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公开(公告)号：CN105005822A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510361844.3
申请日：2015-06-26
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优步长与模型动态选择的特高拱坝响应预测方法包括：数据预处理，确定数据中的错误值与缺失值；使用最优化步长和插值法预测数据，根据绝对误差选择最优插值模型，即最优参数包括：步长和插值方法，使用最优步长的样本数据和最优的插值方法，对待预测的反应特高拱坝工作性态的应力值进行预测；使用小波神经网络方法预测数据，将原始数据分为训练样本和测试样本，选定输入层的节点个数和迭代次数，用训练样本对小波神经网络进行训练，然后用训练好的小波神经网络预测测试样本；对实验得到的预测结果进行分析，用于对此次最优化步长和插值方法的应力预测模型和基于小波神经网络的应力预测结果进行评估，确定应力安全阈值。
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公开(公告)号：CN104933160B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201510363351.3
申请日：2015-06-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向安全监测业务分析的ETL框架设计方法，包括数据抽取、数据转换和数据加载。数据抽取是指从多个异构数据源中获取源数据，通过使用XML适配器确认数据源和使用时间戳进行增量抽取完成；数据转换过程是连接数据抽取过程与数据加载过程的纽带，在该过程中使用“数据处理引擎”和“Redis存储引擎”两个组件进行数据转换；数据加载中，数据的加载主要为最初加载和增量装载两种装载类型，最初加载主要利用“批量加载引擎”进行处理，增量装载则使用“批量加载引擎”和“实时加载引擎”结合的方式进行处理。本发明可以实现异构数据的高度统一，为后续的决策支持工作打下基础。
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公开(公告)号：CN104933160A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510363351.3
申请日：2015-06-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/21 , G06F16/254
Abstract: 本发明公开了一种面向安全监测业务分析的ETL框架设计方法，包括数据抽取、数据转换和数据加载。数据抽取是指从多个异构数据源中获取源数据，通过使用XML适配器确认数据源和使用时间戳进行增量抽取完成；数据转换过程是连接数据抽取过程与数据加载过程的纽带，在该过程中使用“数据处理引擎”和“Redis存储引擎”两个组件进行数据转换；数据加载中，数据的加载主要为最初加载和增量装载两种装载类型，最初加载主要利用“批量加载引擎”进行处理，增量装载则使用“批量加载引擎”和“实时加载引擎”结合的方式进行处理。本发明可以实现异构数据的高度统一，为后续的决策支持工作打下基础。
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公开(公告)号：CN112287777B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011102414.7
申请日：2020-10-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘智能的学生状态课堂监测方法，其中图像数据采集模块采集M个课堂照片，人脸信息检测模块在集M个课堂照片中检测到人脸图像时，提取得到每个人脸中的检测人脸特征，将检测人脸特征与预设的人脸特征库中该课堂对应的参考人脸信息进行对比匹配，得到该课堂的到课信息，人体姿态检测模块采样预先训练的检测网络检测M个课堂照片中各个人体骨骼关节的置信图，并预测中各个人体骨骼关节的连接程度，根据各个置信图和各个连接程度确定各个人体姿态骨架，根据各个人体姿态骨架计算各个学生的课堂状态信息，综合状态评估模块根据到课信息和课堂状态信息监测课堂状态，以实现对相应课堂中各个学生状态的全面监测。
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公开(公告)号：CN114792326A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210333748.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了是一种基于结构光的手术导航点云分割与配准方法，该方法包括：结构光系统标定；向术中的患者体表投射编码后的结构光，获取术中患者的体表点云；通过对术前患者进行CT扫描并进行三维重建得到术前三维图像，通过设置阈值得到术前患者体表三维图像，并进行采样获取术前患者的体表点云；使用点云分割算法分割出获取到的术前和术中的患者体表点云中的背部点云；使用点云配准算法，将术前和术中的背部点云进行配准，得到术前CT图像空间和术中患者空间的坐标转换关系。本发明方法基于结构光设备，实现了对患者术前和术中空间的匹配，从而完成手术导航中的手术注册，其过程不需要人为干预，具有无辐射、复杂度低、精度高、用时短等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114612990A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210280558.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 河海大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/17 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出的是一种基于超分辨率的无人机人脸识别方法，该方法包括如下步骤：步骤1，拍摄无人机视角下各种形态的人的视频，通过标注获取人脸边界框，并对目标人脸进行聚类，建立无人机人脸数据集；步骤2，构建残差密集模块，将超分辨率模型SRGAN与残差密集模块相结合，训练超分辨率模型；步骤3，实现对无人机人脸图片从低分辨率到高分辨率的处理；步骤4，通过基于注意力机制的轻量级人脸识别模型，对无人机人脸数据集进行识别，轻量级的模型参数量小，在识别准确率方面获得了再一次的提升。
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公开(公告)号：CN112287777A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011102414.7
申请日：2020-10-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘智能的学生状态课堂监测方法，其中图像数据采集模块采集M个课堂照片，人脸信息检测模块在集M个课堂照片中检测到人脸图像时，提取得到每个人脸中的检测人脸特征，将检测人脸特征与预设的人脸特征库中该课堂对应的参考人脸信息进行对比匹配，得到该课堂的到课信息，人体姿态检测模块采样预先训练的检测网络检测M个课堂照片中各个人体骨骼关节的置信图，并预测中各个人体骨骼关节的连接程度，根据各个置信图和各个连接程度确定各个人体姿态骨架，根据各个人体姿态骨架计算各个学生的课堂状态信息，综合状态评估模块根据到课信息和课堂状态信息监测课堂状态，以实现对相应课堂中各个学生状态的全面监测。
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公开(公告)号：CN111986164A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010756036.8
申请日：2020-07-31
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源Unet+Attention网络迁移的道路裂缝检测方法，该方法首先收集道路、墙壁、桥梁和大坝的裂缝数据集，并对这些数据集进行数据扩充，构建深度学习分割网络Unet模型，将大坝、墙壁和桥梁的数据集导入到模型中进行训练，并将生成的模型参数进行迁移学习。迁移后的模型在Unet的基础之上添加了Attention机制，提高裂缝检测的准确度，将之前的模型参数导入其中，并用道路裂缝数据集进行训练，生成多个模型，对这些模型进行模型融合计算，进一步提高道路裂缝检测的准确度。
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公开(公告)号：CN109064229B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810914842.6
申请日：2018-08-13
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于体感设备的广告推荐系统，包括数据库模块、人脸信息提取模块、广告推荐模块、广告播放模块和管理模块。数据库模块包括用户数据库、人脸特征库和广告视频库；人脸信息提取模块包括体感设备人脸信息提取模块和虹软人脸信息提取模块，二者共同实现从用户观看广告的过程中获取用户有效信息和确定用户身份的功能；广告推荐模块的工作过程包含学习阶段和推荐阶段，在学习阶段，将观看广告的各用户利用深度学习得到的网络模型生成二进制编码，在推荐阶段，对不同用户的二进制编码进行相似性比较，生成推荐列表，得到下一个播放的广告名称；管理模块对其他各模块的接口进行调用管理。本发明有效利用了用户信息，提升了广告投放效果。
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公开(公告)号：CN105139331B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201510440066.7
申请日：2015-07-23
Applicant: 河海大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开一种面向比特的基于仿生元胞自动机的图像置乱方法，所述方法的置乱步骤为：首先提取明文图像的像素矩阵，然后将明文图像的像素矩阵转换为二进制矩阵，接着给仿生元胞自动机赋初值，仿生元胞自动机根据规则B3/S1234进行K步迭代，最后利用仿生元胞自动机每步迭代的结果实现图像的置乱。本发明方法能同时改变图像中像素位置和像素值，具有良好的置乱效果，而且能够抵抗选择明文攻击。
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