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公开(公告)号：CN109443419B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201811011319.9
申请日：2018-08-31
申请人： 广州致新电力科技有限公司 , 白云电气研究院(南京)有限公司 , 广州市扬新技术研究有限责任公司
摘要： 一种基于机器学习的整流器在线监测方法，包括步骤：采用整流器历史数据进行建模，构建整流器正常运行状态下的温度模型，含“数据处理”与“机器学习”环节；整流器状态监测与预测：先使用“数据处理”对新数据进行处理并构建相同的特征变量，再将处理后的数据传递给整流器温度模型，由温度模型计算出整流器温度的预测值；整流器状态/预警等级计算：实时将整流器温度预测值与真实值进行对比，采用区间判断与动态监测判断整流器运行状态，实时给出整流器预警信息和状态信息，预警信息分为三个区间：第一个区间预警级别为0，表示设备正常运行；第二个区间预警级别为1‑11，表示设备状态需要“注意”；第二个区间预警级别为12，表示设备状态“异常”。
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公开(公告)号：CN116844058A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311101506.7
申请日：2023-08-30
申请人： 广州市扬新技术研究有限责任公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/24 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种指针式仪表示数的识别方法、装置、设备及存储介质，包括在待识别示数图上检测四个关键点；根据检测到的四个关键点进行透视变换，并输出目标画布；对目标画布采用语义分割，分割出仪表图像指针，并识别指针；求解语义分割出指针的最小外接矩形；计算当前最小外接矩形坐标点和角度，根据求解得到的旋转角度，再根据仪表量程，求解当前示数。本发明先用深度学习的目标检测方法准确找到仪表图像的四个关键点，用opencv中的透视变换算法矫正仪表图像；再利用深度学习的语义分割模型，将矫正后的指针式仪表图像，只分割出指针；由于图像是矫正后的，可以直接求解指针外接最小矩形，根据数学公式和仪表量程，直接求解仪表示数。
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公开(公告)号：CN109443419A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811011319.9
申请日：2018-08-31
申请人： 广州市世科高新技术有限公司 , 广州市扬新技术研究有限责任公司
CPC分类号： G01D21/02
摘要： 一种基于机器学习的整流器在线监测方法，包括步骤：采用整流器历史数据进行建模，构建整流器正常运行状态下的温度模型，含“数据处理”与“机器学习”环节；整流器状态监测与预测：先使用“数据处理”对新数据进行处理并构建相同的特征变量，再将处理后的数据传递给整流器温度模型，由温度模型计算出整流器温度的预测值；整流器状态/预警等级计算：实时将整流器温度预测值与真实值进行对比，采用区间判断与动态监测判断整流器运行状态，实时给出整流器预警信息和状态信息，预警信息分为三个区间：第一个区间预警级别为0，表示设备正常运行；第二个区间预警级别为1-11，表示设备状态需要“注意”；第二个区间预警级别为12，表示设备状态“异常”。
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公开(公告)号：CN106529095A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611174192.3
申请日：2016-12-12
申请人： 广州市扬新技术研究有限责任公司
CPC分类号： Y02E40/76 , Y02E60/76 , Y04S10/545 , Y04S40/22 , G06F17/5009 , G06N3/0454 , G06N3/084
摘要： 一种基于Matlab的光伏发电预测研究系统，属于光伏发电预测领域，包括数据导入和导出单元、BP神经网络训练和预测单元、训练效果综合评估单元。数据导入和导出单元，可以导入气象环境数据和同期相应的光伏发电功率数据，导出光伏发电功率预测值；BP神经网络训练和预测单元，具有灵活的设置BP神经网络参数、训练和预测功能；训练效果综合评估单元，能够实时全面的反映BP神经网络的训练效果，为预测模型的确定提供参考。本发明是一套完整的预测研究系统，在Matlab的GUI环境中开发实现，有别于Matlab自带工具箱nntool。该研究系统使得BP神经网络预测模型的建立、预测和与Windows系统的交互更加高效和便捷，为光伏发电预测的研究和应用提供了实际参考价值。
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公开(公告)号：CN116844058B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311101506.7
申请日：2023-08-30
申请人： 广州市扬新技术研究有限责任公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/24 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种指针式仪表示数的识别方法、装置、设备及存储介质，包括在待识别示数图上检测四个关键点；根据检测到的四个关键点进行透视变换，并输出目标画布；对目标画布采用语义分割，分割出仪表图像指针，并识别指针；求解语义分割出指针的最小外接矩形；计算当前最小外接矩形坐标点和角度，根据求解得到的旋转角度，再根据仪表量程，求解当前示数。本发明先用深度学习的目标检测方法准确找到仪表图像的四个关键点，用opencv中的透视变换算法矫正仪表图像；再利用深度学习的语义分割模型，将矫正后的指针式仪表图像，只分割出指针；由于图像是矫正后的，可以直接求解指针外接最小矩形，根据数学公式和仪表量程，直接求解仪表示数。
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