(公告)号：CN119785168A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411737804.X
申请日：2024-11-29
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种高分辨率光学遥感图像目标检测方法、装置及介质，其中方法包括：以YOLOv8s模型为基础进行构建，设计EBiFPN结构替换YOLOv8s模型的颈部网络，并使用EMA注意力机制构建的C2f‑EB模块替换颈部网络的C2f模块，采用设计的SWIoU边框回归损失函数进行训练；获取遥感图像进行标注和图像预处理，构建数据集；配置深度学习环境，并设置改进YOLOv8s模型参数；将高分辨率光学遥感图像数据集输入改进模型中进行训练和测试，并利用训练完成的模型对遥感图像中的目标进行识别。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、模型参数量和计算量低等优点。
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公开(公告)号：CN113076985B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110333601.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电力用户负荷识别方法、装置及计算机可读介质，其中，电力用户负荷识别方法包括步骤1：提取若干稳态周期的电压电流数据并进行标准化处理，分解出电流序列的无功成分构造二维图像；步骤2：构建基于预训练网络inception_v3的迁移学习模型，利用预处理后的数据对模型进行训练，自动学习图像中的信息；步骤3：利用训练完成的模型对新采集的主表电压电流数据进行负荷识别，获取用电设备的能耗信息。与现有技术相比，本发明具有识别速度快、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN112488099A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011336988.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的电力液晶仪表上数字的检测提取装置，检测提取装置安装在待检测的既有电力液晶仪表上，包括标签、图像采集模块和图像处理模块，标签固定在电力液晶仪表上，图像采集模块和图像处理模块相连，图像采集模块设有摄像头，摄像头的镜头对准电力液晶仪表上的待检测区域，所有标签均在摄像头的视野内。与现有技术相比，本发明具有准确性高、误识率低、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN117522903A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311225531.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/194 , G06V10/26 , G06V10/776 , G06V10/44 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于SF‑Unet模型的高分辨率耕地遥感影像分割方法，包括以下步骤：S1：对GID遥感影像数据集进行预处理，将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集；S2：构建SF‑Unet模型；S3：进行训练时的实验配置，设置训练参数；S4：利用所述训练集和验证集输入到所述模型进行训练和验证；S5：利用所述测试集对所述模型进行测试，查看影像分割效果。与现有技术相比，本发明具有具有增强模型的边界分割能力；增强模型的长距离信息提取能力，减少空间丢失的能力；在遥感影像耕地面积提取上，效果轮廓边界更加清晰等优点。
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公开(公告)号：CN113036759B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110351379.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种电力用户负荷细粒度识别方法及识别系统，其中识别方法包括利用高频采样设备实时获取各类负荷的稳态电压、电流数据；在获取到各类负荷稳态电压、电流数据之后，利用Fryze功率理论将高频采样电流分解为有功、无功电流，并对高频采样电压与无功电流进行标准化处理构建二维V‑I轨迹图像；得到二维V‑I轨迹图像后，通过RGB颜色编码技术对二维V‑I轨迹进行处理，在R、G、B三通道中分别融合有功电流、瞬时功率及其变化信息，得到彩色V‑I轨迹图像；构建卷积神经网络，调整彩色V‑I轨迹图像分辨率，将其作为神经网络输入，对彩色V‑I轨迹图像进行特征提取，实现对负荷的识别。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、通用性强等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115187892A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210619344.5
申请日：2022-05-24
IPC: G06V20/40 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 公开了变压器振动检测方法，方法中，采集变压器实时视频信号，利用Faster RCNN模型进行变压器检测，共享基础卷积层基于视频信号提取变压器的图片特征，候选检测框生成网络连接共享基础卷积层，基于图片特征生成候选检测框，感兴趣区域池化与分类网络连接候选检测框生成网络以分类候选检测框，并且调整分类后的候选检测框以输出检测结果；采用Shi‑Tomasi方法在目标区域内提取特征点；通过金字塔L‑K光流法计算特征点的振动矢量；使用K‑means聚类算法将偏差大于预定偏差的振动矢量作为噪声进行去除；对特征点的振动矢量求平均得到变压器振动矢量。
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公开(公告)号：CN111931402B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010726970.5
申请日：2020-07-26
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种焊料老化状态下IGBT模块结温估计方法，包括：步骤1：获取IGBT模块的几何结构参数和材料特性参数；步骤2：基于几何参数和传热性能建立定角热扩散模型；步骤3：获取IGBT模块的环境信息；步骤4：根据IGBT模块的环境信息获得焊料老化状态监测参量；步骤5：建立IGBT模块材料温度相关特性的Cauer热网络模型；步骤6：通过老化监测参量量化焊料老化对内部传热路径的影响，得到实际传热面积，更新热网络模型参数；步骤7：基于Cauer热网络模型与反馈结温实时估计IGBT模块结温。与现有技术相比，本发明具有结温估计结果精度高、有效提高评估精度和策略合理性等优点。
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公开(公告)号：CN113076985A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110333601.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种电力用户负荷识别方法、装置及计算机可读介质，其中，电力用户负荷识别方法包括步骤1：提取若干稳态周期的电压电流数据并进行标准化处理，分解出电流序列的无功成分构造二维图像；步骤2：构建基于预训练网络inception_v3的迁移学习模型，利用预处理后的数据对模型进行训练，自动学习图像中的信息；步骤3：利用训练完成的模型对新采集的主表电压电流数据进行负荷识别，获取用电设备的能耗信息。与现有技术相比，本发明具有识别速度快、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN113036759A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110351379.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种电力用户负荷细粒度识别方法及识别系统，其中识别方法包括利用高频采样设备实时获取各类负荷的稳态电压、电流数据；在获取到各类负荷稳态电压、电流数据之后，利用Fryze功率理论将高频采样电流分解为有功、无功电流，并对高频采样电压与无功电流进行标准化处理构建二维V‑I轨迹图像；得到二维V‑I轨迹图像后，通过RGB颜色编码技术对二维V‑I轨迹进行处理，在R、G、B三通道中分别融合有功电流、瞬时功率及其变化信息，得到彩色V‑I轨迹图像；构建卷积神经网络，调整彩色V‑I轨迹图像分辨率，将其作为神经网络输入，对彩色V‑I轨迹图像进行特征提取，实现对负荷的识别。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、通用性强等优点。
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公开(公告)号：CN112488099B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202011336988.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/19
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的电力液晶仪表上数字的检测提取装置，检测提取装置安装在待检测的既有电力液晶仪表上，包括标签、图像采集模块和图像处理模块，标签固定在电力液晶仪表上，图像采集模块和图像处理模块相连，图像采集模块设有摄像头，摄像头的镜头对准电力液晶仪表上的待检测区域，所有标签均在摄像头的视野内。与现有技术相比，本发明具有准确性高、误识率低、精度高等优点。
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