一种基于图像处理的树脂分界面鲁棒检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117994239A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410223028.5

    申请日:2024-02-28

    Abstract: 本发明属于水处理技术领域,公开了一种基于图像处理的树脂分界面鲁棒检测方法及系统,通过采用多种优化算法对边缘检测结果进行优化,并降低噪声敏感性,首先对图像进行预处理,在保持边缘清晰度的同时抑制噪声干扰,并对处理后的图像进行ROI区域识别与提取,对ROI提取的图像进行边缘检测,采用双边滤波方法对补齐的边缘线进行边缘优化,提取出最清晰的边缘信息,在完成边缘信息的检测和优化后,进行边缘的像素坐标定位,提取边缘的像素坐标,本发明的方法能够显著提高监测的效率和准确性,不仅适用于静态图像,还可以扩展到视频流和实时监控系统,在实现树脂传输过程的高精准识别和控制的同时,为电厂监控方式搭建了一个具有高质量、灵活性及可靠性的扩展框架视频监控系统,此外,该方法的自动化特性使其能够集成到电厂化学凝结水精处理系统中,对目标特征提取、分类识别及区域分析,实现目标场景的全过程监测和自诊断,为大范围监测提供解决方案。

    一种火电传感器数据异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119669950A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411453387.6

    申请日:2024-10-17

    Abstract: 本发明公开了一种火电传感器数据异常检测方法及系统,涉及火电厂传感器数据领域,方法包括:获取火电厂传感器数据,将数据按时间节点分割为单一特征,并构建单变量直方图;对数据进行分箱操作,计算数值特征和分类数据的值及频率;基于分箱后的数据生成不同视角下的异常值评分;通过合并不同视角下的异常值评分,完成对传感器数据的异常检测。本发明能够高效识别单变量异常值,捕捉局部和全局异常,提供全面的监测和预警能力。评分函数基于信息量,适用于高维和低维数据,且通过归一化和组合减少了表示偏差,提高了检测准确性和多种异常模式的检测能力。

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