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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114742800B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210404706.9
申请日：2022-04-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Transformer的强化学习电熔镁炉工况识别方法，其步骤包括：1、获取目标图像进行预处理；2、建立双分支异构网络和强化学习网络；3、输入训练集到双分支异构网络中得到特征和分类概率；4、输入特征训练强化学模型得到强化学习最优训练模型；4、输入测试集到最优训练模型得到识别结果。本发明通过强化学习的方法，自适应调整矩形框以选取最优特征向量，从而能提高不同状态下电熔镁炉欠烧工况的识别检测准确度和识别速度，满足快速化准确化的实际需求。
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公开(公告)号：CN114842383A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210474871.1
申请日：2022-04-29
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于DVRL‑VST的电熔镁炉工况视频识别方法，包括：1通过CycleGAN风格迁移架构进行异常样本增广；2将增强后的数据输入基于强化学习样本价值评估和VST的DVRL‑VST网络进行训练；3利用训练结果对电熔镁炉运行视频进行工况识别。本发明能排除生产现场环境光变化以及不同电熔镁炉炉壳固有视觉特征的变化带来的干扰，并使用工况的视频信号，从空间和时间两个维度提取电熔镁炉异常工况局部缓变的时空特征来识别异常工况，从而能提高识别断精度。
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公开(公告)号：CN112543424B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202011601619.X
申请日：2020-12-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向分散式智能电网的自主边缘控制方法，其步骤包括：1使用由多个移动节点、多个终端节点和一个云端服务器的平台框架；2由移动节点作为中转连接终端节点和云端服务器；3终端节点通过安全套接字协议和传输层安全协议以及链路层安全协议加密线路上传数据至云端服务器；4若出现连接中断，则重新获取移动节点GPS位置变化。本发明能提高终端节点和云端服务器的网络安全性和数据传输效率。
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公开(公告)号：CN112731064A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011598835.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法，主要包括：1.有效数据分类，2.切换事件分类，3.故障分类，4.电能质量分类。本发明采用离故障更近的线路装置来收集故障波形，使得收集的数据更加精确，且不需要大的数据集并采用简单的算法即可实现对特高压换流站故障事件的自动分类，提高分类的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN112543424A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011601619.X
申请日：2020-12-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向分散式智能电网的自主边缘控制方法，其步骤包括：1使用由多个移动节点、多个终端节点和一个云端服务器的平台框架；2由移动节点作为中转连接终端节点和云端服务器；3终端节点通过安全套接字协议和传输层安全协议以及链路层安全协议加密线路上传数据至云端服务器；4若出现连接中断，则重新获取移动节点GPS位置变化。本发明能提高终端节点和云端服务器的网络安全性和数据传输效率。
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