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公开(公告)号：CN116527826A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310481761.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer网络的视频运动放大方法，其步骤包括：1、利用所提出的运动表示编码器提取运动表示；2、计算运动表示的差值以获取运动变化；3、使用所提出的运动放大转换模块执行非线性放大，得到放大运动表示；4、将放大运动表示与查询帧的运动表示的特征融合；5、通过所提出的多重细化解码器得到精细的放大融合特征；6、重建高质量的运动放大图像。本发明能快速准确地放大与可视化视频中人眼难以观测的微小运动，基于所提出的Transformer网络可以有效地抑制运动放大视频中存在的振铃伪影、噪声、运动模糊等问题，从而能生成高质量的运动放大视频。
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公开(公告)号：CN116502409A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310306790.5
申请日：2023-03-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进非参数核密度的源荷功率不平衡度估计方法，包括：步骤1，获取预设时间区间内任一地区的历史电源侧功率数据、历史负荷侧功率数据；步骤2，对所采集的功率数据进行预处理，剔除异常数据，并进行归一化处理；步骤3：计算所述地区的源荷功率不平衡度；步骤4：采用非参数核密度估计方法建立地区源荷不平衡度的概率密度，并构建宽带优化模型；步骤5：基于内罚函数法求解带宽优化模型，求解改进非参数核密度的最优带宽。本发明通过将反射法和自适应非参数核密度估计相结合，并采用内罚函数法求解最优带宽，更精确的描述地区源荷功率不平衡度概率特性。
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公开(公告)号：CN116191967A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310108277.5
申请日：2023-01-31
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H02P21/22 , H02P21/18 , H02P21/14 , H02P21/00 , H02P25/022 , H02P27/08 , H02M7/5387
Abstract: 本发明涉及一种基于混合电压矢量的无模型电流预测控制装置，包括坐标变换模块、直轴电流延迟补偿模块、交轴电流延迟补偿模块、电流预测控制模块、占空比调整模块和电压矢量调制模块；本发明还公开了一种基于混合电压矢量的无模型电流预测控制装置的电流预测控制方法。本发明保证了电流预测控制的快速动态性能以及稳态电流始终在预设最大跟踪误差内，本发明使电动汽车PMSM驱动系统在保证电流快速动态响应的同时，灵活精准控制稳态电流误差范围，在保证电流控制精度的同时，降低了逆变器开关频率；本发明避免了代价函数中权重因子的使用，提升了PMSM驱动系统在不同工况下工作的可靠性；本发明在可控预期的情况下得到满足电流约束的候选电压空间。
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公开(公告)号：CN110263849B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201910531606.0
申请日：2019-06-19
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力机制的人群密度估计方法，其步骤包括：1、先从图片提取低维特征；2、使用多尺度空洞卷积来生成丰富的上下文特征；3、通过注意力机制对丰富的上下文特征进行融合；4、根据融合特征生成高清晰人群密度图。本发明能快速准确地识别出图片中的人群区域特征，基于注意力机制可以有效的融合多尺度特征，并提高人群密度估计的准确度。
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公开(公告)号：CN110197250A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910434182.6
申请日：2019-05-23
Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种多因素影响的动力电池参数在线辨识方法，具体内容如下：在全体具有初始参数的粒子集合中，其中一部分用粒子群优化算法筛选出最优的部分粒子，另一部分粒子则由遗传算法经过选择、交叉和变异生成，将两部分粒子结合成新的粒子集合进行下一步迭代，以此对模型参数进行在线辨识。本发明应用粒子群算法和遗传算法相结合的优化策略，充分利用了粒子群优化算法局部搜索能力强、收敛速度快的优点和遗传算法全局搜索能力强的优点，即降低了计算复杂度，又避免了局部最优陷阱，从而实现了电池模型参数随观测变量的实时准确辨识和更新，提高了动力电池建模的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107192967A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710408165.6
申请日：2017-06-02
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R33/028
CPC classification number: G01R33/0286
Abstract: 本发明涉及一种用于X、Y方向强磁场测量的平面扭转式微传感器。包括依次连接的基底、传感器本体和封盖，其中传感器本体分为线圈电极锚区、扭转平面、电容电极锚区三部分，其中线圈电极锚区和电容电极锚区分别位于扭转平面中部的Y方向两侧外部，扭转平面中部的Y方向两侧分别向内凹，最后基底、传感器本体和封盖通过键合形成内部真空的平面扭转式微传感器。本发明实现了托卡马克的强磁环境下的X、Y方向的磁场大小的测量，通入交流信号的金属线圈在磁场下受到洛伦兹力作用，带动扭转平面有往受力方向扭转的趋势，使扭转平面以某一频率机械振动，引起上下极板间电容变化，进而推算出所测量的磁场大小。
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公开(公告)号：CN110263849A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910531606.0
申请日：2019-06-19
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力机制的人群密度估计方法，其步骤包括：1、先从图片提取低维特征；2、使用多尺度空洞卷积来生成丰富的上下文特征；3、通过注意力机制对丰富的上下文特征进行融合；4、根据融合特征生成高清晰人群密度图。本发明能快速准确地识别出图片中的人群区域特征，基于注意力机制可以有效的融合多尺度特征，并提高人群密度估计的准确度。
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公开(公告)号：CN119323651A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411514919.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 合肥工业大学
IPC: G06T17/05 , G06T15/04 , G06T5/80 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06T7/10 , G01C11/02 , G01C11/34
Abstract: 本发明公开了一种基于敏感因素识别的无人机倾斜摄影建模方法，涉及无人机倾斜摄影建模技术领域，包括以下步骤：获取目标区域的正射、倾斜摄影数据；对获取的正射、倾斜摄影数据实施匀光匀色与畸变校正预处理得到第一数据；对第一数据进行图像分割，并对图像中的预设的敏感因素用不同颜色进行标记；对预处理后的图像数据实施空中三角测量生成基础三维模型；基于基础三维模型分别对预处理后和标记敏感因素后的图像数据进行纹理映射，生成目标区域的实景三维模型及标记敏感因素后的三维模型。通过无人机倾斜摄影数据获取三维实景模型，同时又得到与三维实景模型对应的标记敏感因素的三维模型，更加真实、直观地分析敏感因素对于工程实施的影响。
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公开(公告)号：CN117746164A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410100320.8
申请日：2024-01-24
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V10/764 , G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于渐进性视野锥的注视目标估计方法，其步骤包括：1、先从目标人物的头部图片估计视线方向；2、利用深度图像构建以目标人物为中心的渐进性关系；3、根据视线方向和渐进性关系生成高质量的视野锥图像；4、结合视野锥图像、场景RGB图像和场景深度图提取潜在的视线目标的显著性特征；5、估计分块级的注视分布并与显著性特征结合，以丰富显著性特征映射到注视位置热图中的特征表示，6、利用优化的显著性特征来判断注视目标是否在图像内，并生成注视热图。本发明能快速准确地定位出图片中的目标人物的注视目标位置，基于渐进性关系生成的视野锥可以有效的消除与注视无关的背景，从而提高了注视目标估计的准确度。
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公开(公告)号：CN115189346A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210712211.2
申请日：2022-06-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于直接负荷控制和分时电价的柔性负荷最优引导性方法，包括：通过改进边界移动技术，添加约束因子作为约束条件，以邓恩指数为目标函数求解最优时段，针对可削减柔性负荷，首先对最优时段内峰时段的负荷采取直接负荷控制策略，然后采用分时电价策略进行负荷修正，得到修正后的负荷；针对可转移柔性负荷，对最优时段采用分时电价策略，并采用粒子群优化算法求解最优分时电价。本发明采用邓恩指数作为目标函数，既能实现高精度，又能有效提高时段划分效率；本发明采用等效热参数ETP模型建立可削减柔性负荷模型，在此基础上，通过进一步修正分时电价，可有效减小可削减柔性负荷曲线的峰值负荷和峰谷差。
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