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公开(公告)号：CN110299188A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910386006.X
申请日：2019-05-09
申请人： 上海电力学院
摘要： 本发明涉及一种基于GA变量选择的SCR烟气脱硝系统GRNN建模方法，包括以下步骤：S1、获取SCR烟气脱硝系统输入影响变量与输出变量的运行数据，在全工况下选取稳定工况时的数据；S2、利用GA算法进行优化计算，筛选出SCR烟气脱硝系统最优变量作为模型的输入变量；S3、利用筛选出的系统最优输入变量作为网络输入，导入数据建立GRNN模型并得到测试结果；S4、利用最优变量的网络输入数据建立不同的数据驱动模型，导入测试数据得出测试值并对比分析。与现有技术相比，本发明能够从SCR系统的众多影响变量中挑选出影响出口NOx浓度的最优变量，建立更加准确的SCR脱硝系统GRNN模型，与传统建模方法相比降低了模型复杂度，提高模型精度，具有更好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110097053A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910334105.3
申请日：2019-04-24
申请人： 上海电力学院
摘要： 本发明涉及一种基于改进Faster-RCNN的电力设备外观缺陷检测方法，包括以下步骤：采集电力设备图像，建立电力设备外观图像库，包括训练集和测试集；构建改进Faster-RCNN模型，该模型中，利用特征融合技术将不同层卷积神经网络的特征图进行融合，且区域提取网络RPN基于改进锚框进行区域提取；使用训练集训练改进Faster-RCNN模型，在训练过程中增加一条训练支路；使用测试集测试改进Faster-RCNN模型的性能，然后将改进Faster-RCNN模型用于电力设备外观缺陷检测。与现有技术相比，本发明在在训练速度、检测准确率方面优于Faster-RCNN，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN108932721A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810684476.X
申请日：2018-06-28
申请人： 上海电力学院
摘要： 本发明涉及一种用于巡检机器人的红外图像分割与融合方法，包括以下步骤：利用MSR算法对红外图像中设备边缘进行增强和标记，获得增强红外图像；采用MUL-PCNN对增强红外图像进行分割处理，获得分割红外图像；利用Wavelet-Canny检测并提取分割红外图像和可见光图像中的设备边缘；采用改进ASURF算法对设备边缘进行特征点提纯，构建仿射变换矩阵；采用基于可信度的双三次插值将红外图像中灰度信息融合到可见光图像中，实现红外图像与可见光图像的精确融合。与现有技术相比，本发明在故障点温度读取与定位、设备分割和故障点匹配融合等方面具有定位准确，分割完整，匹配精度高等特点，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN109063729A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810639133.1
申请日：2018-06-20
申请人： 上海电力学院
CPC分类号： G06K9/629 , G06K9/6215 , G06N3/006 , G06Q50/06 , G07C1/20
摘要： 本发明涉及一种基于PSO‑NSCT的多传感器图像融合方法，利用被动聚集的粒子群优化算法来优化NSCT的高频子带融合参数模型，包括以下步骤，先由NSCT对可见光与红外图像进行融合，NSP对源图像进行多尺度分解，得到各个层次高、低频子带图像；将高频子带图像传递给NSDFB，实现对该图像的多方向分解，融合图像各个层次的低频子带系数采用基于区域相似度的融合规则加权求得；以MI、QAB/F指标为改进PSO的适应度函数的最优约束，计算出高频子带系数融合的最优权值；通过NSCT逆变换得到多传感器图像的融合结果。本方法与传统融合算法相比，本发明的融合结果具有较高的对比度、细节保持度和融合精度，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN108830191A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810542174.9
申请日：2018-05-30
申请人： 上海电力学院
摘要： 本发明涉及一种基于改进EMM及ORB算法的移动机器人SLAM方法，包括以下步骤：S1、通过3D相机采集彩色图像与深度图像，使用改进ORB算法提取彩色图像的特征点并计算描述子，同时对深度图像进行滤波；S2、将彩色图像的像素点转换为空间坐标系下的3D点，使用ICP算法进行位姿计算，去除误匹配点并进行位姿提纯；S3、通过Dijkstra算法与随机采样方法进行回环检测，得到优化后的位姿信息；S4、根据优化后的位姿信息，通过改进环境测量模型的观测似然性计算方法建立稀疏点云图。与现有技术相比，本发明相比激光雷达定位成本低，与其他视觉方法相比有着鲁棒性强、误差小、无需训练等优点。
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公开(公告)号：CN108830191B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810542174.9
申请日：2018-05-30
申请人： 上海电力学院
摘要： 本发明涉及一种基于改进EMM及ORB算法的移动机器人SLAM方法，包括以下步骤：S1、通过3D相机采集彩色图像与深度图像，使用改进ORB算法提取彩色图像的特征点并计算描述子，同时对深度图像进行滤波；S2、将彩色图像的像素点转换为空间坐标系下的3D点，使用ICP算法进行位姿计算，去除误匹配点并进行位姿提纯；S3、通过Dijkstra算法与随机采样方法进行回环检测，得到优化后的位姿信息；S4、根据优化后的位姿信息，通过改进环境测量模型的观测似然性计算方法建立稀疏点云图。与现有技术相比，本发明相比激光雷达定位成本低，与其他视觉方法相比有着鲁棒性强、误差小、无需训练等优点。
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公开(公告)号：CN110097053B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910334105.3
申请日：2019-04-24
申请人： 上海电力学院
摘要： 本发明涉及一种基于改进Faster‑RCNN的电力设备外观缺陷检测方法，包括以下步骤：采集电力设备图像，建立电力设备外观图像库，包括训练集和测试集；构建改进Faster‑RCNN模型，该模型中，利用特征融合技术将不同层卷积神经网络的特征图进行融合，且区域提取网络RPN基于改进锚框进行区域提取；使用训练集训练改进Faster‑RCNN模型，在训练过程中增加一条训练支路；使用测试集测试改进Faster‑RCNN模型的性能，然后将改进Faster‑RCNN模型用于电力设备外观缺陷检测。与现有技术相比，本发明在在训练速度、检测准确率方面优于Faster‑RCNN，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN109189105A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811217344.2
申请日：2018-10-18
申请人： 上海电力学院
摘要： 本发明涉及一种巡检机器人云台控制方法，包括以下步骤：S1、将机器人云台拍摄的图像送入Faster R-CNN模型进行目标检测和识别，得到图像主体位置偏差；S2、将步骤S1得到的图像主体的位置偏差送入模糊PID控制器进行参数整定；S3、根据整定结果控制云台的运动方向。与现有技术相比，本发明利用Faster R-CNN进行目标检测识别可达到90.8％的准确率并且运行在毫秒级，模糊控制使云台能够快速反应并平稳运行，应用效果良好。
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公开(公告)号：CN107393266A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710441711.6
申请日：2017-06-13
申请人： 上海电力学院
摘要： 本发明涉及一种光伏电站无线远程数据传输系统，该系统采用树形分布架构，包括无线终端设备、集中器和监控主站，所述无线终端设备部署于光伏阵列处，与光伏阵列一一对应设置，一个所述监控主站连接至少一个集中器，一个所述集中器连接至少一个无线终端设备，所述无线终端设备和集中器之间采用LoRa无线技术交换数据，所述集中器和监测主站之间采用GPRS技术交换数据。与现有技术相比，本发明具有低成本、低功耗、抗干扰性能好等优点，避免了光伏电站传统监测采用有线方式投资大、线路能耗多、故障查找困难等缺点，提高了光伏能源的利用率。
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