-
公开(公告)号：CN110010424B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201910408396.6
申请日：2019-05-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于涡流斥力原理的快速分断机构，包括控制单元、驱动电路和涡流斥力机构；涡流斥力机构包括合闸线圈盘A、分闸线圈盘C、斥力盘B、增磁板E、连杆机构F、永磁体及反力弹性件；斥力盘B位于合闸线圈盘A、分闸线圈盘C之间；控制单元经驱动电路控制合闸线圈盘A、分闸线圈盘C以涡流斥力以推动斥力盘B；斥力盘B经连杆机构驱动分断机构的触头机构移动以执行分闸作业或合闸作业；永磁体分设于分闸线圈盘C旁侧及连杆机构处，以在合闸时提供合闸保持力；反力弹性件设于分闸线圈盘C旁侧以使分闸后的触头机构维持分闸；本发明能在实现短路电流快速分断的同时，具备结构简单、响应时间短、动作速度快、易于驱动控制的特点。
-
公开(公告)号：CN117452063A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311388066.8
申请日：2023-10-25
Applicant: 福州大学
IPC: G01R22/06 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供了一种半监督的窃电时间定位方法，包括以下步骤：步骤1：对用户历史用电曲线数据进行处理；步骤2：分析窃电原理，建立窃电数学模型，构造窃电仿真样本；步骤3：建立Transformer模型作为日负荷曲线的重构模型，并构造残差曲线；步骤4：将训练集中的正常日负荷曲线的重构残差曲线作为OCSVM模型的输入，将其从输入空间映射到高维特征空间，并将高维特征空间的原点作为样本负类，确定一个离原点最远的超平面，构建最优的分类超平面。应用本技术方案能够有效识别多种窃电方式，可以辅助人工研判窃电时间，减少漏判误判。
-
公开(公告)号：CN110031904B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN201910318796.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于低分辨率红外热成像的室内人员存在检测系统，包括基于低分辨率红外热成像传感器的检测模块、通讯模块、红外收集器以及上位机模块；检测模块包括低分辨率红外热成像传感器；所述通讯模块与检测模块、红外收集器通信相连，红外收集器与上位机通信相连，用以将检测模块的数据传输至上位机，并将上位机的控制指令发送给检测模块；所述上位机模块在接收到检测模块传输来的一帧温度分布数据后，首先计算温度分布的方差，根据计算结果判别监测区域内是否有人员存在，如果有，则进一步使用机器学习算法对人员具体活动状态进行分类，如果没有则继续接收下一帧数据。本发明成本较低，结合软件管理平台，可以实现较大范围的同时监控。
-
公开(公告)号：CN116342545A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310319626.8
申请日：2023-03-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/187 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种架空输电线路巡检图像多人协同标注系统及审核管理方法。本发明方法能够对图像标注质量进行自动审核，对于电力巡检领域特殊标签，极大减少专业人员审核工作量。本发明方法免除了专业人员审核步骤，对于开发人员来说自动审核提高工作效率减少了工作量；另外基于架空输电线路特殊环境，本发明解决了套框、标反现象，并且识别重叠目标，实现标注质量判断，最后由标签整合算法导出最终标注结果。本发明对于标签质量衡量严格，表现在此算法对所有标签数据评估，减少异常标签从而提高标签数据质量。
-
公开(公告)号：CN112883905B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110274189.3
申请日：2021-03-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于粗粒度时频特征与多层级融合学习的人体行为识别方法，一种基于粗粒度时频特征与多层级融合学习的人体行为识别方法，包括以下步骤：步骤S1：搭建基于粗粒度信号的被动式人体行为识别系统；步骤S2：采集人体不同行为下的粗粒度信号数据；步骤S3：进行样本集构造与信号预处理；步骤S4：构造基于粗粒度信号的人体行为浅层特征向量；步骤S5：构建深度学习模型；步骤S6：构建集成学习模型；步骤S7：利用传感信号序列实现行为的识别；本发明能够丰富被动式人体行为识别的技术手段和提升基于粗粒度信号的相近行为间的识别准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110135242B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910241252.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置及方法，其特征在于，包括：相连接的低分辨率红外热成像传感器、MCU最小系统和上位机；所述MCU最小系统和上位机通过无线通信模块连接。利用人体在不同情绪状态下的生理反应不同，通过低分辨率红外传感器对人体面部本身进行感知，并通过深度学习网络模型对人的多种情绪实现识别，当面对情绪由于个体的不同而展现出不同的表现形式或情绪被刻意掩盖时，人体向外辐射的红外线并不会因此而受影响，克服了现有技术通过摄像头进行视觉感知捕捉到错误信息，或因外部因素如光线等的影响使捕捉到的信息不完全而无法准确识别的缺陷。
-
公开(公告)号：CN115294480A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211030529.9
申请日：2022-08-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法，包括以下方法，方法一、通过图像特征，配准无异物架空输电线路的巡检模板视频帧与待检测输电线路视频帧；方法二、将配准的视频帧通过帧间差异辨识，检测出与无异物巡检视频之间的差异确定出输电线路的静态异物，再利用图像注意力机制，建立出异物的通道信息特征，使检测模型集中于异物的特征提取；方法三、在单次巡检的视频中利用单个视频的帧间关联的特性，采用运动目标检测方法，检测出视频中运动的异物；本发明通过基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法，综合考虑静态和动态的异物检测结果，使架空输电线路异物检测符合真实应用场景。
-
公开(公告)号：CN112527010B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011236701.7
申请日：2020-11-09
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及基于人工势场与粒子优化的室内变电站无人机多机协同巡检方法，包括步骤：在室内变电站布设UWB定位系统；在每台无人机上搭载不同的巡检设备及UWB标签；根据无人机所搭载的传感器为无人机分配巡检任务，对每台无人机，根据其对应的巡检任务以及室内变电站中的静态障碍物，进行路径预规划；在无人机巡检的过程中，采用人工势场法对无人机群进行实时避障控制。本发明能够实现电力无人机多机协同对室内变电站进行安全、稳定和高效的巡检。
-
公开(公告)号：CN109376605B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201811122821.7
申请日：2018-09-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种电力巡检图像防鸟刺故障检测方法，包括如下步骤：获取包含防鸟刺的电力巡检图像及其对应的XML标注文件制作训练与测试用数据文件；搭建深度学习网络模型并利用转换生成的训练数据训练网络，最后根据训练时网络参数是否达到期望值固化深度神经网络模型。将待检测的电力巡检图像通过深度学习网络，框选出电力巡检图像中防鸟刺位置，然后把防鸟刺从电力巡检图中截取出来并对防鸟刺进行二次故障检测，判断防鸟刺故障信息。本发明通过训练好的深度学习网络，对大量的电力巡检图像进行预处理，识别框选出电力巡检图像中防鸟刺，对框选出的目标子图进行二次特征提取故障检测，方便后期的处理，提高电力巡检的效率和智能化水平。
-
公开(公告)号：CN109284739B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811254489.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的输电线路防外力破坏预警方法及系统，首先在一架以上的无人机上搭载摄像头与无线通信模块，每架无人机按照预设的路线、高度与拍摄角度对输电线路进行巡查，并将在目标地区拍摄的图像数据传输至对应巡查站的服务器；接着巡查站的服务器对无人机实时传输回来的图像数据采用深度学习的方法搭建深度神经网络，对目标进行智能识别，判断存在外力破坏风险的位置坐标，并将其上传至中心控制台；最后中心控制台接收各个巡查站发出的预警坐标位置，用以警示工作人员。本发明市面上普及的无人机以及深度学习算法，实现较大范围的输电线路防外力破坏预警。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
178
records
(took 0.022 seconds)
