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公开(公告)号：CN119810508A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411820561.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种融合双层路由注意力机制的钢缆缆绳缺陷识别方法，包括以下步骤：步骤S1：对缆绳图像进行收集，并筛选出有缺陷的缆绳图像，区分缆绳的缺陷，将其划分为雷击闪络缺陷与破损断线缺陷；步骤S2：使用Labelimg对数据集进行标注，并划分为训练集、验证集、测试集；步骤S3：获得改进后的用于钢缆缆绳缺陷识别的YOLO11s模型；步骤S4：将获得的数据集输入用于钢缆缆绳缺陷识别的YOLO11s模型，结合模型对获取的钢缆缆绳缺陷图像进行识别，并使用精度Precision、召回率Recall、平均精度均值mAP和每秒传输帧数FPS作为评估指标。步骤S5：将改进后的模型与原模型进行对比，验证改进模型的突出性。步骤S6：预测数据集图片，验证实验的准确性。
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公开(公告)号：CN117967519A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410203991.7
申请日：2024-02-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种微风动力能源转换与储存发电系统，包含外壳，还包含包覆固定在外壳内部的风力发电装置，风力发电装置包含扇叶、风力传动装置、虹吸装置、储能系统和发电系统，扇叶安装在风力传动装置的主轴上，风力传动装置与虹吸装置通过活塞杆和活塞相连，虹吸装置与发电系统、储能系统分别连通，储能系统与发电系统相连；本发明采用蜗轮蜗杆传动，带动连杆组运动，连杆组带动活塞杆运动，活塞杆引导活塞在活塞腔体内作往复运动，对活塞腔体内的气体进行压缩，并将压缩后的气体经过涡轮发电机做功发电并利用虹吸原理不断补充压缩介质，结构紧凑，传动稳定，组装方便，维护成本低，环境要求低，适用范围广，有效解决了风力不足的偏远地区风力发电储能问题。
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公开(公告)号：CN118799622B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202410770897.X
申请日：2024-06-14
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/24 , G06V20/70 , G06V20/54 , G06V10/82
Abstract: 一种基于改进YOLOv8s算法的航道船舶及航标检测方法，包括以下步骤：步骤S1：对捕捉到的目标航道的船舶及航标数据集进行筛选整理；步骤S2：经过翻转、裁剪、亮度调整、模糊处理等图像预处理步骤，得到完整数据集；步骤S3：使用Labelimg对数据集进行标注，并按一定的比例划分为训练集、验证集、测试集；步骤S4：构建GCE‑YOLOv8s网络；步骤S5：将所获得的数据集放入GCE‑YOLOv8s模型中，结合GCE‑YOLOv8s模型对获取的船舶及航标图像进行识别，并使用召回率、平均精度均值、以及每秒传输帧数作为评价指标；步骤S6、使用已训练好的模型对待检测图像进行图像预测，精确识别。
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公开(公告)号：CN119990411A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510004344.8
申请日：2025-01-02
IPC: G06Q10/04 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种混合模型的长江水位预测方法，属于水位预测技术领域，旨在解决长江水位预测中非线性特性建模难、计算复杂度高及长序列依赖关系捕捉不足等问题；本发明以长江中游秭归、宜昌、白沙脑、老林沟、陈二口和姚港六个水位站数据为输入，采用基于相似性的方法填补缺失值；通过DSC模块学习各水位站独立依赖关系及空间特征；利用GRU模块建模水位站随时间变化的动态依赖关系；最终输出长江水位预测结果；该方法显著提高了水位预测精度，为防洪减灾、水资源管理及航运调度提供可靠支持；具有预测精度高、计算效率高及适用范围广等优点，能够有效应对极端天气和气候变化对水位预测带来的挑战，为保障流域内人民生命财产安全和经济社会发展作出贡献。
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公开(公告)号：CN119540711A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411461900.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种基于Efficient‑YOLOv10s的PLC工艺缺陷端到端检测方法，包括以下步骤：步骤S1：使用高清摄像头捕捉PLC实验室的PLC工艺缺陷数据集图像，结合开源数据集进行整合，并对图像进行筛选整理；步骤S2：获得若干张PLC工艺缺陷数据集图片；步骤S3：使用Labelimg对数据集进行标注，标注为xml格式，并转化为txt文件，并按一定的比例划分为训练集、验证集、测试集；步骤S4：构建并获取Efficient‑YOLOv10s网络模型，Efficient‑YOLOv10s网络模型包括主干网络、颈部网络、头部网络；步骤S5：将所得数据集放入Efficient‑YOLOv10s模型中，结合Efficient‑YOLOv10s网络模型对获取的PLC工艺缺陷检测图像进行识别，并使用精度召回率，平均精度均值和每秒传输帧数作为评价指标；步骤S6：使用已训练好的模型对检测图像进行图像预测，精确识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119109021A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411123255.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06F16/29 , G06N3/08
Abstract: 一种考虑误差补偿和模态分解的短期负荷预测方法，它包括以下步骤：步骤S1：获取电力系统负荷数据和特征数据；步骤S2：基于ICEEMDAN对电力系统负荷数据进行初步分解，得到本征模态函数；步骤S3：以本征模态函数和特征数据为输入，训练第一网络模型TCN‑GRU，实现初步短期负荷初始预测；步骤S4：以初步短期负荷预测结果和目标负荷进行对比，构建误差序列，采用AVMD降低误差序列的不可预测性，得到变分模态函数；步骤S5：以变分模态函数为输入，训练第二网络模型TCN‑GRU，修正初步短期负荷初始预测结果，得到最终短期负荷预测结果。本发明解决了现有技术中单一预测模型精度不足和未充分利用误差序列在提升负荷预测精度方面的作用等问题。
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公开(公告)号：CN118799622A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410770897.X
申请日：2024-06-14
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/24 , G06V20/70 , G06V20/54 , G06V10/82
Abstract: 一种基于改进YOLOv8s算法的航道船舶及航标检测方法，包括以下步骤：步骤S1：对捕捉到的目标航道的船舶及航标数据集进行筛选整理；步骤S2：经过翻转、裁剪、亮度调整、模糊处理等图像预处理步骤，得到完整数据集；步骤S3：使用Labelimg对数据集进行标注，并按一定的比例划分为训练集、验证集、测试集；步骤S4：构建GCE‑YOLOv8s网络；步骤S5：将所获得的数据集放入GCE‑YOLOv8s模型中，结合GCE‑YOLOv8s模型对获取的船舶及航标图像进行识别，并使用召回率、平均精度均值、以及每秒传输帧数作为评价指标；步骤S6、使用已训练好的模型对待检测图像进行图像预测，精确识别。
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公开(公告)号：CN119992152A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411753302.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于多尺度特征融合的电子器件分类检测方法，该方法包括以下步骤：使用高画质摄像头拍摄电子器件的图像；对各类电子器件进行初始判断，并使用Labelimg对数据集进行标注；将多尺度特征融合模块融入原YOLOv10s模型中，构建改进后的YOLOv10s模型；将待检测电子器件的图像输入到训练后所述改进后的电子器件分类识别模型中，得到识别结果，判断检测的置信度和正确性。与原始YOLOv10s模型相比，本发明提出的模型能够实时、精准地识别五种电子器件。本模型实现了电子器件的实时高精度分类检测，具有一定的现实意义。
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公开(公告)号：CN119620766A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410243445.6
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司 , 三峡大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供小团体无人机高压线路故障紧急巡检故障系统以及方法，本系统主要包括：由小团体无人机模块、移动控制中心模块和维修人员模块。小团体无人机模块：在本发明中为三个无人机协同组合进行对故障的自动识别以及故障相关参数的检测，同时三个无人机之间实时进行数据的传输以提高效率。移动控制中心模块：接收小团体无人机发送来的数据，并对这些数据进行处理，以得到一些精准的数据，依据这些精准的数据对无人机进行控制。维修人员模块：是维修人员从移动控制中心接收到精准的数据，在到达故障点位置现场，在小团体无人机的协助下进行维修。以此来实现更加安全高效的巡检和维修方法。
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公开(公告)号：CN119004075A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411153000.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种多模型融合的电力日负荷在线预测方法，采用自编码器和移动平均完善数据集，采用统一信息系数提取高相关性特征，采用徒步优化算法实现KELM模型参数选择，利用KELM模型确定单日负荷预测，基于滚动策略获取次日预测结果，最后运用多指标评估模型预测结果。
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