公开(公告)号：CN115829315A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211275761.9

申请日：2022-10-18

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 皮明 ,  杨涛 ,  张良 ,  田华平 ,  黄山河

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/08

Abstract: 本发明公开了一种引水隧洞安全评价方法、系统、装置及介质，首先，结合巡检数据和模型仿真获得贝叶斯网络的先验概率；然后，依据模糊集理论，将系统的故障树转化为相应的贝叶斯网络模型，并获得不同节点特征的条件概率表；最后，基于贝叶斯网络双向推理计算和敏感性分析能力计算安全风险发生概率以及辨识关键致险因子，同时进行事故致因诊断。本发明的优点是：通过分析历史数据，准确获得贝叶斯网络的各节点概率，采用模糊集理论，构建网络事件的失效概率与事件节点间不同特征的逻辑关系，有效提升引水隧洞在评价安全上的准确性。

公开(公告)号：CN114692993B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202210406662.3

申请日：2022-04-18

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 杨涛 ,  唐帅 ,  皮明 ,  张良 ,  袁自祥

IPC: G06F18/20 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种融合季节ARIMA和BiLSTM的水利设施形变预测方法，包括以下步骤：在SARIMA‑BiLSTM模型中，使用水电站引水涵洞实际形变监测数据进行缺失值补全、季节性分解以及平稳性检验，使用处理后的时序数据进行季节ARIMA建模得到原始数据线性部分的预测结果；将季节ARIMA模型预测结果与原数据求差得到残差，并将温度信息协变量共4个指标导入BiLSTM网络之中进行原始数据非线性部分的残差预测，最后将季节ARIMA模型的预测结果与BiLSTM网络残差预测结果进行叠加得到裂缝计开合度的预测值。本发明充分利用两种模型的优点，然后利用BiLSTM模型强大的自学习能力来拟合两种模型之间的复杂关系，从而提高时序预测的准确度。

公开(公告)号：CN114692993A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210406662.3

申请日：2022-04-18

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 杨涛 ,  唐帅 ,  皮明 ,  张良 ,  袁自祥

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种融合季节ARIMA和BiLSTM的水利设施形变预测方法，包括以下步骤：在SARIMA‑BiLSTM模型中，使用水电站引水涵洞实际形变监测数据进行缺失值补全、季节性分解以及平稳性检验，使用处理后的时序数据进行季节ARIMA建模得到原始数据线性部分的预测结果；将季节ARIMA模型预测结果与原数据求差得到残差，并将温度信息协变量共4个指标导入BiLSTM网络之中进行原始数据非线性部分的残差预测，最后将季节ARIMA模型的预测结果与BiLSTM网络残差预测结果进行叠加得到裂缝计开合度的预测值。本发明充分利用两种模型的优点，然后利用BiLSTM模型强大的自学习能力来拟合两种模型之间的复杂关系，从而提高时序预测的准确度。

公开(公告)号：CN113470113A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110932606.9

申请日：2021-08-13

Applicant: 西南科技大学 ,  中国航发四川燃气涡轮研究院

Inventor： 杨涛 ,  陈鹏飞 ,  何培垒 ,  巩鑫 ,  田华平 ,  张良 ,  黄山河

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/33 ,  G06F16/51 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种融合BRIEF特征匹配与ICP点云配准的零部件姿态估计方法，属于图像处理技术与机器视觉领域，解决了现有技术中姿态估计方法实时性差、估计精度低的问题。本发明包括：S1：对零部件进行3D建模并获取2D图片，生成标准姿态视图库；S2：提取视图感知哈希特征并建立感知哈希特征库；S3：建立感知哈希特征库的K‑D树索引；S4：输入待估计姿态视图，根据K‑D树索引搜索出初步姿态；S5：提取两幅视图的FAST特征并计算BRIEF特征描述；S6：提取特征点进行特征点匹配，获取两个匹配的特征点集；S7：对特征点集进行ICP点云配准，若点云距离小于阈值或者达到迭代次数，则输出估计姿态；反之，重复步骤S5～S7。本发明提高了姿态估计方法的实时性与精度。

公开(公告)号：CN113470113B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202110932606.9

申请日：2021-08-13

Applicant: 西南科技大学 ,  中国航发四川燃气涡轮研究院

Inventor： 杨涛 ,  陈鹏飞 ,  何培垒 ,  巩鑫 ,  田华平 ,  张良 ,  黄山河

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/33 ,  G06F16/51 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种融合BRIEF特征匹配与ICP点云配准的零部件姿态估计方法，属于图像处理技术与机器视觉领域，解决了现有技术中姿态估计方法实时性差、估计精度低的问题。本发明包括：S1：对零部件进行3D建模并获取2D图片，生成标准姿态视图库；S2：提取视图感知哈希特征并建立感知哈希特征库；S3：建立感知哈希特征库的K‑D树索引；S4：输入待估计姿态视图，根据K‑D树索引搜索出初步姿态；S5：提取两幅视图的FAST特征并计算BRIEF特征描述；S6：提取特征点进行特征点匹配，获取两个匹配的特征点集；S7：对特征点集进行ICP点云配准，若点云距离小于阈值或者达到迭代次数，则输出估计姿态；反之，重复步骤S5～S7。本发明提高了姿态估计方法的实时性与精度。