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公开(公告)号：CN111539966A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010301194.4
申请日：2020-04-16
申请人： 华北电力大学 , 许昌许继风电科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于模糊c均值聚类的比色传感器阵列图像分割方法，包括以下步骤：通过图像的灰度分布直方图信息确定初始聚类中心及聚类数目，对图像进行初始分割，得若干区域，再对各区域进行标记，并确定区域之间的相邻关系，以建立区域邻接图，然后根据相邻区域之间的灰度差及边界梯度，计算各区域之间的积分距离度量，得区域邻接图中各边的权值，最后根据区域间的权值及面积将能够合并的区域合并成多叉树结构，得最终的分割结果，完成基于模糊c均值聚类的比色传感器阵列图像分割方法，该方法能够对比色传感器阵列图像进行分割，且分割效果较好，分割效率及自动化程度高。
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公开(公告)号：CN111539921A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010301202.5
申请日：2020-04-16
申请人： 华北电力大学 , 许昌许继风电科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的图像质量评估方法，包括以下步骤：布置多种类型信息传感器，将各类型信息传感器获取的图像数据进行融合，得到融合后的图像，然后以融合后的图像作为参考图像，以捕获的图像场景作为待评估图像，计算待评估图像的质量指数，并根据待评估图像的质量指数对待评估图像的质量进行评估，该方法能够较为准确对图像质量进行评估。
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公开(公告)号：CN111696070A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010275304.4
申请日：2020-04-09
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多光谱图像融合电力物联网故障点检测方法，包括以下步骤：1)获取若干电力物联网设备的多光谱图像，再对各多光谱图像进行预处理；2)基于深度卷积神经网络使用特征空间距离对多光谱图像进行描述；3)将多光谱图像作为训练样本输入到深度卷积神经网络中对深度卷积神经网络进行训练；4)利用训练后的深度卷积神经网络对待检测多光谱图像进行检测，得电力物联网的故障点位置，该方法能够实现电力物联网故障点的准确检测。
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公开(公告)号：CN111539466A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010301211.4
申请日：2020-04-16
申请人： 华北电力大学 , 陕西延长石油售电有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于超图的高阶特征融合方法，包括以下步骤：1)获取多视觉通道特征{X1，X2…Xm}；2)计算多通道特征之间的高阶相关性；3)将多通道特征之间的高阶相关性通过超图的形式进行表示，得特征关系超图{κ1，…，κK}；4)利用特征关系超图{κ1，…，κK}，将整个多通道特征分类为K个聚类，并对各特征聚类计算相应的图像核，得K个图像核，然后将K个图像核组合成最终的图像核，再利用最终的图像核对核SVM分类器进行训练，然后利用训练后的核SVM分类器进行图像的分类，该方法能够将多通道特征较好的融合到鉴别图像表示中，继而提高图像分类的性能。
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公开(公告)号：CN111541668A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010301195.9
申请日：2020-04-16
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的能源物联网信息安全传输与存储方法，包括以下步骤：通过加密物联网设备与服务中心之间的通信实现信息的安全传输；通过将物联网设备授权认证与物联网设备通信分离，并通过RAFT服务器集群实现授权认证；通过将数据存储在区块链数据结构中，并使用哈希指针保证数据存储的完整性及难度，以满足信息存储的安全性要求；通过架构中的RAFT集群路由与各物联网设备进行通信实现远程通信，该方法能够实现物联网信息的安全传输与存储。
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公开(公告)号：CN111539465A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010301205.9
申请日：2020-04-16
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的物联网非结构化大数据分析算法，包括以下步骤：1)构建大数据平台，并获取在线客户在前端输入的非结构化原始数据；2)根据前端接收的非结构化原始数据，客户终端后台对非结构化原始数据进行预处理，以进行后台数据挖掘；3)去除非结构化原始数据的冗余及有噪声的垃圾数据，得非结构化数据样本；4)基于机器学习的物联网非结构化大数据分析算法对非结构化数据样本进行聚类并对预测模型进行推理及训练，然后利用训练后的预测模型进行预测，并将预测结果输出，该方法能够利用基于机器学习算法实现物联网非结构化大数据的分析。
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公开(公告)号：CN111526101A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010301206.3
申请日：2020-04-16
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： H04L12/851 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的物联网动态流量分类方法，包括以下步骤：1)采集物联网动态流量数据，物联网动态流量数据为在固定时间间隔内通过网络观察点的保护消息集合；2)对步骤1)采集的物联网动态流量数据进行网络流量特征提取；3)根据步骤2)提取的网络流量特征利用机器学习的方法进行网络流量匹配分类，完成基于机器学习的物联网动态流量分类，该方法能够高效、准确、实时的实现物联网动态流量分类。
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公开(公告)号：CN111510705A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010275301.0
申请日：2020-04-09
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于无参考质量评估的智能视频传输监控方法，以下步骤：1)利用Gabor滤波器进行视频分割；2)利用图像平滑来测量视频中两帧之间的差异，以获取视频中两个相邻帧之间的相关性，得图像的运动平滑度Q_M；3)将视频失真分为两类，其中，第一类为：当网络传输状况良好时，视频失真表现在压缩编码；第二类为：当网络传输状况不佳时，影响视频质量的原因为丢包抖动造成的图像失真，分别计算两类视频失真下的视频质量，得最终的视频质量Qvideo，该方法能够通过提取视频失真信息来预测视频质量。
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公开(公告)号：CN111507347A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010276105.5
申请日：2020-04-09
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于偏微分方程的电力设备红外图像增强与分割方法，包括以下步骤：1)利用偏微分方程对图像进行重构增强，以增强图像的纹理细节，再利用可调直方图均衡化和偏微分方法相结合对重构增强后的图像中的暗部进行加亮，同时对重构增强后的图像中的亮部进行加暗处理；2)采用修改后的GAC模型及其中的边缘停止函数对经步骤1)处理后的图像进行分割，该方法能够实现图像增强及分割，且增强及分割效果较好。
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公开(公告)号：CN111539404A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010302032.2
申请日：2020-04-16
申请人： 华北电力大学 , 陕西延长石油售电有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于结构线索的全参考图像质量评估方法，包括以下步骤：基于网格对图像进行分割，得若干区域，利用随机游走的方式将多个区域串联起来，以形成候选突出区域，然后基于结构保留的卷积神经网络进行深度表示的提取，再根据提取的深度计算能够反映结构线索的距离度量，最后利用反映结构线索的距离度量评估全参考图像的质量，该方法能够基于人类感知利用距离度量评估全参考图像的质量。
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