公开(公告)号：CN117853731A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410075511.3

申请日：2024-01-18

Applicant: 三峡大学

Inventor： 徐守志 ,  张钦 ,  马凯 ,  余梅 ,  赵东鹏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/56 ,  G06V10/30

Abstract: 本发明公开了一种基于聚类和颜色分割的叶片正反面图像分割方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域，包括步骤：将正常光源叶片图像转为HSV颜色空间，利用颜色分割去除正常光源叶片图像的背景部分；对紫外光源叶片图像进行聚类，区分图像中正面和背面叶片部分；将聚类后的紫外光源叶片图像进行灰度化后通过二值化和反二值化得到两种mask掩码；应用两种掩码分别与去除背景部分的正常光源图像进行按位与操作得到只包含正面叶片和只包含背面叶片的图像。本发明采用上述一种基于聚类和颜色分割的叶片正反面图像分割方法，利用两种不同光源图像通过聚类和颜色分割的方法将叶片正面和背面从堆叠的叶片图像中分割出来，实用性强、准确性高。

公开(公告)号：CN117830822A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311505273.7

申请日：2023-11-13

Applicant: 三峡大学

Inventor： 藏玉婷 ,  任东 ,  孙航 ,  任顺 ,  余梅 ,  刘莉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 用于外来入侵植物识别的双分支细粒度网络的构建方法，它包括以下步骤：步骤S1：构建粗粒度分支识别子网络及细粒度分支识别子网络；步骤S2：输入的外来入侵植物图像经由细粒度分支识别子网络的第一Transformer Encoder生成细粒度特征，粗粒度分支识别子网络的第二Transformer Encoder生成粗粒度特征，将细粒度特征和粗粒度特征在第一SCHA模块和第二SCHA模块进行融合；步骤S3：将外来入侵植物不同尺度的图像送入粗粒度分支识别子网络和细粒度分支识别子网络，将经过两个Transformer Encoder的输出送到两个SCHA模块进行融合，两个MLP模块输出类别分数，最后利用类别分数来计算两个分类交叉熵损失，从而优化网络的训练；通过以上步骤对双分支细粒度网络进行构建。

公开(公告)号：CN117650810A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311393141.X

申请日：2023-10-25

Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 ,  三峡大学

Inventor： 刘晓峻 ,  姜艳静 ,  彭书瑞 ,  朱国威 ,  李杨 ,  肖碧波 ,  付荣 ,  邓辉 ,  彭潇潼 ,  刘远 ,  邱爽 ,  赵凌楚 ,  姚俊伟 ,  朱佳 ,  曾梦娇 ,  马凯 ,  余梅 ,  郑悦林

IPC: H04B1/7136 ,  H04W12/033

Abstract: 本发明提供一种基于分组加密的跳频序列生成方法、装置、设备和介质，通过获取跳频系统的系统时钟，将系统时钟作为明文，采用Eslice分组加密算法，将明文经过多轮迭代后得到计算结果，对计算结果进行异或操作生成跳频码，通过计算得到多个系统时钟下对应的多个跳频码并构建跳频序列。Eslice分组加密算法是一种轻量级的加密算法，算法复杂度低，能够有效减少硬件面积和搜索路径中的时延，提高算法的效率，此外，该算法中的异或操作较少，能够提高密钥的生成速度，通过采用该算法，较好地实现了效率与安全性的平衡，能够在较低的资源消耗下实现信息的安全传输，为电力物联网中资源受限设备的无线传输提供了一种高效且安全的解决方案。

公开(公告)号：CN117641330A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311443824.1

申请日：2023-10-31

Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 ,  三峡大学

Inventor： 李杨 ,  陈芮 ,  刘晓峻 ,  彭书瑞 ,  肖碧波 ,  朱佳 ,  姜艳静 ,  曾梦娇 ,  郑悦林 ,  余梅 ,  马凯 ,  徐守志

IPC: H04W12/02 ,  H04W12/033 ,  H04W24/02

Abstract: 本发明提供一种隐蔽通信方法、装置、电子设备和存储介质，属于通信技术领域，所述方法包括：获取隐蔽通信系统的通信数据，确定隐蔽性约束条件，根据通信数据和隐蔽性约束条件，以总可接收速率为优化目标，构建优化问题；对优化问题进行求解，得到通信主站向电力用户终端传输信息的最优功率，以及电力用户终端向通信主站传输信息的最优功率；其中，通信数据包括：通信主站向电力用户终端传输信息的功率、电力用户终端向通信主站传输信息的功率、通信主站到电力用户终端的信道增益、电力用户终端到通信主站的信道增益、通信主站的加性高斯噪声、电力用户终端的加性高斯噪声。本发明提高了通信数据双向传输的安全性。

公开(公告)号：CN117636151A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311359053.8

申请日：2023-10-19

Applicant: 三峡大学

Inventor： 任东 ,  藏玉婷 ,  孙航 ,  任顺 ,  余梅 ,  刘莉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 基于注意力的双分支细粒度网络识别外来入侵植物的方法，它包括以下步骤：S1、构建双分支细粒度分类网络的输入，即图片分块操作；S2：构建双分支细粒度分类网络模型，即包括一个粗粒度分支网络和一个细粒度分支网络。双分支结构相同，都包含：线性投射层、多尺度交叉融合模块和MLP模块；S3、构建多尺度交叉融合模块，用于将粗粒度分支和细粒度分支的输入进行融合；S4、将不同大小的图像块送到粗粒度分支和细粒度分支网络，多尺度交叉融合模块会将粗粒度分支和细粒度分支的网络进行融合，输出最终用于分类的分类头，最后利用输出的分类头来计算损失，来优化网络进行训练；通过以上步骤会双分支细粒度识别网络进行构建。

公开(公告)号：CN117274098A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311273860.8

申请日：2023-09-28

Applicant: 三峡大学

Inventor： 孙航 ,  罗智明 ,  任东 ,  余梅 ,  任顺 ,  盛冠群

IPC: G06T5/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于U‑Net的部分孪生去雾网络的构造方法，该框架包含两个权值共享的子网络，通过将有雾图像输入第一个子网络进行去雾后再将生成的图像作为去雾先验信息传给第二个子网络，第二个子网络通过输入有雾图像和先验指导信息能够拥有更强的去雾能力和图像重构能力。此外，本发明在该框架的子网络中设计了一个双编解码模块。给子网络输入有雾图像，进行卷积下采样分别得到编码特征，之后通过二次编码模块将编码特征进行二次编码并特征融合得到融合后的二次编码特征。将上一步得到的融合后的二次编码特征通过二次解码模块，之后将得到的二次解码特征分别与编码阶段、解码阶段对应尺度的特征相融合，再通过上采样得到最终的去雾图像。

公开(公告)号：CN116205666A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202211651310.0

申请日：2022-12-22

Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 ,  三峡大学

Inventor： 胡为民 ,  闫超 ,  范李平 ,  余杰 ,  余梅 ,  盛冠群 ,  张柱卡

IPC: G06Q30/0201 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法，它包括以下步骤：步骤一：获取真实数据，并将真实数据划分为训练数据集和测试数据集；其中真实数据包括历史电力负荷值及气象因素值；步骤二：每次取一定数量的历史电力负荷值及相关气象因素值作为一个样本，将训练数据集、测试数据集分别转化成训练样本集和测试数据集；步骤三：输入训练样本集到网络模型中，得到训练好的模型，网络模型为RACNet模型或ELECNet模型；步骤四：将测试样本集输入已到训练好的模型中，输出预期的预测数据。为了提高短期电力负荷预测的精度，提高预测的准确率，获得更好的预测效果，本发明提出一种基于RACNet的多变量电力负荷预测方法。

公开(公告)号：CN119853765A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411867724.6

申请日：2024-12-18

Applicant: 三峡大学 ,  国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司

Inventor： 余梅 ,  赵筱峤 ,  张磊 ,  徐婉怡 ,  张诗睿 ,  陈煜乔 ,  李黄强 ,  王可 ,  余冬 ,  刘晓峻

IPC: H04B7/185 ,  H02J50/20 ,  G06N3/006 ,  H04B17/391 ,  H04W4/42

Abstract: 本发明提供了一种用于无人机无线传能与通信的自适应黑翅鸢优化方法，包括以下步骤：步骤1，建立无人机驱动无线节点进行无线传能与通信的联合优化模型，具体包括系统模型、无线传能模型、无线通信模型和无线传能与通信联合优化模型；步骤2，采用一种自适应黑翅鸢优化方法，对步骤1建立的模型进行求解。本发明通过无人机为无线节点进行无线传能与通信的技术，不仅为无线节点的稳定运行提供了有力保障，更为构建更加智能、灵活、可持续的无线网络体系奠定了基础，进一步推动了无线通信技术的创新发展。

公开(公告)号：CN119835697A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411861860.4

申请日：2024-12-17

Applicant: 三峡大学 ,  国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司

Inventor： 余梅 ,  曾梦姣 ,  张磊 ,  田灿 ,  刘晓峻 ,  曹一凡

IPC: H04W28/084 ,  G06N3/092 ,  H04W28/08

Abstract: 本发明提供了一种进化多目标深度强化学习驱动的无人机移动边缘网络优化方法，包括以下步骤：步骤1，建立无人机移动边缘网络的多目标优化模型；步骤2，采用一种进化多目标深度强化学习驱动的无人机移动边缘网络优化方法，对步骤1建立的多目标优化模型进行求解。本发明将切比雪夫分解策略融合到深度强化学习框架中，达到同时评价多个目标函数的目的。该方法利用PPO算法的强大决策能力和TD策略的良好多样性维护能力，智能引导种群朝着分布性更优及收敛性更佳的方向不断进化，显著提高了种群的进化效率和多样性分布。最终，通过实施本发明方法可大大提升无人机移动边缘网络在用户速率和系统能耗上的性能。

公开(公告)号：CN119785170A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411781724.4

申请日：2024-12-05

Applicant: 三峡大学

Inventor： 孙航 ,  王璐瑶 ,  胡得澳 ,  黄文娟 ,  任东 ,  余梅 ,  任顺 ,  姜艳静 ,  郑悦林

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提出了一种基于YOLOv5的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，该网络的基础框架为YOLOv5架构，其中对YOLOv5中的Neck部分的Concat操作进行改进，将其替换为跨域动态交互注意力融合模块CDIAFM。两个不同层的特征图进入跨域动态交互注意力融合模块，分别通过频域分支和空间分支进行处理，获得空间域特征#imgabs0#和频域特征#imgabs1#。通过将频域特征与空间域特征进行结合，利用动态交互注意力在频域和空间域之间进行信息交互，从而使模型能够更加精准地识别灰度变化，减少漏检和误检的情况。在复杂背景干扰以及具有丰富的尺度和纹理细节的变电站场景中，本文所提出的方法能够提高检测精度，在变电站设备缺陷检测任务中表现出色。