公开(公告)号：CN116610958A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310735109.9

申请日：2023-06-20

申请人： 河海大学 ,  华能澜沧江水电股份有限公司

发明人： 毛莺池 ,  王佳俊 ,  曾伟 ,  李金洁 ,  熊定松 ,  张本腾 ,  王龙宝 ,  吴启华 ,  秦鑫 ,  安可君 ,  戴继聪 ,  张巍明 ,  王四霞

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F18/24

摘要： 本发明公开一种面向无人机群水库水质检测的分布式模型训练方法及系统，在每一轮训练过程中，无人机从参数服务器接收到全局模型，对接收到的全局模型进行迭代训练，将交叉熵损失函数替换为焦点损失函数，平衡各类别样本在总损失值中的占比，降低本地模型对多数类样本的偏好性；在本地训练结束之后，无人机将模型梯度和损失值上传到参数服务器，参数服务器从接收到的模型梯度中选择主导梯度，并根据主导梯度对所有本地梯度进行修正，来缓解本地模型梯度间的冲突，最终提高水质检测模型的精度。本发明降低了中央服务器的负载，避免了模型训练时敏感数据泄露的风险，解决本地梯度在全局聚合阶段产生梯度冲突的问题，有助于更准确地识别水质问题。

公开(公告)号：CN116610958B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202310735109.9

申请日：2023-06-20

申请人： 河海大学 ,  华能澜沧江水电股份有限公司

发明人： 毛莺池 ,  王佳俊 ,  曾伟 ,  李金洁 ,  熊定松 ,  张本腾 ,  王龙宝 ,  吴启华 ,  秦鑫 ,  安可君 ,  戴继聪 ,  张巍明 ,  王四霞

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F18/24

摘要： 本发明公开一种面向无人机群水库水质检测的分布式模型训练方法及系统，在每一轮训练过程中，无人机从参数服务器接收到全局模型，对接收到的全局模型进行迭代训练，将交叉熵损失函数替换为焦点损失函数，平衡各类别样本在总损失值中的占比，降低本地模型对多数类样本的偏好性；在本地训练结束之后，无人机将模型梯度和损失值上传到参数服务器，参数服务器从接收到的模型梯度中选择主导梯度，并根据主导梯度对所有本地梯度进行修正，来缓解本地模型梯度间的冲突，最终提高水质检测模型的精度。本发明降低了中央服务器的负载，避免了模型训练时敏感数据泄露的风险，解决本地梯度在全局聚合阶段产生梯度冲突的问题，有助于更准确地识别水质问题。

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。

公开(公告)号：CN115410103B

公开(公告)日：2023-04-25

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。

公开(公告)号：CN117315620A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311260158.8

申请日：2023-09-26

申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 ,  天津大学 ,  华能集团技术创新中心有限公司

发明人： 王佳俊 ,  李志 ,  关世伟 ,  王晓玲 ,  张天伟 ,  余佳 ,  张君 ,  倪磊 ,  何金龙 ,  魏大晗 ,  龚云柱 ,  孙颖

IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G01S13/931 ,  G01S13/86

摘要： 本发明提供了一种施工障碍物感知方法、设备及介质其特征在于，包括：通过对传统Faster‑RCNN目标检测模型的VGG特征提取网络进行改进，实现障碍物类型的识别；采用毫米波雷达的方式对雷达采集的数据进行特征提取，获取雷达检测结果，所述雷达检测结果包括障碍物距离信息；采用相机感知的方式对相机采集的数据进行特征提取，获取相机检测结果，所述相机检测结果包括障碍物类别信息；将障碍物距离信息与类别信息进行融合处理，实现施工障碍物的感知。本申请将毫米波雷达感知到的障碍物距离信息与相机感知到的障碍物类别信息进行融合，为无人驾驶压路机碾压施工过程中分类避障提供技术方案，保证无人驾驶压路机安全、稳定施工。