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公开(公告)号：CN120032394A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510505890.X
申请日：2025-04-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N10/20 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂工业场景的人员姿态智能估计方法，该方法首先获取工业场景人员作业行为视频，对行为视频标注人体关键点。其次使用人体关键点，学习工业场景人员作业姿态特征，获取工业场景人体姿态估计模型。然后根据人体姿态估计模型的检测结果，对行为视频中人体关键点进行遮挡。最后使用遮挡生成的数据增强训练集，通过迁移学习方法调整所述人体姿态估计模型的参数，重复操作，直至所述人体姿态估计模型精度不再提升或提升变化率小于设定阈值。本发明充分利用不同尺度的人体语义信息，减少细节信息丢失，有助于提高遮挡区域特征对齐效果确保模型性能的持续优化，进行准确人员姿态估计。
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公开(公告)号：CN119886225A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510368805.X
申请日：2025-03-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N3/042 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于物理知识引导的风电功率智能预测方法和系统，该方法首先采集风力发电场数据，并进行预处理，将预处理后的数据划分训练集、测试集和验证集。其次构建风电功率预测模型，并融入物理先验知识，将训练集的数据输入到所述风电功率预测模型中进行训练。最后使用训练好的风电功率预测模型，通过测试集和验证集中的数据，进行多步预测，得到预测功率。该系统包括数据采集单元、数据预处理单元、模型构建单元、模型训练单元、模型预测单元。本发明提高了复杂环境下的预测精度和泛化能力，能够实现对风电场在不同气象条件下的风电功率进行更精确的预测，同时提升预测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118821874A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411314096.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈特征提取和因果反演辨识的智能系统评估方法，该方法首先采集N个输入特征，P组数据的原始训练集，Q组数据的测试集。其次识别原始训练集中数据的降维特征，通过负载矩阵反向识别原始训练数据集的关键特征，原始训练集被化简为包括F个关键特征。然后从原始训练数据集中随机采样，生成多个子训练集，构建多个训练BP子模型并使用子训练集训练，通过比较误差识别并剔除异常数据，原始训练集被简化为包括S组数据。最后构建测试BP模型使用简化后的训练集训练，得到智能系统的评估结果，并通过测试集进行预测。本发明突破了传统维度约简后所提取特征不再具有原始特征空间物理含义的局限性。
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公开(公告)号：CN117436031A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311493590.1
申请日：2023-11-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法，该方法首先利用传感器，收集多组煤矿采掘数据，构建数据集，并划分训练集和测试集。其次将训练集按照输出值的大小排序，划分为K个子数据集并且使用机器学习方法构建K个子模型，并计算测试数据和子模型之间的匹配度和平均匹配度。然后根据计算得到的平均匹配度，计算子模型权重。最后融合子模型产生的多个子输出，并作为预测结果输出。本发明能够更加准确对煤矿开采工程进行安全评估，可以提高模型的预测精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN116798126A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310818471.2
申请日：2023-07-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的化工生产操作流程分割方法，通过联邦学习策略对各训练节点的数据集进行聚合，训练得到可用的动作分割模型，再将模型部署到物联网系统云服务器上；端服务器在检测到动作分割需求，实地拍摄化工生产操作视频并发送给边处理器；边处理器对化工生产操作视频进行预处理得到特征序列并将序列发送给云服务器；云服务器通过动作分割模型对特征序列进行识别得到信度序列；对信度序列进行处理得到实际化工生产操作流程，再与标准流程进行对比分析后，生成分析报告。本发明采用动作分割模型对视频数据中的每帧图像的动作进行精准分类，可以在整个未裁剪的长视频中进行每帧图像的动作分类，极大地减少了人力浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116338502A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310105309.6
申请日：2023-02-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于随机噪声增强和循环神经网络的燃料电池寿命预测方法。本发明利用相关性分析选取与燃料电池性能退化指标相关性最高的若干组数据并对数据进行预处理；然后对数据进行多批次划分，利用初始参数构建基于随机噪声增强和循环神经网络的燃料电池寿命预测模型；最后将数据输入至模型进行训练，得到燃料电池寿命的预测数据。本发明预测精度较好，能使用较少数据完成训练并进行燃料电池的寿命预测，便于工程实现。
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公开(公告)号：CN117436031B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311493590.1
申请日：2023-11-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法，该方法首先利用传感器，收集多组煤矿采掘数据，构建数据集，并划分训练集和测试集。其次将训练集按照输出值的大小排序，划分为K个子数据集并且使用机器学习方法构建K个子模型，并计算测试数据和子模型之间的匹配度和平均匹配度。然后根据计算得到的平均匹配度，计算子模型权重。最后融合子模型产生的多个子输出，并作为预测结果输出。本发明能够更加准确对煤矿开采工程进行安全评估，可以提高模型的预测精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN118552986B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411027900.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云边端协同的人体关键点检测方法、系统及装置，该方法首先采集原始视频数据存储为本地视频数据，并进行格式转换和预处理，得到场景视频数据。其次通过目标检测模型和特征提取模型，对场景视频数据进行特征提取，得到人体特征数据。最后通过预先构建的姿态估计模型，对人体特征数据进行关键点预测，得到人体关键点信息，完成人体关键点检测。本发明能够有效解决现有技术在工业作业人员安全监测领域存在的问题，具有实时性高、精度高、效率高等优点，可广泛应用于工业生产和安全管理领域。
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公开(公告)号：CN118520944A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202411003289.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的知识图谱三元组可信性验证方法，该方法首先对已构建的知识图谱，将三元组分成可信和待验证两类，将可信部分的三元组作为正样本，随机生成n次负样本，由此构建n个样本数据集，对大语言模型进行微调，得到n个微调后的大语言模型。其次建立三元组可信性辨识框架，将每个大语言模型的输出转换成证据形式，并获取证据的可靠性和重要性权重参数。然后将待验证的三元组分别输入微调后的大语言模型，将输出结果进行融合。最后根据融合后的信度分布进行决策，得到待验证三元组的可信性验证结果。本发明克服了传统方法在稀疏数据上表现不佳的问题，显著提升标签预测的效果。
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公开(公告)号：CN118097769A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311237450.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/30 , G06V20/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于云边端架构的离心泵操作智能检测方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，获取视频数据。视频采集模块通过终端获取离心泵操作的视频数据。步骤S2，人体关键点检测。人体关键点检测模块在边缘端从视频数据中提取人体关键点。步骤S3，计算关键点与阀门的欧式距离。在视频的每一帧中，计算人体手部关键点与每个阀门的欧式距离并保存；步骤S4，离心泵操作流程判断。利用人体手部关键点与每个阀门的欧式距离来判断人员是在操作哪个阀门；步骤S5，离心泵操作开关阀门动作判断。提取人体手部关键点操作阀门时的时间序列特征，使用卷积神经网络，训练模型并判断人员是在开还是关阀门。通过本发明方案可提高检测效率。
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