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公开(公告)号：CN118010104B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410426176.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种电气线路老化程度检测方法及系统，实时获取由目标电气线路供电的电力设备的工作参数以及目标电气线路的外观参数；基于电力设备实时的工作参数与标准的工作参数对比，得到目标电气线路的第一老化影响系数；基于目标电气线路实时的外观参数与标准的外观参数对比，得到目标电气线路的第二老化影响系数；第一老化影响系数和第二老化影响系数结合得到综合老化影响系数；基于综合老化影响系数得到目标电气线路的老化程度。通过电气线路上各电力设备的工作参数结合电气线路的外保护层外观情况，对电气线路老化程度进行分析，提高了对电气线路老化检测的准确性，保障了电气线路沿线各电气设备的正常使用，避免了火灾的发生。
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公开(公告)号：CN117974740A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410385415.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于聚合式窗口自注意力机制的穴位定位方法，首先获取人体背部图像，并进行预处理，将预处理后的背部图像输入多尺度特征提取网络，得到背部特征图；多尺度特征提取网络包括若干特征图提取模块，预处理后的背部图像依次经过若干特征图提取模块的处理，每个特征图提取模块均包括聚合式窗口自注意力学习层；将背部特征图输入背部特征关键点检测网络进行背部特征关键点检测，得到背部特征关键点，通过背部穴位定位公式得到背部穴位具体坐标，实现背部穴位定位。在获取人体背部特征关键点特征中，针对关键点所处背部的位置，采用聚合式窗口自注意力学习方法，可以更加精准、快速的确定不同体型的人体背部的关键点位置。
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公开(公告)号：CN118010104A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410426176.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种电气线路老化程度检测方法及系统，实时获取由目标电气线路供电的电力设备的工作参数以及目标电气线路的外观参数；基于电力设备实时的工作参数与标准的工作参数对比，得到目标电气线路的第一老化影响系数；基于目标电气线路实时的外观参数与标准的外观参数对比，得到目标电气线路的第二老化影响系数；第一老化影响系数和第二老化影响系数结合得到综合老化影响系数；基于综合老化影响系数得到目标电气线路的老化程度。通过电气线路上各电力设备的工作参数结合电气线路的外保护层外观情况，对电气线路老化程度进行分析，提高了对电气线路老化检测的准确性，保障了电气线路沿线各电气设备的正常使用，避免了火灾的发生。
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公开(公告)号：CN117974740B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410385415.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于聚合式窗口自注意力机制的穴位定位方法，首先获取人体背部图像，并进行预处理，将预处理后的背部图像输入多尺度特征提取网络，得到背部特征图；多尺度特征提取网络包括若干特征图提取模块，预处理后的背部图像依次经过若干特征图提取模块的处理，每个特征图提取模块均包括聚合式窗口自注意力学习层；将背部特征图输入背部特征关键点检测网络进行背部特征关键点检测，得到背部特征关键点，通过背部穴位定位公式得到背部穴位具体坐标，实现背部穴位定位。在获取人体背部特征关键点特征中，针对关键点所处背部的位置，采用聚合式窗口自注意力学习方法，可以更加精准、快速的确定不同体型的人体背部的关键点位置。
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公开(公告)号：CN118466517A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410911034.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可见性图构建的机器人路径规划方法，通过获取环境的点云数据，提取点云数据中的障碍物的轮廓特征点；并构建障碍物的封闭多边形；对顶点数量大于阈值的封闭多边形，消除其长度小于阈值的边，得到优化后的障碍物多边形；并根据障碍物多边形各顶点之间的可视关系构建可见性图；给定机器人起点和终点，在可见性图上通过双向A*路径规划算法搜索机器人从起点到终点的最短路径。通过设置阈值来控制复杂的大型多边形的顶点数量，充分考虑移动机器人真实环境中冗余节点过多的特点，提高移动机器人在大场景环境下路径规划计算效率，满足实时性要求，使得移动机器人平滑、快速躲避动态障碍物，应用前景广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117889867B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410304943.7
申请日：2024-03-18
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部自注意力移动窗口算法的路径规划方法，获取当前作业环境的RGB图像，并进行预处理并变换为灰度图；进行边缘检测后获得二值化图像，通过激活函数得到边缘自注意力权重；根据灰度图分割后的图像块的海塞矩阵特征值的熵得到曲率自注意力权重；通过边缘自注意力权重和曲率自注意力权重改进自监督注意力语义分割网络，通过改进的网络获得含有语义信息的图像，根据连续时刻获得的图像预测障碍物的运动方向，从而选择机器人的运动方向。引入海塞矩阵的熵得到新的自注意力权重，加强物体边缘的分割；引入边缘检测得到的自注意力权重，加强图像中颜色变化较大部分的分割，提高边缘分割的准确性，从而提高避障的成功率。
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公开(公告)号：CN119518783A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411573811.0
申请日：2024-11-06
Applicant: 南京师范大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求响应的风电系统低碳优化调度方法，包括如下步骤：采集风电系统的日前风电出力与负荷的预测数据和预测偏差信息，建立源荷的不确定性模型；利用拉丁超立方抽样法分别对风电和负荷进行随机抽样，得到风电和负荷的初始场景集；采用启发式同步回代法对风电和负荷的初始场景集进行削减，生成风电和负荷的典型场景，同时得到各典型场景的发生概率信息；建立需求侧可响应负荷模型；基于建立的需求侧可响应负荷模型，建立改进阶梯型需求响应激励机制模型；采用多场景随机优化方法构建两阶段优化模型，包括需求响应上层优化模型和电力系统下层优化模型；采用Cplex求解器对两阶段优化模型进行求解，输出风电系统的优化调度结果。本发明通过需求响应与多元能源协调优化，提高系统的供需曲线匹配度，有效提升系统的风电消纳率及运行的低碳与经济性能。
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公开(公告)号：CN118656602A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411133952.0
申请日：2024-08-19
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于优化生成器的轨迹预测方法，采集历史船舶AIS数据，构建轨迹预测数据集；使用卷积神经网络对轨迹预测数据集进行特征提取；构建基于优化生成器的轨迹预测模型，将双端长短期记忆网络BiLSTM模型嵌入对抗神经网络GAN的生成器；通过提取的特征对轨迹预测模型进行对抗训练，得到训练好的轨迹预测模型；通过训练好的轨迹预测模型进行轨迹预测。通BILSTM网络强大的时间序列分析能力捕捉船舶运动的长期依赖关系，同时利用GAN的生成能力来模拟船舶轨迹的复杂分布，从而提高预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118466517B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410911034.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可见性图构建的机器人路径规划方法，通过获取环境的点云数据，提取点云数据中的障碍物的轮廓特征点；并构建障碍物的封闭多边形；对顶点数量大于阈值的封闭多边形，消除其长度小于阈值的边，得到优化后的障碍物多边形；并根据障碍物多边形各顶点之间的可视关系构建可见性图；给定机器人起点和终点，在可见性图上通过双向A*路径规划算法搜索机器人从起点到终点的最短路径。通过设置阈值来控制复杂的大型多边形的顶点数量，充分考虑移动机器人真实环境中冗余节点过多的特点，提高移动机器人在大场景环境下路径规划计算效率，满足实时性要求，使得移动机器人平滑、快速躲避动态障碍物，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN117889867A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410304943.7
申请日：2024-03-18
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部自注意力移动窗口算法的路径规划方法，获取当前作业环境的RGB图像，并进行预处理并变换为灰度图；进行边缘检测后获得二值化图像，通过激活函数得到边缘自注意力权重；根据灰度图分割后的图像块的海塞矩阵特征值的熵得到曲率自注意力权重；通过边缘自注意力权重和曲率自注意力权重改进自监督注意力语义分割网络，通过改进的网络获得含有语义信息的图像，根据连续时刻获得的图像预测障碍物的运动方向，从而选择机器人的运动方向。引入海塞矩阵的熵得到新的自注意力权重，加强物体边缘的分割；引入边缘检测得到的自注意力权重，加强图像中颜色变化较大部分的分割，提高边缘分割的准确性，从而提高避障的成功率。
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