公开(公告)号：CN119179970A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411194277.2

申请日：2024-08-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 胡智涵 ,  张子陆 ,  曹洋 ,  黄牧涛 ,  张成伟 ,  何翔宇 ,  贾沐晗 ,  张圣权 ,  王之义 ,  卢明 ,  李哲

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于电网故障分类检测技术领域，公开了一种基于注意力机制的深度学习配电网故障分类检测方法，本发明基于配电网电力数据实时监测技术，结合计算机深度学习算法模型，通过注意力机制，尽可能地抑制无用信息，凸显重要数据，有效提高了故障检测的准确率。本方法使用注意力机制，在处理时序数据方面表现优异，能够有效捕捉时间序列中的依赖关系和变化趋势。这对于分析故障发生前后的电网状态变化，进行准确的故障定位和诊断非常有帮助。在不同的数据集和应用场景下具有更高的泛化能力。相比之下，传统数学模型方法在新的场景下需要重新调整和校准。而该算法模型具有高度的可移植性，更便于在不同场景下进行故障诊断，降低成本并提高效率。

公开(公告)号：CN117373004A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311191323.9

申请日：2023-09-14

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张成伟 ,  吴和培 ,  张子陆 ,  刘泊 ,  赵千千 ,  高雅玙

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V20/40 ,  G06V10/24 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/098 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的分布式轻量化疲劳驾驶检测方法及系统，属于疲劳驾驶领域，方法包括：接收中央服务器下发的训练过的疲劳驾驶模型，模型包括面部区域检测模型、人脸特征点识别模型、眼部二分类模型和嘴部二分类模型；计算眼部二分类模型损失的最大值Le和嘴部二分类模型损失的最大值Lm，当Le高于T1时更新眼部二分类模型的模型参数，当Lm高于T2时更新嘴部二分类模型的模型参数，当Le和Lm均高于T3时更新疲劳驾驶模型的模型参数，T3>T1且T3>T2；将发生更新的模型上传至中央服务器进行聚合，接收中央服务器下发的聚合后的模型；利用多次更新‑聚合得到的疲劳驾驶模型进行疲劳驾驶检测。实现轻量化的疲劳驾驶检测。