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公开(公告)号：CN118429653A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410536001.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种融合动态特征降噪的微小运动放大方法，首先，提出一种编码器模块将运动特征表征为形状特征，以及将背景特征表征为纹理特征，通过集成一种全维动态卷积模块和一种坐标注意力模块来实现多维特征的提取和加权，从而增强形状特征的提取和泛化能力，并且提升对于纹理特征和形状特征的区分能力。其次，提出一种操纵器模块来重点学习编码器输出的形状特征，通过矩阵分解策略和稀疏矩阵过滤策略来降低噪声干扰，进而有效提升形状特征放大的性能。最后，提出了一种解码器模块将放大的形状特征与纹理特征进行高效拼接，进而生成高质量的微小运动放大视频。该方法最终在保证微小运动放大性能的同时，能够很好地降低噪声影响而避免运动放大失真。
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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN118211740A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311714394.2
申请日：2023-12-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种历史信息引导的时窗车辆路径多目标优化进化方法，首先设计一种带时间窗约束的多目标车辆路径优化模型：车辆数量最小化和总行驶距离最小化，以及车辆容量约束和客户的具体时间窗服务约束等；然后提出一种历史信息矩阵引导的交叉和变异策略，用于生成高质量的子代种群个体；其次，提出一种自适应局部搜索策略，自动的根据问题特征来选择合适的局部搜索算子，以提升搜索效率；此外，提出一种多目标融合的适应度评价方法，准确快速地选择优秀染色体参与进化，以促进种群向最优方向靠近。最后，提出历史信息引导的时窗车辆路径多目标优化进化方法，大力改善车辆路径规划的总距离以及所需的车辆数量。
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公开(公告)号：CN118055221A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410124131.4
申请日：2024-01-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
Inventor： 王雅铭 , 杨秀朝 , 刘庆国 , 李敬东 , 刘文超 , 吴喜春 , 熊威 , 杨世勇 , 刘旭东 , 谭娟 , 付萍 , 林锋 , 闵鹏 , 黄悦华 , 张磊 , 陈庆 , 张子豪
IPC: H04N17/00 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06N5/048 , G06T7/80 , G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别和模糊PID控制的巡检摄像头预置位自动纠偏技术，通过分析巡检摄像机基本传动原理及预置位纠偏难点，提出结合图像识别与模糊PID控制的自动纠偏技术框架，利用改进的Mask RCNN的目标识别算法，提升变电站设备图像识别模型对于被检目标的定位与分割精度，使摄像头精确对准到预置位以拍摄与模板图片一致的高质量巡检图像；利用最大互相关匹配法进行图像相似性分析，计算图像识别目标框内图片与模板图片的位置偏差，该偏差值作为基于图像分析的反馈控制策略的输入量；设计基于模糊PID的步进电机控制方法，实现对摄像机偏移位置误差的自动校正操作。该方法在变电站复杂巡检场景中检测目标识别准确率高、预置位纠偏效果较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109138583A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811133097.8
申请日：2018-09-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司
Abstract: 一种用于架空铁塔的主材以及高效组立架空铁塔的方法，由两节45度的角钢，背靠背通过螺栓连接方式连接在一起，构成架空铁塔的一节主材。组立架空铁塔的方法包括：在铁塔组立位置建造铁塔塔基；组装并立起抱杆或者安装塔吊；在地面对架空铁塔各层的各面及塔头各部分进行组装，然后按铁塔组立的顺序放置；在铁塔塔基上组立塔腿，把塔腿各面两两依次组装在一起，用螺栓固定，其主材由各面的45度角钢组合而成；提升吊装系统高度，自下而上循环组装塔身，铁塔每一层的组装按“面面连接”的原则依次进行。吊装铁塔塔头，逐个吊装铁塔横担，安装铁塔附件；拆除吊装系统，组装完成。本发明减少了施工周期，减少了高空作业量，安全系数增加，组立效率提升。
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公开(公告)号：CN209816897U
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201920283333.8
申请日：2019-03-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司
IPC: E02D27/42
Abstract: 一种输电线路铁塔基础保护帽模具,包括内衬框、外夹紧框；所述内衬框包括左衬板、右衬板，左衬板、右衬板拼接成方形框；所述外夹紧框包括左夹紧板、右夹紧板，左夹紧板、右夹紧板上前后均设有连接耳板，其中两相对的连接耳板上设有锁紧机构，所述左夹紧板、右夹紧板上左右正对设有穿孔，左U型杆、右U型杆分别穿过左夹紧板、右夹紧板与左衬板、右衬板连接，左U型杆、右U型杆的另一端设有螺纹段且螺纹旋向相反；螺纹套与左U型杆、右U型杆的另一端螺纹连接。本实用新型提供的一种输电线路铁塔基础保护帽模具，可提高工作效率。
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公开(公告)号：CN119005389B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410952849.2
申请日：2024-07-16
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/23
Abstract: 本发明提供的一种兼容电磁干扰影响的信号设备机房选址方法，属于信号设备机房选址领域，包括确定信号设备机房的候选区域，基于变电所的位置，通过密度聚类分析缩小候选区域的范围，得到选址区域；将选址区域中划分出若干个单元格，将满足预设电磁干扰条件的变电所作为待仿真变电所；通过对待仿真变电所正常运行时的电场强度和磁场强度进行有限元仿真，过滤掉部分单元格；通过对待仿真变电所接地故障时的电场强度和磁场强度进行有限元仿真，确定过滤后剩余的单元格的选址优先级；根据选址优先级，选择对应的单元格作为信号设备机房的选址位置。该方法电磁干扰影响因素，根据铁路项目实际的变电所情况，确定条件最优的选址区域。
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公开(公告)号：CN119903340A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411905485.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/214 , G01R35/02 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 基于混合深度学习模型和Bootstrap方法的互感器测量误差区间预测方法，包括：采集电压互感器的运行测量误差数据，构建数据集，并进行ICEEMDAN得到的分解信号；利用改进的TCN对中得到的分解信号进行特征提取，并输出提取后的特征信息yTCN；利用BiGRU对中得到的特征信息yTCN进行依赖关系的处理，并输出综合特征yBi；将输出的综合特征yBi输入到多头注意力机制网络，进行特征处理，处理后的数据经过全连接网络，得到最终的输出为yout；根据最终的输出yout计算得到预测误差yFin，基于改进的Bootstrap方法对预测误差yFin进行统计推断，得到给定置信水平下的误差分布区间，生成区间预测结果。该方法能够更精确地提取互感器运行数据中的特征，显著提高了比差预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119416550A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411272193.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F113/04 , G06F111/10
Abstract: 基于增维精细积分的高压输电线路电磁暂态数值计算方法，包括以下步骤：S100、获取高压输电线路信息数据，其中，所述高压输电线路信息数据包括尺寸信息和特征信息，所述特征信息包括绝缘子位置信息、地线位置信息、线路材质信息；S200、根据尺寸信息和线路材质信息进行计算处理，获取线路电阻数据、线路电容数据、线路电感数据；S300、根据高压输电线路信息数据、线路电阻数据、线路电容数据、线路电感数据对高压输电线路进行模型化处理，获取高压输电线路的电磁暂态数学模型；S400、根据高压输电线路的电磁暂态数学模型进行分析处理，获取电流数据、电荷分布数据和电磁特性。
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