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公开(公告)号：CN113192108A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110546714.2
申请日：2021-05-19
Applicant: 西安交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种针对视觉跟踪模型的人在回路训练方法及相关装置，该训练方法包括：利用视频序列构建初始未标注的训练样本，从该样本随机选择少量样本进行人在回路标注并构成训练集；使用已经标注的少量样本训练跟踪网络，得到一个经过初步训练的模型；将剩余的未标注样本送入初步模型，根据网络输出的响应图生成伪标签；根据伪标签和原始响应图，生成伪损失；将未标注的样本，依据生成的伪损失进行排序，选择损失较大的若干样本，经过人在回路人工标注后，加入训练集，然后使用更新后的训练集重新训练跟踪模型。本发明能够解决现有基于深度模型的视觉目标跟踪算法训练数据量大、数据中冗余信息较多以及由此造成的数据标注费时费力的问题。
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公开(公告)号：CN114090790B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111389812.6
申请日：2021-11-22
Applicant: 西安交通大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/31 , G06N5/025 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种人机友好的数据逻辑融合电力知识图谱及其构建方法，包括将电力领域的相关数据和知识划分为物理信息数据、外界因素数据和电力知识数据；对物理信息数据、外界因素数据通过数据清洗与整合，构建得到物理信息库、外界因素库；对电力知识数据进行核心型、逻辑型知识抽取，得到核心型知识和逻辑型知识；对两种知识进行知识融合，得到电力知识库；基于物理信息库、外界因素库以及电力知识库，建立面向机器存取的数据知识接口；针对物理信息库、外界因素库和电力知识库进行逻辑‑数据关联，得到数据逻辑融合的电力知识图谱；基于电力知识图谱，建立面向人类存取和理解的数据知识接口，得到人机友好的数据逻辑融合电力知识图谱。
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公开(公告)号：CN113192108B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110546714.2
申请日：2021-05-19
Applicant: 西安交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种针对视觉跟踪模型的人在回路训练方法及相关装置，该训练方法包括：利用视频序列构建初始未标注的训练样本，从该样本随机选择少量样本进行人在回路标注并构成训练集；使用已经标注的少量样本训练跟踪网络，得到一个经过初步训练的模型；将剩余的未标注样本送入初步模型，根据网络输出的响应图生成伪标签；根据伪标签和原始响应图，生成伪损失；将未标注的样本，依据生成的伪损失进行排序，选择损失较大的若干样本，经过人在回路人工标注后，加入训练集，然后使用更新后的训练集重新训练跟踪模型。本发明能够解决现有基于深度模型的视觉目标跟踪算法训练数据量大、数据中冗余信息较多以及由此造成的数据标注费时费力的问题。
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公开(公告)号：CN114090790A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111389812.6
申请日：2021-11-22
Applicant: 西安交通大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/31 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种人机友好的数据逻辑融合电力知识图谱及其构建方法，包括将电力领域的相关数据和知识划分为物理信息数据、外界因素数据和电力知识数据；对物理信息数据、外界因素数据通过数据清洗与整合，构建得到物理信息库、外界因素库；对电力知识数据进行核心型、逻辑型知识抽取，得到核心型知识和逻辑型知识；对两种知识进行知识融合，得到电力知识库；基于物理信息库、外界因素库以及电力知识库，建立面向机器存取的数据知识接口；针对物理信息库、外界因素库和电力知识库进行逻辑‑数据关联，得到数据逻辑融合的电力知识图谱；基于电力知识图谱，建立面向人类存取和理解的数据知识接口，得到人机友好的数据逻辑融合电力知识图谱。
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公开(公告)号：CN114120010A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111389808.X
申请日：2021-11-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种多视角多层次工业机器人迁移故障诊断方法，方法包括以下过程：提取工业机器人目标域数据构成的查询集以及源域数据的小样本构成的支持集的特征图，所述特征图包括专有特征和跨数据域共有特征；将支持集的特征图和目标数据域查询集的特征图进行拼接，得到多视角特征；利用所多视角特征计算支持集样本和目标数据域查询集样本的匹配相似度，根据匹配分数对目标数据域的样本进行分类，实现对工业机器人零部件的故障诊断。本发明可区别对待源数据域特征，区分数据域专有特征和跨数据域共有特征，自适应迁移可迁移性好的源数据域特征，抑制不适合迁移的特征，提升网络模型在目标域的分类性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111709448A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010431513.3
申请日：2020-05-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移关系网络的机械故障诊断方法，包括：构建迁移关系网络的源域和目标域数据；构建迁移关系网络样本的训练集和测试集；构建能够检测机械故障类型的迁移关系网络；对迁移关系网络进行训练得到机械故障诊断模型以及对最终的模型进行测试和性能评估。本发明首次提出结合元学习中关系网络与迁移学习的具有Siamese结构的迁移关系网络。利用Siamese结构构造了一个双通道关系网络，分别输入源域全部数据和目标域的无标签数据，增训练时充分考虑了目标域的信息，大大的增加了故障诊断的准确率。MK-MMD融合到网络中，有效缩小了两个不同领域之间的概率分布距离，使实验室数据运用到实际的机械故障诊断成为可能。
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公开(公告)号：CN113962254B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111139011.4
申请日：2021-09-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/24 , G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045 , G01M99/00
Abstract: 本发明公开了一种知识驱动的工业机器人智能迁移故障诊断方法及系统，本发明仅使用目标域各个故障类别中的一个标签样本数据，利用样本数据的故障频率先验知识，对输入信号进行带通滤波，提取有效信息，利用极小的代价大大提高了后续诊断的运行速度和准确率。现实中难以获得大量有标注数据，而无标注数据的获取则相对容易，而无标注数据的获取则相对容易，基于领域自适应迁移网络具有较强的领域适配能力，利用现有带标签的源域数据与无标签的目标域数据进行训练，可以取得很好的诊断结果，使得本发明的诊断方法能够适用于多种工业机器人旋转类零部件的早期故障诊断，显著提高了故障诊断的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN114120010B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111389808.X
申请日：2021-11-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开一种多视角多层次工业机器人迁移故障诊断方法，方法包括以下过程：提取工业机器人目标域数据构成的查询集以及源域数据的小样本构成的支持集的特征图，所述特征图包括专有特征和跨数据域共有特征；将支持集的特征图和目标数据域查询集的特征图进行拼接，得到多视角特征；利用所多视角特征计算支持集样本和目标数据域查询集样本的匹配相似度，根据匹配分数对目标数据域的样本进行分类，实现对工业机器人零部件的故障诊断。本发明可区别对待源数据域特征，区分数据域专有特征和跨数据域共有特征，自适应迁移可迁移性好的源数据域特征，抑制不适合迁移的特征，提升网络模型在目标域的分类性能。
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公开(公告)号：CN111709448B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010431513.3
申请日：2020-05-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移关系网络的机械故障诊断方法，包括：构建迁移关系网络的源域和目标域数据；构建迁移关系网络样本的训练集和测试集；构建能够检测机械故障类型的迁移关系网络；对迁移关系网络进行训练得到机械故障诊断模型以及对最终的模型进行测试和性能评估。本发明首次提出结合元学习中关系网络与迁移学习的具有Siamese结构的迁移关系网络。利用Siamese结构构造了一个双通道关系网络，分别输入源域全部数据和目标域的无标签数据，增训练时充分考虑了目标域的信息，大大的增加了故障诊断的准确率。MK‑MMD融合到网络中，有效缩小了两个不同领域之间的概率分布距离，使实验室数据运用到实际的机械故障诊断成为可能。
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公开(公告)号：CN112434532A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011225933.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F16/36 , G06N5/02 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种支持人机双向理解的电网环境模型及建模方法，包括：对电网领域的非结构化文本进行类型判断，划分为规则文本和普通文本；针对规则文本，结合TextRank算法和人工筛选提取关键词实体，利用规则文本中的逻辑词和特殊的写作形式进行语法规则分析提取事件实体及其关系；针对普通文本，采用语义角色和依存关系的规则分析提取事件三元组实体，利用原始句子的相关性分析和逻辑词识别提取事件与关键词或事件之间的关系；在已提取好的实体和关系基础上，进行知识融合和加工，通过图数据库进行存储并可视化，构建支持人机双向理解的电网环境模型。
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