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公开(公告)号：CN114219849A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111347415.2
申请日：2021-11-15
申请人： 国网山西省电力公司晋中供电公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的机具三维定位方法，即在三维空间中，降低移动机具定位误差的深度强化学习方法。所述方法包括：根据三维定位几何模型计算出移动台位置特征信息；根据已得到的位置特征信息构建马尔科夫过程；根据深度强化学习框架计算出损失函数值和相应的Q函数；根据马尔科夫过程及损失函数和Q函数训练出基于三维定位的深度Q网络。
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公开(公告)号：CN114078219A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111438754.1
申请日：2021-11-29
申请人： 国网山西省电力公司晋中供电公司 , 国网山西省电力公司输电检修分公司
发明人： 朱瑞凯 , 卢自强 , 孙凯 , 李德生 , 詹涛 , 焦仙宏 , 申洲 , 要粮安 , 王春 , 杨爱晟 , 杜娟 , 付兴旺 , 谢强 , 宋宏图 , 张珂 , 张琼瑞 , 张博 , 杜衡
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种级联骨干的金具检测模型及剪枝方法，包括步骤：构建金具数据集，获取不同类型的金具图像；基于多融合阶梯级联结构，设计复合骨干网络；引入高效通道注意力机制对级联骨干输出进行优化，增强有效特征；借鉴无锚网络思想，通过中心点、偏移量及尺度三个预测分支产生预测结果；设计基于稀疏化训练的模型剪枝方法，减少参数量和体积。本发明将无锚思想应用于金具检测领域，通过设计级联骨干网络和高效通道注意力机制提高精度的同时，还设计基于迭代稀疏训练的模型压缩方法，结合通道剪枝，实现了模型极大比例的压缩。
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公开(公告)号：CN118399357A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410483541.8
申请日：2024-04-22
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02H9/08
摘要： 本发明涉及发电机接地消弧技术领域，尤其涉及一种发电机接地消弧方法、装置、电子设备及存储介质，本发明方法首先获取发电机单相接地相的过渡电阻；然后向发电机的中性点注入一次注入电流；接着根据一次注入电流注入前后的中性点电压测量值、接地过渡电阻、中性点接地电阻、基波注入电流以及三次谐波注入电流，确定基波故障电势以及三次谐波故障电势；最后根据基波故障电势、三次谐波故障电势、中性点接地电阻以及发电机三相定子绕组对地电容之和，向发电机的中性点注入消弧电流。本发明实施方式是直接计算故障电势后消弧，避开了传统的依据定位结果进行消弧，不存在多解问题且消弧过程与发电机参数无关，不会受发电机参数误差的影响。
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公开(公告)号：CN118072071A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311787098.5
申请日：2023-12-22
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
摘要： 本发明公开了一种基于注意力卷积的地基云图分类方法，选取多阶段分类器作为基本架构，使用改进的重参化深度卷积神经网络作为主干网络并分为训练和推理两个阶段。训练阶段，地基云深度表征卷积网络采用具有丰富的梯度信息和复杂的网络结构的多分支拓扑结构提取地基云图特征；为得到图像的全局特征表示，引入新高效通道注意力网络并学习序列间的特征关系；此外，CloudRVE在训练阶段引入学习率预热算法，可动态优化模型学习率，旨在加速模型参数收敛并增强训练效果。推理阶段，CloudRVE采用结构重参数化方法将多分支拓扑结构轻量化，转化为VGG‑style的单分支拓扑结构致使其推理速度增加，并避免过拟合现象并加快模型收敛速度。
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公开(公告)号：CN110633669B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201910867087.5
申请日：2019-09-12
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06V40/16
摘要： 一种家居环境中基于深度学习的移动端人脸属性识别方法，所述方法由数据采集端、以路由器和互联网云端为核心的传输装置和以安卓手机和人脸属性识别APP为核心的识别终端组成识别系统，安卓手机APP获取数据采集端采集的远程视频数据，利用OpenCV 3.4.1库里的LBP人脸检测器对远程视频进行人脸检测，利用人脸属性识别终端提供的轻量级mini_Xception深度学习识别模型对检测到的人脸进行人脸属性识别，并对异常表情和陌生人的出现给与及时告警提醒。本发明将轻量级识别模型移植到移动端设备上，由移动端设备完成人脸属性的识别，可避免多用户访问服务器造成信道拥塞，降低服务器运行成本。该方法识别准确率高，速率快，能满足智能家居的发展对人脸属性识别的要求。
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公开(公告)号：CN116862828A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310329264.0
申请日：2023-03-30
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/24 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种架空输电线路关键部件及缺陷的检测方法，选取Cascade RCNN作为基础模型，使用Swin Transformer作为主干网络；在原有特征金字塔网络的基础上，设计平衡特征金字塔网络，平衡上下层之间的信息流动，提高主干网络所提取特征的可分性；针对感兴趣区域池化层所提取的特征采用多阶段级联的侧感知边界回归方法，利用所生成的侧感知特征先粗略估计边界的桶区域，最后精细地回归到更准确的位置，通过多阶段的两步定位的坐标回归方法，提高模型对输电线路部件、缺陷以及小目标的定位能力。
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公开(公告)号：CN114298233A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111655846.5
申请日：2021-12-30
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06V40/16 , G06V10/774
摘要： 一种基于高效注意力网络和师生迭代迁移学习的表情识别方法，所述方法构建基于高效注意力网络的轻量化表情识别模型，并利用表情数据集对高效注意力网络进行训练；然后将训练好的网络作为教师网络，将另一个高效注意力网络作为学生网络，利用教师网络输出的软化预测值对学生网络进行训练；将完成训练和测试的学生网络学习到的模型参数迁移至教师网络，重复迭代迁移训练，直至学生网络的识别准确率不再上升，最后利用学生网络对人脸表情进行识别。本发明在保证模型参数量与计算量水平的同时，增强了轻量网络拟合的能力，并通过师生迭代迁移学习优化软标签及特征信息，大大提升了模型识别精度，能够满足表情识别在边缘侧资源受限设备上的部署需求。
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公开(公告)号：CN107948173B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201711236203.0
申请日：2017-11-30
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明实施例公开了一种监听方法，针对多条可疑链路共存的情况，首先获取可疑链路的信道状态信息，然后根据可疑链路的信道状态信息将其分为已经达到监听状态和暂未达到监听状态两个部分，对于已经达到监听状态的可疑链路，合法监听端将自身作为可疑链路的中继端，利用监听链路来监听可疑链路，针对暂未达到监听状态部分的可疑链路，合法监听端向可疑接收端发送人为噪声，使得可疑链路在达到监听状态后，合法监听端将自身作为可疑链路的干扰端。即，在本发明实施例中，根据各个可疑链路的状态采用不同的策略，两种策略分别是干扰和中继转发，最终实现合法监听端利用监听链路来监听多条可疑链路。
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公开(公告)号：CN110472669A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910659392.5
申请日：2019-07-22
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本申请提出了一种图像分类方法，涉及一种竞争比损失函数，竞争比损失函数加大了正确类和竞争类的差距，采用该竞争比损失函数训练深度卷积神经网络，得到训练好的基于竞争比损失函数的深度卷积神经网络，因为基于竞争比损失函数的深度卷积神经网络中的竞争比损失函数加大了正确类和竞争类的差距，所以使用基于竞争比损失函数的深度卷积神经网络对图像进行分类能够提高图像分类的准确率。
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