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公开(公告)号：CN115457006B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211164829.6
申请日：2022-09-23
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
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/098
摘要： 本发明公开一种基于相似一致性自蒸馏的无人机巡检缺陷分类方法及装置，设计了一个自蒸馏缺陷图像分类模型，采用自蒸馏训练策略压缩模型以便于在小型应用设备上实现高精度图像分类工作，该模型主要分为两部分：基于相似一致性知识构建和相似一致性知识传递。基于相似一致性知识构建部分通过计算Mini‑batch内实例间的相关关系，得到相似矩阵。相似一致性知识传递部分则在自蒸馏缺陷图像分类模型层间传递相似矩阵，细化底层次相似性，捕获丰富的上下文场景和局部特征信息。本发明针对图像分类模型容量大且复杂，无法在小型无人载具设备上使用的问题，设计了自蒸馏模型，提高缺陷图像的分类效率和精度。
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公开(公告)号：CN115618296A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211326946.8
申请日：2022-10-26
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 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于图注意力网络的大坝监测时序数据异常检测方法，包括：分别以大坝各测点和输入时间序列数据的各时间戳作为节点构建有向图；使用两个图注意力层基于预处理的原始数据和有向图，对图中节点关系进行建模，计算每个节点的输出表征；联合优化基于预测的模型和基于重建的模型，得到每个时间戳的两个推断结果；基于两个推断结果计算单个时间戳的异常分数，将异常分数大于阈值的时间戳定义为异常点。本发明使用两个图注意力层同时捕获多元传感器时间序列的时间和空间特征，极大地提高了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115618296B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202211326946.8
申请日：2022-10-26
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 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于图注意力网络的大坝监测时序数据异常检测方法，包括：分别以大坝各测点和输入时间序列数据的各时间戳作为节点构建有向图；使用两个图注意力层基于预处理的原始数据和有向图，对图中节点关系进行建模，计算每个节点的输出表征；联合优化基于预测的模型和基于重建的模型，得到每个时间戳的两个推断结果；基于两个推断结果计算单个时间戳的异常分数，将异常分数大于阈值的时间戳定义为异常点。本发明使用两个图注意力层同时捕获多元传感器时间序列的时间和空间特征，极大地提高了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115457006A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211164829.6
申请日：2022-09-23
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
摘要： 本发明公开一种基于相似一致性自蒸馏的无人机巡检缺陷分类方法及装置，设计了一个自蒸馏缺陷图像分类模型，采用自蒸馏训练策略压缩模型以便于在小型应用设备上实现高精度图像分类工作，该模型主要分为两部分：基于相似一致性知识构建和相似一致性知识传递。基于相似一致性知识构建部分通过计算Mini‑batch内实例间的相关关系，得到相似矩阵。相似一致性知识传递部分则在自蒸馏缺陷图像分类模型层间传递相似矩阵，细化底层次相似性，捕获丰富的上下文场景和局部特征信息。本发明针对图像分类模型容量大且复杂，无法在小型无人载具设备上使用的问题，设计了自蒸馏模型，提高缺陷图像的分类效率和精度。
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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：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：CN116149349A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111411213.X
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： G05D1/10
摘要： 本发明提供一种拱坝无人巡检航线规划方法，特别应用于大型特高拱坝的无人机自动化巡检。本发明在大型双曲拱坝基础上，构建拱坝函数模型；依据无人机参数及航空摄影要求确定无人机飞行高程，确定摄影基线及摄影时间间隔，并以此计算拱坝主体和泄洪口区域的摄影航迹点；然后将得到的航摄点进行坐标转换，以符合无人机航迹点输入要求；再对特高拱坝主体边缘位置进行范围划定，去除巡检范围外航拍点信息；最后根据无人机巡检作业时间及飞行速度将航拍点分配到各架次飞行器上。本发明提供大型拱坝无人机航摄在航带和巡检区域尺度上的步骤及要求，解决由于拱坝复杂的双曲几何结构导致现有技术无法应用于双曲型拱坝的问题，填补拱坝坝面全过程自动化无人检测的技术空白。
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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：CN115994891A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211464767.0
申请日：2022-11-22
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 毛莺池 , 吴俊 , 肖海斌 , 杨劲松 , 郭有安 , 字陈波 , 彭欣欣 , 聂兵兵 , 王龙宝 , 赵欢 , 王孜博 , 吴光耀 , 余意 , 刘海波 , 郭锐 , 王海燕 , 翟笠 , 陈恒江 , 李耀德 , 赵家尧 , 刘军显
摘要： 本发明公开了一种基于狼群算法的无人载具混凝土坝表面缺陷动态检测方法，具体包括：步骤一：定义无人载具集群中人工狼的个数和中心控制节点；步骤二：初始化无人载具凝土坝表面缺陷动态检测方法所用到的参数；步骤三：初始化无人载具凝土坝表面缺陷动态检测方法的侦察环境；步骤四：搜索狼动态检测大坝缺陷；步骤五：中心控制节点选择头狼；步骤六：协作狼对头狼附近的缺陷实施围攻行为；步骤七：协作狼将缺陷图片、缺陷状态表达式同步给中心控制节点；步骤八：重新初始化头狼；步骤九：重复步骤四‑八，直至所有缺陷检测完毕。本方法能够为无人载具集群在特定工程地形下的混凝土坝表面缺陷动态检测提供模型指导，同时使用基于狼群算法的群体智能思想对无人载具集群的缺陷识别路径进行动态规划。
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公开(公告)号：CN116346921B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310316643.6
申请日：2023-03-29
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC分类号： H04L67/5682 , H04L67/12 , H04W28/084 , H04W28/14 , G06F18/20 , G06Q50/06 , G06Q50/08
摘要： 本发明公开一种面向流域大坝安全管控的多服务器协同缓存更新方法，构造大坝应急响应系统中用户请求大坝监测内容的缓存模型和时延模型；构造最大化用户请求节省时延的目标函数；将最大化用户请求节省时延的协同缓存问题表示为部分可观测马尔科夫决策过程；将不同水电站的边缘服务器映射为不同的智能体，利用多智能体循环深度确定性策略梯度算法通过智能体收集用户内容请求信息、内容请求特征和边缘服务器的缓存状态，组合成一个系统状态；将系统状态信息作为每个智能体的输入；找出最优协同缓存更新方案。本发明提出的多智能体循环深度确定性策略梯度缓存更新方法，降低了服务器通信成本，满足大坝用户请求监测内容的时延和合理安全管控措施的需求。
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