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公开(公告)号：CN111815667B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202010580724.3
申请日：2020-06-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种相机移动条件下高精度检测运动目标的方法，包括：在移动机器人移动期间，设置在所述移动机器人上的双目立体相机通过采集当前的场景图像，得到当前的第t‑1帧图像和t帧图像；利用改进后的背景光流补偿差分法，计算出所述第t‑1帧图像和t帧图像中的包含M个候选运动目标的第一候选运动目标集合；采用基于YOLOv3的行人车辆检测算法计算出所述第t帧图像中的包含N个候选运动目标的第二候选运动目标集合；根据所述第一候选运动目标集合和所述第二候选运动目标集合，确定初始可信运动目标集合；利用所述第一候选运动目标集合、所述第二候选运动目标集合以及所述初始可信运动目标集合，得到可信运动目标集合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117874770A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410083877.5
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 成都信息工程大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李桐 , 杨舒钧 , 漆军 , 孙峰 , 刘扬 , 宋进良 , 任帅 , 马忠丽 , 陈剑 , 王磊 , 李广翱 , 杨超 , 耿洪碧 , 陈得丰 , 杨智斌 , 刘齐 , 孙守道 , 刘芮彤 , 佟昊松 , 肖楠
Abstract: 本发明提供一种基于复杂网络可控性的综合能源系统薄弱环节辨识与基于深度强化学习的高抗攻击的系统重构方法。建立一种新的可控性指标，考虑电力系统的可控性，用于识别关键节点。在规划过程中，采用级联故障模型生成不同的网络结构评估可行性，并从长期规划的角度找到最优解。并计算能量流，以提供系统各组件之间能量传输的信息，从而为系统重构决策提供指导通过网络可控性考虑系统重构，再通过连续AlphaZero算法来对系统结构进行优化，实现系统的高抗攻击性。本发明针对在多种类型的网络攻击下导致系统失稳，所以从系统重构的角度来提高系统的抗攻击性。
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公开(公告)号：CN111815667A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010580724.3
申请日：2020-06-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种相机移动条件下高精度检测运动目标的方法，包括：在移动机器人移动期间，设置在所述移动机器人上的双目立体相机通过采集当前的场景图像，得到当前的第t-1帧图像和t帧图像；利用改进后的背景光流补偿差分法，计算出所述第t-1帧图像和t帧图像中的包含M个候选运动目标的第一候选运动目标集合；采用基于YOLOv3的行人车辆检测算法计算出所述第t帧图像中的包含N个候选运动目标的第二候选运动目标集合；根据所述第一候选运动目标集合和所述第二候选运动目标集合，确定初始可信运动目标集合；利用所述第一候选运动目标集合、所述第二候选运动目标集合以及所述初始可信运动目标集合，得到可信运动目标集合。
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公开(公告)号：CN111814602B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202010580747.4
申请日：2020-06-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的智能车环境动态目标检测的方法，包括：在智能车移动期间，设置在所述智能车上的双目立体相机通过采集当前的场景图像，得到当前的双目视频序列图像；从所述双目视频序列图像中选取第t时刻图像和t‑1时刻图像，并利用所述第t时刻图像和所述t‑1时刻图像，计算混合光流；根据所述第t时刻图像、所述t‑1时刻图像，计算所述双目立体相机运动背景光流；利用所述混合光流和所述运动背景光流，得到仅由目标运动产生的残差流；通过对所述残差流进行处理，得到独立的运动目标。
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公开(公告)号：CN111814602A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010580747.4
申请日：2020-06-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的智能车环境动态目标检测的方法，包括：在智能车移动期间，设置在所述智能车上的双目立体相机通过采集当前的场景图像，得到当前的双目视频序列图像；从所述双目视频序列图像中选取第t时刻图像和t-1时刻图像，并利用所述第t时刻图像和所述t-1时刻图像，计算混合光流；根据所述第t时刻图像、所述t-1时刻图像，计算所述双目立体相机运动背景光流；利用所述混合光流和所述运动背景光流，得到仅由目标运动产生的残差流；通过对所述残差流进行处理，得到独立的运动目标。
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公开(公告)号：CN115577242A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211261635.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制及神经网络的脑电信号分类方法，包括注意力模块和特征分类模块，注意力模块接受输入的脑电信号，并利用一个交互的注意力模块提取脑电信号中的空间和时间信息，特征分类模块接受经过重新编码的脑电信号，并对其进行分类。本发明基于上述的一种基于注意力机制及神经网络的脑电信号分类方法，模型结构简单，采用交互的注意力模块，可同时考虑脑电信号的时间和空间两个维度的信息，成功地从脑电信号中提取出判别性的特征，从而实现高精度的分类效果。
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