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公开(公告)号:CN116152052A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202111409296.9
申请日:2021-11-20
申请人: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G06T3/40 , G06V10/774 , G06V20/17 , G06V10/82
摘要: 本发明利用无人机装备获取特高拱坝坝面影像,提出了一种基于AI技术的无人机影像亚毫米级超分重建方法,有助于提升特高拱坝病害检测精度,保障大型水电站安全运行。该方法包括:无人机影像匀光与增强预处理,其目的是获取光照均匀输入影像;将预处理无人机影像采样到毫米数量级分辨率,并制作亚毫米级无人机影像数据集;以AI技术为基础,构建一种MCNN超分辨重建模型,该模型分别从全局‑局部对无人机影像进行超分辨率重建;将影像数据集输入已构建MCNN模型进行测试,获取最优超分辨率MCNN模型;利用已训练MCNN模型对低分辨无人机影像进行超分辨率重建,最终获取亚毫米级无人机影像。
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公开(公告)号:CN114898121A
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN202210664943.9
申请日:2022-06-13
申请人: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于图注意力网络的混凝土坝缺陷图像描述自动生成方法,包括以下步骤:1)利用多层卷积神经网络提取缺陷图像的局部网格特征和整幅图像特征,进行图像编码;2)构建网格特征交互图,对缺陷图像的网格视觉特征和全局图像特征进行融合编码;3)通过图注意力网络更新优化全局和局部特征,充分利用改进的视觉特征进行缺陷描述。本发明构建网格特征交互图,并利用图注意力网络更新节点信息,将特征提取任务作为图节点分类任务实现,不会增加计算开销,同时提高了性能。本发明可以捕捉缺陷图像的全局图像信息,并捕获局部网格特征的潜在交互,加深了对缺陷图像内容的理解,生成的描述文本能够准确并连贯地描述缺陷信息。
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公开(公告)号:CN113139570A
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN202110242719.6
申请日:2021-03-05
申请人: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种基于最优混合估值的大坝安全监测数据补全方法,包括,将大坝安全监测数据集划分为训练集和测试集,其中,训练集为完整子数据集,测试集为缺失子数据集;基于训练集采用XgBoost算法构建最优预测模型;采用最优预测模型对测试集中各数据所属类的概率分布进行预测,生成测试集样本概率向量;基于测试集样本概率向量进行聚类;对于连续型数据存在缺失,则用所属类中对应特征属性的均值来补全数据;对于离散型数据缺失,则将该条数据所属类的极大似然估计作为补全数据。本发明方法解决了混合数据集中各类数据缺失的问题,可对大坝安全监测数据集的特征进行有效评估,具有更强的泛化能力和更精确的补全效果。
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公开(公告)号:CN116152674A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202111409827.4
申请日:2021-11-20
申请人: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G06V20/17 , G06N3/08 , G06V10/774
摘要: 本发明公开了一种基于改进U‑Net模型的大坝无人机影像裂缝智能识别方法,特别应用于大型特高拱坝的坝面裂缝检测。该方法包括:获取大坝无人机影像,并对影像进行预处理;对影像中的裂缝进行逐像素标注,构建大坝裂缝样本集,并分为训练集和测试集;构建改进的U‑Net裂缝提取模型;利用训练集对改进的U‑Net裂缝提取模型进行训练;将测试集输入训练好的模型中进行测试,对模型进行精度评估,并最终获得最优训练模型;利用最优模型进行大坝无人机影像裂缝检测。本发明方法构建的改进的U‑Net模型在原始U‑Net模型基础上增加了网络深度以提取更多有用的特征信息,有助于提高裂缝的提取精度;同时为了加快学习速度并防止梯度爆炸和梯度消失等问题,本发明在模型中每个卷积层后加上了一个BN层,并在每个BN层后又紧接了一个ReLU激活函数。
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公开(公告)号:CN113139571B
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202110255306.1
申请日:2021-03-09
申请人: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于时空多视图融合的大坝安全监测数据补全方法,包括,根据大坝安全监测数据的特点,在全局空间视图、全局时间视图、局部空间视图、局部时间视图上分别抽象出视图模型;将四个模型利用lasso回归进行融合,产生时空多视图融合模型;利用时空多视图融合模型生成补全数据。在时空特征强相关的情况下,该方法可以很好的解决大坝安全监测数据中存在的块状缺失和局部缺失等问题,且经过在真实大坝安全监测数据上验证,该方法比以往经典算法和传统时空模型具有更小的误差和更好的补全效果。
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公开(公告)号:CN111473753A
公开(公告)日:2020-07-31
申请号:CN202010296646.4
申请日:2020-04-15
申请人: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G01B21/00
摘要: 本发明提供一种垂线率定装置,包括支架,其特征在于支架一端设有斜边,斜边上设有由若干直角凹槽构成的台阶,支架另一端设有螺孔,螺孔中设置固定螺钉。可方便地快速安装支架于垂线罩上,大幅缩短安装时间,并利用若干相互垂直、边长固定的直角凹槽,同时对垂线径向和切向两个方向进行率定,极大地提高工作效率,确保垂线率定的准确性。此外,该装置适用于不同量程的垂线率定。
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公开(公告)号:CN114898121B
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202210664943.9
申请日:2022-06-13
申请人: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G06V10/46 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于图注意力网络的混凝土坝缺陷图像描述自动生成方法,包括以下步骤:1)利用多层卷积神经网络提取缺陷图像的局部网格特征和整幅图像特征,进行图像编码;2)构建网格特征交互图,对缺陷图像的网格视觉特征和全局图像特征进行融合编码;3)通过图注意力网络更新优化全局和局部特征,充分利用改进的视觉特征进行缺陷描述。本发明构建网格特征交互图,并利用图注意力网络更新节点信息,将特征提取任务作为图节点分类任务实现,不会增加计算开销,同时提高了性能。本发明可以捕捉缺陷图像的全局图像信息,并捕获局部网格特征的潜在交互,加深了对缺陷图像内容的理解,生成的描述文本能够准确并连贯地描述缺陷信息。
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公开(公告)号:CN113298426B
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202110672706.2
申请日:2021-06-17
申请人: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
发明人: 周华 , 毛莺池 , 陈豪 , 汪强 , 郭有安 , 王龙宝 , 字陈波 , 陈维东 , 李洪波 , 廖贵能 , 谭彬 , 熊孝中 , 张鹏 , 彭欣欣 , 余意 , 吴光耀 , 王顺波 , 翟笠 , 聂兵兵 , 赵欢
IPC分类号: G06Q10/06 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06N3/04
摘要: 本发明公开一种知识图谱驱动的大坝安全评判权重动态拟定方法及系统,首先组合大坝安全运行知识图谱中实体和关系的语义来生成大坝知识感知路径;然后利用图卷积网络将知识图谱中每个实体、实体对应类型及关系映射到一个低维向量表示;接着采用LSTM对元素进行顺序编码,捕获以关系为条件的实体的组合语义;最后利用池化层合并多条路径,输出给定用户与项目交互的最终得分,即大坝测点权重值。本发明用于评估大坝各个测点对大坝安全的影响程度,辅助大坝安全综合评判,具备实时性和复用性。
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公开(公告)号:CN113298426A
公开(公告)日:2021-08-24
申请号:CN202110672706.2
申请日:2021-06-17
申请人: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
发明人: 周华 , 毛莺池 , 陈豪 , 汪强 , 郭有安 , 王龙宝 , 字成波 , 陈维东 , 李洪波 , 廖贵能 , 谭彬 , 熊孝中 , 张鹏 , 彭欣欣 , 余意 , 吴光耀 , 王顺波 , 翟笠 , 聂兵兵 , 赵欢
IPC分类号: G06Q10/06 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06N3/04
摘要: 本发明公开一种知识图谱驱动的大坝安全评判权重动态拟定方法及系统,首先组合大坝安全运行知识图谱中实体和关系的语义来生成大坝知识感知路径;然后利用图卷积网络将知识图谱中每个实体、实体对应类型及关系映射到一个低维向量表示;接着采用LSTM对元素进行顺序编码,捕获以关系为条件的实体的组合语义;最后利用池化层合并多条路径,输出给定用户与项目交互的最终得分,即大坝测点权重值。本发明用于评估大坝各个测点对大坝安全的影响程度,辅助大坝安全综合评判,具备实时性和复用性。
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公开(公告)号:CN113139571A
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN202110255306.1
申请日:2021-03-09
申请人: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种基于时空多视图融合的大坝安全监测数据补全方法,包括,根据大坝安全监测数据的特点,在全局空间视图、全局时间视图、局部空间视图、局部时间视图上分别抽象出视图模型;将四个模型利用lasso回归进行融合,产生时空多视图融合模型;利用时空多视图融合模型生成补全数据。在时空特征强相关的情况下,该方法可以很好的解决大坝安全监测数据中存在的块状缺失和局部缺失等问题,且经过在真实大坝安全监测数据上验证,该方法比以往经典算法和传统时空模型具有更小的误差和更好的补全效果。
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