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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:CN115147375B
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202210786339.3
申请日:2022-07-04
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: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06Q10/0639 , G06Q50/08
摘要: 本发明公开了一种基于多尺度注意力的混凝土表面缺陷特征检测方法,包括以下步骤:构建围绕分层结构思想的多尺度图像注意力网络结构,网络将特征提取分为四个层级,分别处理不同尺度的特征图像;构建基于维度裁剪的多头注意力模块,对多头注意力机制嵌入维度裁剪计算,通过消减输入的特征向量维度降低高分辨率特征图像计算冗余;构建注意力聚合结构,通过卷积和汇集等空间操作将各层注意力特征按照划分策略进行聚合,以聚焦图像细节,提高图像特征精度。本发明有效收缩各层级缺陷图像尺寸大小,可减少模型的计算冗余并提高计算速率,同时通过构建注意力聚合模块能够促进图像全局信息耦合,聚焦缺陷图像特征精度。
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公开(公告)号:CN115828882A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211164831.3
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: G06F40/189 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N20/20
摘要: 本发明公开一种面向大坝安全知识库风险联动的实体对齐方法和系统,包括:大坝安全知识库中的知识图谱信息提取,针对大坝安全知识图谱进行知识抽取的操作,构造下述两个模型组件的基本大坝安全训练数据集;基于结构特征的对齐模型,使用两层GCN在结构图上对实体进行编码,最后计算实体向量之间的距离得到对齐结果;基于属性特征的对齐模型,通过使用预训练BERT模型进行知识的属性特征嵌入,解决属性特征语义捕获不充分的问题;迭代协同训练,解决缺少监督数据的问题,交替利用结构和属性信息进行实体对齐,达到对训练数据集的迭代拓展;对齐模型预测,通过上述对齐模型对大坝安全知识库进行实体对齐操作,实现应急工况下的大坝安全知识库风险联动。
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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:CN115410103A
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202211067860.8
申请日:2022-09-01
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
发明人: 毛莺池 , 王佳俊 , 张宗亮 , 肖海斌 , 陈豪 , 王孜博 , 郭有安 , 王子成 , 王龙宝 , 廖贵能 , 彭欣欣 , 聂兵兵 , 汪国斌 , 王川 , 余意 , 吴光耀 , 翟笠
IPC分类号: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06N20/20
摘要: 本发明公开一种基于联邦学习的大坝缺陷识别模型快速收敛方法,通过梯度方差缩减和全局动量下降技术,分别对大坝缺陷识别模型的本地训练阶段和全局聚合阶段进行了梯度修正。梯度方差缩减技术根据全局模型和本地模型的差异程度,调整本地模型梯度,减少设备间模型参数的离散性;根据权重控制机制,检测全局模型的历史精度变化率,动态调整本地梯度的修正程度,保证在收敛阶段本地参数更新的稳定性。在全局聚合阶段根据动量梯度下降技术,综合全局模型参数的历史变化状态,减少全局模型参数的振荡,提高全局模型收敛速度。本发明解决了无人机巡检图片大批量上传难、易泄露问题,缓解客户端漂移现象,解决了大坝缺陷识别模型收敛缓慢的问题。
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公开(公告)号:CN110956591B
公开(公告)日:2021-07-27
申请号:CN201911074308.X
申请日:2019-11-06
申请人: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G06T5/00
摘要: 本发明公开了一种基于深度卷积生成对抗网络的大坝裂缝图像数据增强方法,步骤为:(1)将大坝真实裂缝图像数据作为输入,生成大坝裂纹图像;(2)对步骤(1)中生成的大坝裂纹图像进行评判。本发明在基本数据增强操作的基础上,利用基于深度卷积生成对抗网络的图像生成器(DGM)生成裂缝图像,利用基于深度卷积生成对抗网络的图像判别器(DDM)判别生成图像质量,根据原始的小样本大坝裂缝数据生成新的大坝裂缝样本数据集,满足大坝裂缝图像识别技术中对训练样本类别和数据量的要求。
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公开(公告)号:CN110260914A
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201910371947.6
申请日:2019-05-06
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测点时空特征的工程安全监测系统区域划分方法,包括测点时空特征表示和区域划分两个阶段;在测点时空特征表示阶段:采用一种时序降噪自动编码器,压缩高维监测数据表增测点时序特征,通过归一化方法表示测点空间特征(坐标位置信息、测点属性等)。在区域划分阶段:采用一种基于测点时空特征的区域划分方法,引入辅助目标变量优化区域划分目标函数,使区域划分结果反映结构体运行物理规律,将全局安全评判问题分治到局部单域上。本发明通过分析测点监测数据变化规律,实现对大坝运行工况综合评判,为工程安全分析提供决策依据。
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公开(公告)号:CN108764312A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810475284.8
申请日:2018-05-17
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: 本发明公开一种基于DS优化多指标大坝缺陷图像检测方法,包括以下步骤:1)多指标缺陷检测,通过对比分析历史正常图像特征量参数(平均信息熵、平均信噪比、平均梯度均值对比度以及平均灰度方差偏移量)和测试图像特征量的差异来判断是否存在缺陷,这一阶段重点是每个指标阈值的设置。2)基于DS优化的融合决策,采用优化的DS算法组合四个指标的检测结果,输出最终检测结果。一般的DS证据理论对于不确定情况下证据间的高冲突问题无法很好地解决,很容易造成决策准确度降低甚至决策错误,为了减小证据冲突,改进的DS证据理论算法通过引入自适应权重定义各指标证据的效度,并修正证据概率函数分配,最终得到更加准确的缺陷检测效果。
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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:CN112559171B
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202011388998.9
申请日:2020-12-02
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: 本发明公开了一种移动边缘计算环境下基于延迟接受的多用户任务卸载方法,步骤为:1)构建计算任务卸载模型;2)构建目标计算函数;3)单用户采用带精英策略的快速非支配遗传算法生成计算任务卸载方案,即每个用户执行单用户卸载方法将本地计算任务卸载到边缘服务器上;4)对拥塞的边缘服务器节点对任务按用户进行排序;5)计算拥塞节点中每个用户的权值并排序,依次剔除权值效果差的用户到拥塞队列直到节点不再拥塞;6)拥塞队列中的用户再经过步骤3重新计算分配方案;7)重复步骤3~6过程直到拥塞队列为空。本发明基于延迟接受的多用户任务卸载方法,解决了延迟约束下最小化能耗的任务卸载问题,提高了用户的满意度,有效的减少了移动终端的能耗。
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