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公开(公告)号：CN110381324A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910476950.4
申请日：2019-06-03
Applicant: 河海大学 , 南京河研创科技有限公司
IPC: H04N19/55 , H04N19/16 , H04N19/132 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/80
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测的帧内插值去隔行方法，步骤为：(1)数据预处理：对逐行视频进行采样，得到隔行视频，然后通过基于边缘检测的帧内插值去隔行技术，对隔行视频进行去隔行处理；(2)边缘方向初步判定：选择若干个方向执行边缘搜索；如果某个方向上的对角像素的绝对差值小，则判断为边缘方向的可能性大；(3)边缘方向可靠性判定：通过边缘方向的搜索，得到最有可能的边缘方向；在这几个方向中，利用几个像素组成的像素块参与可靠性判定计算；(4)分类插值：得到待插值像素的方向判定之后，再结合之前的绝对差值最小的方向判定进行分类插值。本发明能够解决因为边缘特征提取不准确而引起的羽化和边缘等现象。
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公开(公告)号：CN110266988A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910477625.X
申请日：2019-06-03
Applicant: 河海大学 , 南京河研创科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于场景切变和内容特征检测的去隔行方法，通过利用场景切变检测的计算资源，对视频内容进行局部区域特征检测，将当前场内的每个图像块划分为常见运动区域、复杂运动区域以及静止区域。然后综合整体以及局部区域的视频内容特征判断结果，对于类型的区域采用不同的运动补偿插值。本发明能够减少不必要的运动估计和运动状态分析过程，从而降低整个去隔行算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN120012887A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510036594.X
申请日：2025-01-09
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第一电厂
Inventor： 吴波 , 毛莺池 , 张晟 , 张泉水 , 薛佳文 , 王默 , 戚荣志 , 郑清瀚 , 刘英杰 , 赖发旺 , 蔡墨 , 乔思宇 , 戴正甫 , 赵海忠 , 陆君君 , 张晓光 , 黄辉 , 张国权 , 陈广森 , 魏大晗
Abstract: 本发明公开一种基于动态预测与补全的应急响应知识图谱推理方法及系统，基于规则的AnyBURL方法从应急响应知识图谱中归纳规则集合；结合规则集合提供的规则质量和规则的长度信息，提出动态预测函数引导模型关注图谱中应急目标的短路径关系；根据智能体当前状态进行动态预测，构建隐藏候选实体集；设计补全算法利用隐藏候选实体集生成额外动作空间，实现对智能体动作空间的动态补全；本发明通过上述方法能够补全关键关系的缺失，在发生水电、火电等领域地下工程风险时，显著提升应急响应知识图谱推理的效率，为突发情况下的快速、准确决策提供有力支持。
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公开(公告)号：CN119580213A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411675418.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 张本腾 , 郑浩天 , 张鹏 , 毛莺池 , 聂兵兵 , 许皓文 , 戚荣志 , 徐小坤 , 王彦芳 , 彭欣欣 , 张家恺 , 魏子钧 , 刘军显 , 李玲 , 孔明 , 郭彪 , 刘锦 , 赵家尧 , 王贵华 , 王龙 , 王英洁 , 段永杰 , 沈凤群 , 李清梦
Abstract: 本发明公开一种面向无人巡检设备的联邦动态聚合优化方法及系统，构建基于联邦学习的模型训练优化方法。基于模型在巡检设备上的输出的Logits，动态地计算模型在该设备上的一致性，云服务器根据计算得到的模型一致性为每一台巡检设备分配不同的全局聚合权重；云服务器在完成全局聚合后会平均集成最新的历史全局模型参数作为下一轮联邦训练的全局集成参数并下发给参与训练的巡检设备。本发明计算巡检设备的模型一致性并为其分配不同的聚合权重，可以有效防止由本地模型更新偏差导致全局模型的更新偏离最优方向，在加速全局模型收敛速度的同时提高全局模型准确率。
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公开(公告)号：CN119398157A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411475583.3
申请日：2024-10-22
Applicant: 河海大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06N5/025 , G06N5/02 , G06F18/241 , G06N3/044 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种基于表示学习的风光储调度规则挖掘方法与系统，方法包括以下步骤：基于风光储调度历史数据，构建知识图谱；结合逻辑规则演绎性，利用关系路径编码模型将知识图谱中较长的规则路径递归分解为单个规则头，并输出规则得分；使用路径闭合预测模型衡量推导出的规则头与实际目标关系之间的差距；评估并选择高质量的规则，构建调度规则集。本发明具有规则挖掘效率高、可解释性强等特点，可以为风光储系统的智能调度决策提供有力支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117520779B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311539378.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，包括：1)利用图结构对水电机转轮运行产生的多元时间序列进行显式建模；2)采用图扩散卷积重建节点之间的连接关系，实现特征的传递与融合；3)合并加权图并利用图注意力网络学习节点之间的注意力权重；4)引入fastDTW预训练并联合双重对比损失学习，更新模型参数，优化水电机转轮状态关联性度量结果。本发明用于发现水电机转轮状态之间的关联关系，根据关联关系提供了水电机转轮故障诊断的相关依据，可以帮助制定有效的运行优化、性能优化策略和维护计划，提高水电机的可靠性、效率和维护效果。
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公开(公告)号：CN114866780B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210276515.9
申请日：2022-03-21
Applicant: 河海大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/85 , H04N19/126 , H04N19/124 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶元胞自动机的图像加密压缩方法及系统，该方法将图像加密与信息压缩相结合，首先获取明文图像的稀疏序列，利用元胞自动机生成测量矩阵，并结合STP‑CS减少测量矩阵的存储空间实现图像压缩，接着利用基于元胞自动机的伪随机发生器置乱原始图像。元胞自动机具有对初始值的敏感性、行为的随机性以及演化的不可预知性等特点，很适合用于伪随机数列的构造。压缩感知以远小于Nyquist采样定理规定的样本数目的采样的同时实现图像的加密与压缩，大大减少了采样率和计算量。本发明能够有效实现图像加密与压缩，且图像恢复性能十分优良，有效减少带宽与计算量。
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公开(公告)号：CN118965045A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410972053.3
申请日：2024-07-19
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开一种基于自注意力的水电机转轮状态数据深度聚类方法，包括：1)提取水电机转轮状态数据在多种稳定运行状态下的低维特征表示，实现对复杂数据的初步降维和特征提取；2)挖掘不同运行状态下水电机转轮状态数据之间的内在联系，对水电机转轮状态数据的特征进行有效融合；3)基于融合后的特征，运用KL散度作为聚类目标函数，优化聚类算法参数以实现水电机转轮状态数据的有效聚类。本发明提高了对水电机转轮状态数据的表征和理解能力，有助于挖掘水电机转轮状态数据的分布规律或潜在分布规律，为水电机的运行监测和维护提供了有效的数据分析工具。
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公开(公告)号：CN118334330B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410358422.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Inventor： 钱勇 , 毛莺池 , 赵培双 , 李洪波 , 潘祯祥 , 廖贵能 , 陈时 , 彭欣欣 , 张礼兵 , 刘军显 , 李耀德 , 王海燕 , 吴智明 , 马江霞 , 杨福平 , 赵家尧 , 吴永奇 , 孙亚民 , 孔岩鑫 , 查海华 , 李临国 , 李景卫 , 陈汝春
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于双向跨模态注意力机制的RGB‑D大坝缺陷图像语义分割方法，对输入的RGB‑D大坝图像进行特征提取，利用两个并行的分层Transformer网络分阶段提取多种分辨率大小的RGB图像特征图和深度图像特征图；将各阶段提取到的两种特征图一起输送到特征校准模块CA‑FCM，利用通道注意力机制对来自两种模态的特征进行相互校准，过滤彼此的噪声信息；将同一级别校准后的特征送入特征融合模块CM‑FFM，基于跨模态注意力机制进一步地完善RGB特征图和深度特征图，并融合成单个特征图；将融合后的特征图由多层感知机组成的解码器进行解码，转换成语义分割图。本发明解决了对RGB‑D大坝缺陷图像特征提取不充分，以及无法有效融合RGB特征图和深度特征图的问题，从而提高了RGB‑D大坝缺陷图像语义分割的精度。
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公开(公告)号：CN118673091A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410630129.4
申请日：2024-05-21
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/332 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于细粒度注意力对齐的多模态代码搜索方法，通过构建新机制从文本和结构两种模态学习源代码和自然语言查询的丰富语义，使用多模态特征网络构建代码搜索模型，对不同模态特征采用不同的构造方式，充分地表达相应代码与文本的不同特征；同时在模型训练过程中采用细粒度对齐机制，将同模态特征进行分别对齐，从而利于代码实体和文本实体的匹配；在完成所有特征的构造后，使用余弦相似度函数计算给定查询与所有代码库中代码样本之间的相似度，以此对代码样本进行相似度排序。本发明摆脱了现有代码搜索领域对代码表示和特征提取的不充分性，能够较完全地利用不同模态特征所包含的信息进行代码表示和匹配，并具有较高的识别精度与较好的收敛性能。
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