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公开(公告)号：CN115618296A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211326946.8
申请日：2022-10-26
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
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于图注意力网络的大坝监测时序数据异常检测方法，包括：分别以大坝各测点和输入时间序列数据的各时间戳作为节点构建有向图；使用两个图注意力层基于预处理的原始数据和有向图，对图中节点关系进行建模，计算每个节点的输出表征；联合优化基于预测的模型和基于重建的模型，得到每个时间戳的两个推断结果；基于两个推断结果计算单个时间戳的异常分数，将异常分数大于阈值的时间戳定义为异常点。本发明使用两个图注意力层同时捕获多元传感器时间序列的时间和空间特征，极大地提高了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115618296B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202211326946.8
申请日：2022-10-26
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
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于图注意力网络的大坝监测时序数据异常检测方法，包括：分别以大坝各测点和输入时间序列数据的各时间戳作为节点构建有向图；使用两个图注意力层基于预处理的原始数据和有向图，对图中节点关系进行建模，计算每个节点的输出表征；联合优化基于预测的模型和基于重建的模型，得到每个时间戳的两个推断结果；基于两个推断结果计算单个时间戳的异常分数，将异常分数大于阈值的时间戳定义为异常点。本发明使用两个图注意力层同时捕获多元传感器时间序列的时间和空间特征，极大地提高了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116205099A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310038114.4
申请日：2023-01-10
申请人： 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
发明人： 许后磊 , 李黎 , 王子成 , 徐小坤 , 朱国金 , 张礼兵 , 张鹏 , 梁礼绘 , 刘海波 , 郭锐 , 舒德伟 , 汪国斌 , 毛莺池 , 王龙宝 , 唐季 , 邓键 , 王禹寒 , 余意 , 郭金敏
摘要： 本申请公开了一种大坝结构安全性态对比分析方法及其系统，包括以下步骤：步骤S11：采用VTK库数据对有限元计算分析结果与安全检测仪器设置位置数据进行三维可视化建模；步骤S12：获取监测断面数据和实测数据；步骤S13：采用差值搜索仪器位置处的有限元计算值后得到三维可视模型。该方法操作人员仅需点击三维可视模型上各监测点即可对该点进行有限元计算值和监测值进行对比，对比结果直管可视，无需人工手动对比，对比效率高、准确性高，有效解决了现有数据对比方法的问题。
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公开(公告)号：CN114898121A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210664943.9
申请日：2022-06-13
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
摘要： 本发明公开了一种基于图注意力网络的混凝土坝缺陷图像描述自动生成方法，包括以下步骤：1)利用多层卷积神经网络提取缺陷图像的局部网格特征和整幅图像特征，进行图像编码；2)构建网格特征交互图，对缺陷图像的网格视觉特征和全局图像特征进行融合编码；3)通过图注意力网络更新优化全局和局部特征，充分利用改进的视觉特征进行缺陷描述。本发明构建网格特征交互图，并利用图注意力网络更新节点信息，将特征提取任务作为图节点分类任务实现，不会增加计算开销，同时提高了性能。本发明可以捕捉缺陷图像的全局图像信息，并捕获局部网格特征的潜在交互，加深了对缺陷图像内容的理解，生成的描述文本能够准确并连贯地描述缺陷信息。
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公开(公告)号：CN114898121B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210664943.9
申请日：2022-06-13
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
IPC分类号： G06V10/46 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图注意力网络的混凝土坝缺陷图像描述自动生成方法，包括以下步骤：1)利用多层卷积神经网络提取缺陷图像的局部网格特征和整幅图像特征，进行图像编码；2)构建网格特征交互图，对缺陷图像的网格视觉特征和全局图像特征进行融合编码；3)通过图注意力网络更新优化全局和局部特征，充分利用改进的视觉特征进行缺陷描述。本发明构建网格特征交互图，并利用图注意力网络更新节点信息，将特征提取任务作为图节点分类任务实现，不会增加计算开销，同时提高了性能。本发明可以捕捉缺陷图像的全局图像信息，并捕获局部网格特征的潜在交互，加深了对缺陷图像内容的理解，生成的描述文本能够准确并连贯地描述缺陷信息。
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公开(公告)号：CN112183624A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011038886.0
申请日：2020-09-28
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
IPC分类号： G06K9/62 , G06F17/16 , G06F16/903
摘要： 本发明公开了一种基于集成学习的大坝监测数据异常检测方法，步骤为：异常检测模型池构造阶段：利用随机子采样构造不同的监测数据子集，并根据超参数多样性构造不同的模型组，训练得到异常检测模型池。伪真值标签构造阶段：基于异常检测模型池,采用集成一致性方法构造测点的伪真值标签。最优模型组合选择阶段：基于邻域相关性选择目标测点相关邻域，根据测点邻域的异常得分矩阵与从测点的伪真值标签间的皮尔逊相关性，选择最优模型组合。结果判断阶段：计算测点在最优模型组合上的得分，判断测点异常情况。本发明通过对大坝监测数据进行特征学习，高效精确计算处理并得出检测结果，为大坝安全分析提供决策依据。
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公开(公告)号：CN113610909B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111053108.3
申请日：2021-09-07
发明人： 王子成 , 迟福东 , 许后磊 , 张礼兵 , 查荣瑞 , 魏屹坤 , 鞠进 , 汪国斌 , 曹学兴 , 赵培双 , 陈豪 , 曹阳 , 徐智勇 , 普中勇 , 刘海波 , 葛恒 , 简云忠 , 王垠 , 杨硕文 , 陈亚军 , 唐季 , 宋瑞鑫 , 郭锐 , 沈立峰
摘要： 本发明涉及一种基于距离搜索的点云剖面生成系统及方法，该系统包括接收用户操作指令模块、数据读取模块、剖面生成模块、剖面线绘制模块；所述的接收用户操作指令模块、数据读取模块、剖面生成模块、剖面线绘制模块依序电联接；该系统还包括剖面线显示设备、处理器；所述的处理器分别与接收用户操作指令模块、数据读取模块、剖面生成模块、剖面线绘制模块电联接；所述的剖面线显示设备与处理器连接。本发明的有益效果为，相对于现有技术，所述一种基于距离搜索的点云剖面生成系统及方法，其可在读取库区三维点云数据后，点击获取剖面任意两点坐标，计算搜索剖面上或附近的点云数据，拟合生成剖面曲线，并显示输出。
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公开(公告)号：CN118209945A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311377467.3
申请日：2023-10-23
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 苏州理工雷科传感技术有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于雷达指标的监测点选择方法，S1、确定监测区域：首先需要明确监测的区域范围，以确定待选择的监测点的范围；S2、收集雷达数据：通过部署雷达设备并进行监测，获取目标物体的参数值；S3、数据处理和分析：对收集到的雷达数据进行处理，根据指标参数计算并分析每个监测点的特性，能够使用统计学方法和人工智能技术手段来辅助分析。本发明通过雷达技术可以实时获取目标物体的参数，对于大范围和多目标的监测需求，能够较为高效地筛选出符合要求的监测点，并且，雷达技术不需要直接接触目标物体，只需要通过发送和接收信号进行监测，因此可避免对目标物体造成干扰或损坏。
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公开(公告)号：CN117663975A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311649192.4
申请日：2023-12-04
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 苏州理工雷科传感技术有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号： G01B7/16 , G01B15/06 , G01S19/42 , G01S13/90 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种适用于库岸边坡的高精度三维形变反演法，包括如下步骤：S1、通过在库岸边坡上设置监测点，采集地表形变数据，如位移和倾斜，这些数据能够通过各种测量技术获取；S2、将采集到的监测数据进行处理和分析，去除测量误差，并对数据进行滤波和插值处理，以得到稳定的监测结果；S3、建立库岸边坡的数学模型，考虑岩土材料的力学特性和边坡结构，以及周围地质环境等因素；S4、利用采集到的监测数据和建立的数学模型，通过反演计算得到边坡的形变信息。本发明通过使用监测GNSS‑InBSAR技术，以便测量地表变形和形变监测；而使GNSS‑InBSAR这两种技术结合起来，通过综合GNSS和InSAR数据，能够获得更全面、精确的地表形变信息。
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公开(公告)号：CN117636601A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311474405.4
申请日：2023-11-07
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 苏州理工雷科传感技术有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号： G08B31/00 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/13 , G06V20/54
摘要： 本发明公开了一种基于面场景形变信息的智能预警方法，包括以下步骤：S1、面场景图像获取：通过图像采集设备获取目标面场景的图像；S2、图像处理：对获取的静态图像进行处理；S3、图像追踪：对获取的动态图像进处理；S4、建立模型：建立面场景形变信息的模型；S5、异常情况检测与预警：使用得到的模型进行实时监测和预警。在面场景中准确识别和预测潜在的危险情况，该方法利用图像处理和深度学习技术，通过对面场景中的形变信息进行分析和建模，实现对异常情况的检测和预警，该方法具有高精度、实时性和自动化的特点，可广泛应用于安全监控、智能交通等领域。
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