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公开(公告)号：CN119540711A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411461900.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种基于Efficient‑YOLOv10s的PLC工艺缺陷端到端检测方法，包括以下步骤：步骤S1：使用高清摄像头捕捉PLC实验室的PLC工艺缺陷数据集图像，结合开源数据集进行整合，并对图像进行筛选整理；步骤S2：获得若干张PLC工艺缺陷数据集图片；步骤S3：使用Labelimg对数据集进行标注，标注为xml格式，并转化为txt文件，并按一定的比例划分为训练集、验证集、测试集；步骤S4：构建并获取Efficient‑YOLOv10s网络模型，Efficient‑YOLOv10s网络模型包括主干网络、颈部网络、头部网络；步骤S5：将所得数据集放入Efficient‑YOLOv10s模型中，结合Efficient‑YOLOv10s网络模型对获取的PLC工艺缺陷检测图像进行识别，并使用精度召回率，平均精度均值和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检测图像进行图像预测，精确识别。
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公开(公告)号：CN119109021A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411123255.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06F16/29 , G06N3/08
Abstract: 一种考虑误差补偿和模态分解的短期负荷预测方法，它包括以下步骤：步骤S1：获取电力系统负荷数据和特征数据；步骤S2：基于ICEEMDAN对电力系统负荷数据进行初步分解，得到本征模态函数；步骤S3：以本征模态函数和特征数据为输入，训练第一网络模型TCN‑GRU，实现初步短期负荷初始预测；步骤S4：以初步短期负荷预测结果和目标负荷进行对比，构建误差序列，采用AVMD降低误差序列的不可预测性，得到变分模态函数；步骤S5：以变分模态函数为输入，训练第二网络模型TCN‑GRU，修正初步短期负荷初始预测结果，得到最终短期负荷预测结果。本发明解决了现有技术中单一预测模型精度不足和未充分利用误差序列在提升负荷预测精度方面的作用等问题。
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公开(公告)号：CN119006427A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411152989.8
申请日：2024-08-21
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于轻量化改进的L‑YOLOv8s绝缘子缺陷检测方法。该方法包括以下步骤：通过无人机对输电线路绝缘子缺陷图像进行采集；使用Labelimg对采集到的图像进行标注得到绝缘子缺陷数据集，并对其进行划分；通过将MobileNetV3、ECANet注意力机制、Slim‑Neck结构、WioUv3损失函数加入YOLOv8s模型中，得到L‑YOLOv8s模型；将整理好的数据集放入L‑YOLOv8s模型中进行训练，得到训练完成的模型；最后将待检测图像放入模型中进行定位与检测。本发明参数量低且检测速度快，可以嵌入巡检无人机中，能够满足输电线路绝缘子实时检测的要求，提高绝缘子缺陷检测的准确率和速度。
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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
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。
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公开(公告)号：CN112656269B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011314348.X
申请日：2020-11-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种健身吹风机，它包括机架体，所述机架体的两侧板以及顶板上固定安装有多组吹风装置，每组吹风装置所在位置对应安装有加热装置；所述机架体的两侧板之间设置有用于对腰部进行限位以及锻炼的腰部支撑结构；所述机架体的底端通过对称布置的缓冲机构支撑安装有站立板，所述站立板的底端面固定安装有用于驱动其振动的谐振装置。结合谐振健身与吹风机的优点，同时在二者的融合的基础上进一步改进可以在夏天洗澡后，通过谐振器迅速将大部分水珠震落，同时采用吹风机进行吹风，加速水珠震落，并吹干全身。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111700390A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010565734.X
申请日：2020-06-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种智能衣柜，包括柜体，柜体内部设有衣柜，衣柜包括中心轴，中心轴周圈设有多个分隔板，多个分隔板分割成多个存放室，存放室顶部设有多个活动的衣架，柜体上部设有第一电机，第一电机输出端与中心轴连接，柜体一侧设有侧柜体，侧柜体内部设有多层折叠板，折叠板与侧柜体滑动连接，且多层折叠板与升降装置连接，过控制器控制电动机齿轮转动相应圈数从而带动柱形分隔器相应空间转动到眼前。折叠板通过直线轨道带动衣服往柜体右腔上端移动，到达一定高度停下，紫外线灯泡受到控制器控制，实现杀菌消毒作用。
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公开(公告)号：CN119992152A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411753302.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于多尺度特征融合的电子器件分类检测方法，该方法包括以下步骤：使用高画质摄像头拍摄电子器件的图像；对各类电子器件进行初始判断，并使用Labelimg对数据集进行标注；将多尺度特征融合模块融入原YOLOv10s模型中，构建改进后的YOLOv10s模型；将待检测电子器件的图像输入到训练后所述改进后的电子器件分类识别模型中，得到识别结果，判断检测的置信度和正确性。与原始YOLOv10s模型相比，本发明提出的模型能够实时、精准地识别五种电子器件。本模型实现了电子器件的实时高精度分类检测，具有一定的现实意义。
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公开(公告)号：CN119163336A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311703121.8
申请日：2023-12-12
Applicant: 三峡大学
IPC: E06B3/50 , E06B1/36 , E06B3/964 , E06B3/968 , E05F15/665 , E05F15/627 , E05F15/70 , E05F15/71 , E05F15/72 , E06B7/28
Abstract: 一种视野开阔的窗户，包括固定在墙壁上的窗框和固定在窗框上的活动窗户，还包含安装在窗框上的传动机构和传感系统，传感系统包括光电传感器和重量传感器，其根据活动窗户承受的重量和室内外烟雾的浓度，传递信号给传动机构，传动机构驱动活动窗户在窗框里上下滑动，自动打开或者关闭窗户；窗框为直角三角形结构，长边为矩形框架，固定在墙体上，矩形框架的下端安装有玻璃，上端中空，直角边的短边为一组连接杆，斜边为一组斜杆，窗框的直角长边与斜边的夹角在5°~60°之间；本发明解决了现有窗户不能完全打开，智能化程度低，空间占有率高，安全防护性能差的问题，实现了窗户上下滑动全打开，视野开阔，智能开关和调节，安全，防护性能好。
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公开(公告)号：CN119004075A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411153000.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种多模型融合的电力日负荷在线预测方法，采用自编码器和移动平均完善数据集，采用统一信息系数提取高相关性特征，采用徒步优化算法实现KELM模型参数选择，利用KELM模型确定单日负荷预测，基于滚动策略获取次日预测结果，最后运用多指标评估模型预测结果。
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公开(公告)号：CN118174624A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410222878.3
申请日：2024-02-28
Applicant: 三峡大学
IPC: H02S10/12 , H02S20/30 , H02S30/20 , H02J7/35 , F16M11/10 , F16M11/18 , F16M11/22 , F16M7/00 , F24S30/425 , H04N23/695
Abstract: 一种多源发电数据基站装置，包含有风机组件，还包含太阳能板、摄像与数据收集模块、箱体和支脚组件，太阳能板组件安装固定在箱体组件上，支脚组件固定在箱体组件底部，箱体组件顶部还安装有警示灯，风机、摄像与数据收集模块组件分别通过第一、二伸展组件与箱体组件连接固定在一起；本发明通过设置风机和太阳能板组件多源采集转换电能，给基站用电设备供电的同时，储存多余电能备用，设置摄像与数据收集模块组件实时采集设备状态，通过用户终端及时调整使风机叶片始终处于迎风状态，设置第一伸展组件、第二伸展组件、继电器滑块传动机构分别对风机、摄像与数据收集模块组件和风机叶片进行展开和收纳，设置可伸缩的支脚组件，方便搬运、安全实用。
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