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公开(公告)号：CN113689351B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110974453.4
申请日：2021-08-24
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种基于深度相机的危化品仓储监控方法、装置及设备，属于三维建模技术领域，该方法通过获取不同视角下的点云数据，并对点云数据进行噪音消除预处理，以获得较为精准的点云数据，并对多视角的点云数据进行拼接，解决了现在技术中的遮挡问题；通过采用梯度下降优化的坐标系转换规则，将拼接后的点云数据进行坐标系的转换平移，得到真实坐标系的点云数据，实现了危化品仓库在真实世界坐标系下无死角的监测和显示。
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公开(公告)号：CN113034490B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110411747.6
申请日：2021-04-16
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及化学品库房的堆垛安全距离监测方法，包括：通过分别安装在两个预设位置处的两组双目相机对应获取两组背景图像信息和两组目标图像信息，根据两组背景图像信息确定出两个警戒线三维重建模型，同时根据两组背景图像信息和两组目标图像信息对应确定出两个被测堆垛三维重建模型，将两个被测堆垛三维重建模型拼接，得到目标被测堆垛三维重建模型，将两个警戒线三维重建模型拼接，得到目标警戒线三维重建模型。最后根据目标被测堆垛三维重建模型和目标警戒线三维重建模型确定出被测堆垛是否超界。本申请能够全方位自动判断被测堆垛是否超界，使得本申请降低了监测成本，提高了监测效率和监测准确率。
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公开(公告)号：CN112348080A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011228032.9
申请日：2020-11-06
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及工控异常检测技术领域，具体涉及一种基于工控异常检测的RBF改进方法、装置和设备，所述方法包括采集工业控制系统的网络数据，对网络数据进行预处理得到样本网络数据，基于减聚类算法，在样本网络数据中确定隐节点的聚类中心，并根据聚类中心确定隐节点的扩展常数，基于灰狼算法，进一步确定隐节点的输出权重，根据聚类中心、扩展常数和输出权重确定改进后的RBF优化模型。本发明提供的技术方案，通过减聚类算法与灰狼优化算法优化RBF模型的聚类中心、扩展常数和输出权重等网络参数，避免陷入极小值，提高运算效率与分类正确度，适用于高维冗余的工控数据集，能够快速判断工业控制系统的网络行为是否存在异常，避免网络攻击带来的损失。
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公开(公告)号：CN113689351A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110974453.4
申请日：2021-08-24
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种基于深度相机的危化品仓储监控方法、装置及设备，属于三维建模技术领域，该方法通过获取不同视角下的点云数据，并对点云数据进行噪音消除预处理，以获得较为精准的点云数据，并对多视角的点云数据进行拼接，解决了现在技术中的遮挡问题；通过采用梯度下降优化的坐标系转换规则，将拼接后的点云数据进行坐标系的转换平移，得到真实坐标系的点云数据，实现了危化品仓库在真实世界坐标系下无死角的监测和显示。
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公开(公告)号：CN113065606A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110418515.3
申请日：2021-04-19
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种基于轻量级深度学习的异常点位检测方法及系统，该方法通过构建轻量级卷积神经网络模型，并进行模型训练，得到异常点位检测模型，从而实现从生产现场实测数据集中定位出可能被攻击的异常点位数据，由于本发明提供的技术方案，是基于轻量级卷积神经网络模型实现的，在保证正确率的情况下，算法模型小、训练速度快，并能够识别可能的被攻击点位，解决了现有技术中安全防护系统只能给出生产数据是否异常的分类结果，但不能识别哪些点位受到攻击的问题，用户体验度好、满意度高。
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公开(公告)号：CN113065606B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110418515.3
申请日：2021-04-19
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于轻量级深度学习的异常点位检测方法及系统，该方法通过构建轻量级卷积神经网络模型，并进行模型训练，得到异常点位检测模型，从而实现从生产现场实测数据集中定位出可能被攻击的异常点位数据，由于本发明提供的技术方案，是基于轻量级卷积神经网络模型实现的，在保证正确率的情况下，算法模型小、训练速度快，并能够识别可能的被攻击点位，解决了现有技术中安全防护系统只能给出生产数据是否异常的分类结果，但不能识别哪些点位受到攻击的问题，用户体验度好、满意度高。
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公开(公告)号：CN116452644A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310433897.6
申请日：2023-04-21
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及基于特征描述子的三维点云配准方法、装置及存储介质，应用于危化品仓库安全距离监测技术领域，包括：使用灰度差优化Harris角点并与SURF特征点融合对RGB图进行特征提取和匹配，提升弱纹理区域的特征信息提取能力，将匹配后的二维特征点映射到三维构建H‑SURF特征描述子进行点云粗配准，并选取H‑SURF特征描述子中以误差最小的特征点为中心的邻域点云为感兴趣特征区域，作为ICP算法的输入进行精配准，解决了ICP算法及其相关改进算法在视角重合度过低时易陷入局部最优解的问题，并提升了算法效率与准确率，采用感兴趣特征区域作为输入还解决了现有技术中ICP算法数据处理量大，耗时较长的问题。
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公开(公告)号：CN113034490A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110411747.6
申请日：2021-04-16
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及化学品库房的堆垛安全距离监测方法，包括：通过分别安装在两个预设位置处的两组双目相机对应获取两组背景图像信息和两组目标图像信息，根据两组背景图像信息确定出两个警戒线三维重建模型，同时根据两组背景图像信息和两组目标图像信息对应确定出两个被测堆垛三维重建模型，将两个被测堆垛三维重建模型拼接，得到目标被测堆垛三维重建模型，将两个警戒线三维重建模型拼接，得到目标警戒线三维重建模型。最后根据目标被测堆垛三维重建模型和目标警戒线三维重建模型确定出被测堆垛是否超界。本申请能够全方位自动判断被测堆垛是否超界，使得本申请降低了监测成本，提高了监测效率和监测准确率。
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