公开(公告)号：CN118799622A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410770897.X

申请日：2024-06-14

Applicant: 长江宜昌航道局 ,  三峡大学

Inventor： 江媛媛 ,  褚家伟 ,  谭国光 ,  杨会波 ,  刘雨辰 ,  刘留 ,  叶永盛

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/24 ,  G06V20/70 ,  G06V20/54 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于改进YOLOv8s算法的航道船舶及航标检测方法，包括以下步骤：步骤S1：对捕捉到的目标航道的船舶及航标数据集进行筛选整理；步骤S2：经过翻转、裁剪、亮度调整、模糊处理等图像预处理步骤，得到完整数据集；步骤S3：使用Labelimg对数据集进行标注，并按一定的比例划分为训练集、验证集、测试集；步骤S4：构建GCE‑YOLOv8s网络；步骤S5：将所获得的数据集放入GCE‑YOLOv8s模型中，结合GCE‑YOLOv8s模型对获取的船舶及航标图像进行识别，并使用召回率、平均精度均值、以及每秒传输帧数作为评价指标；步骤S6、使用已训练好的模型对待检测图像进行图像预测，精确识别。

公开(公告)号：CN118245739A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410354300.3

申请日：2024-03-26

Applicant: 三峡大学

Inventor： 叶永盛 ,  徐燕龙 ,  李阳 ,  褚家伟 ,  黎丽丽 ,  文斌 ,  程曦 ,  杨超

IPC: G06F18/15 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0985 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了基于相似周和深度学习模型的电动汽车短期负荷预测方法、装置及存储介质，S1：获取电动汽车充电站的历史充电数据及特征信息；S2：基于皮尔逊相关系数和动态时间规整的加权式筛选出与预测周最相似的A个最优相似周序列，加入特征信息作为特征构建相似周数据集；S3：对相似周数据集的所有负荷序列进行CEEMDAN模态分解处理得到N个模态分量，并对天气信息及模态分量进行归一化处理；S4：将归一化后的天气信息及模态分量输入到CNN‑GRU深度学习模型中，对模型进行训练，得到最终的电动汽车短期负荷预测模型；S5：将预测日与其前六天组成预测周，输入到电动汽车短期负荷预测模型中，得到N个归一化的模态分量预测数据；S6：对模态分量预测数据进行反归一化并叠加得到预测日电动汽车负荷数据。