公开(公告)号：CN110781829A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201911027483.3

申请日：2019-10-28

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 吴克河 ,  邓春宇 ,  陈祖歌 ,  王昱颖 ,  陈观澜 ,  莫蓓蓓 ,  李为 ,  谢云澄 ,  李渊博 ,  王敏鉴

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种轻量级深度学习的智慧营业厅人脸识别方法，包括如下步骤：数据预处理：在采集的图像中，检测到人脸区域，然后把该区域输入人脸识别网络；人脸识别模型设计；模型训练：学习区分人脸的特征，基于经过数据预处理的人脸训练数据集，通过多次迭代，逐步调整网络的权重参数，最终得到性能良好的人脸识别模型；模型测试。本发明解决了传统营业厅业务办理模式，通过基于深度学习的人脸识别模式，可以通过分析用户消费信息，主动为用户提供潜在业务推荐，实现客户的精准营销，同时智能地为客户提供业务办理引导，极大地改善了用户体验及业务办理人员工作效率；在保证模型识别精度的情况下，大大降低模型规模，实现了移动端的人脸识别。

公开(公告)号：CN110782461A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201911027493.7

申请日：2019-10-28

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 吴克河 ,  陈祖歌 ,  莫蓓蓓 ,  谢云澄 ,  陈观澜 ,  李为 ,  王昱颖 ,  王敏鉴 ,  李渊博

IPC: G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于Mask-RCNN的电力设备红外图像分割方法，包含以下步骤：步骤S1：建立电力设备红外图像的数据集，标注好训练集和测试集；步骤S2：构建立深度学习模型；步骤S3：设置模型初始超参数和迭代次数；步骤S4：使用步骤S1中标注好的训练集，输入构建好的模型中进行训练；步骤S5：每2000～3000迭代次数，采用步骤S1中标注好的测试集，评估步骤S4中该次训练得到的模型的性能；步骤S6：当迭代次数达到设定值时，停止训练，筛选出性能最优的深度学习模型；步骤S7：将待测电力设备红外图像输入训练好最优的深度学习模型进行处理，获得分割结果。本发明分割精度提升显著，保留了目标设备的原色彩信息，进而可获得温度信息，为故障诊断提供了依据。

公开(公告)号：CN202694157U

公开(公告)日：2013-01-23

申请号：CN201220305068.7

申请日：2012-06-27

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 林伟香 ,  张辉 ,  张霖菲 ,  马桤 ,  陈祖歌 ,  雷少博 ,  黄洁亭 ,  许伟 ,  贾鹏飞

IPC: G05D3/12

Abstract: 本实用新型公开了太阳能跟踪装置设计领域的一种利用单电机实现太阳能双轴跟踪的装置。技术方案是，所述装置包括固定底座、旋转云台、电池板、滑轨、步进电机、控制电路、锥齿轮和凸轮；所述固定底座上还包括锥齿；所述步进电机还包括电机轴；所述转动云台还包括支架；所述控制电路包括电源模块、单片机、计时模块和电机驱动模块。本实用新型在实现双轴跟踪的同时，还降低了太阳能跟踪平台的功耗，提高跟踪平台的可靠性和稳定性，且控制电路简洁，效率高。