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公开(公告)号：CN109389322A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811276351.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于目标检测和长短时记忆模型的导地线断散股识别方法，包括以下步骤：步骤S1：收集输电线路中的导地线故障图片作为初始训练数据；步骤S2：对导地线数据集进行预处理，将处理后的数据做标注；之后将导地线数据集分为训练集和测试集；步骤S3：初始化预训练的模型，将数据输入到Faster-Rcnn目标检测模型中训练，模型收敛后终止训练；步骤S4：将通过步骤S3提取到导地线的数据分段输入到长短时记忆模型中训练；步骤S5：固化长短时记忆模型，将只用于训练的变量和网络结构剔除，保留最终检测的权值，通过固化后的模型检测故障。该方法能结合分段的导地线，区别出故障线段和正常线段，这样识别断股和散股的准确率将会大大的提升。
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公开(公告)号：CN109376605A
公开(公告)日：2019-02-22
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。
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公开(公告)号：CN109282837A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811239614.X
申请日：2018-10-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM网络的布拉格光纤光栅交错光谱的解调方法，包括如下步骤：步骤S1:采集布拉格光纤光栅反射光谱数据以及对应的布拉格波长数据；步骤S2:对得到布拉格光纤光栅反射光谱数据以及对应的布拉格波长数据进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；步骤S3:根据训练数据集，利用长短时卷积网络初始化训练模型和模型权重；步骤S4:根据训练模型对测试数据集进行评估，若评估的效果没有变化或者模型已经收敛则结束训练，完成解调。本发明通过将卷积网络和长短时记忆网络结合，模型对复杂的传感网络能快速的得到精确的解，同时在对重叠光谱的求解中模型能准确的学习到重叠区域对应的布拉格光纤光栅，精确匹配避免了重叠时的错配，漏检。
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公开(公告)号：CN108761237A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810526879.1
申请日：2018-05-29
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G01R31/00 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种无人机电力巡检图像关键电力部件自动诊断与标注系统，包括一电力部件目标检测模块、一电力部件故障检测模块、一提供人机交互功能的人机交互模块、一标注模块以及一无人机电力巡检影像库。本发明实现了无人机电力巡检图像智能化自动诊断、标注，减轻巡检人员工作量，提升巡检效率及准确率，为人工智能在电力巡检关键电力部件识别与故障检测领域的应用提供数据支持。同时，促进电力巡检图像存储、标注的规范化、标准化。
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公开(公告)号：CN108279003A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810100454.4
申请日：2018-02-01
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01S19/48 , G01S19/49 , H02B3/00 , H04B7/18506
Abstract: 本发明涉及一种基于适用于变电站使用的无人机高精度定位巡检系统。包括无人机系统、UWB定位系统以及地面运检控制中心；无人机系统包括至少一架抗强电磁干扰的变电站无人机以及机载的无人机UWB标签模块；UWB定位系统包括多个设置于电力变电站站内各个位置的UWB定位基站模块以及与该UWB定位基站模块相连接的环境监测模块和无线通信模块；UWB定位系统通过无线通信模块与地面运检控制中心相互数据，无人机通过无线与地面运检控制中心进行通信，并且无人机UWB标签模块通过发射超宽带电磁波与UWB定位基站模块通信。本发明实现无人机的在变电站内的高精度定位、飞行任务指令下达和强电磁干扰的抑制，进而达到对电力变电站电力设备的状态巡检。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108260087A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810094115.X
申请日：2018-01-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于WIIFI长短时记忆的室内人流分布预测方法，通过设置于室内场所待检测位置的WIFI探测单元，采集基于室内人流个体所携带的WIFI设备的人流数据，并上传至一数据收发服务器，并存储一数据库中；根据所述人流数据，通过一LSTM预测单元，获取室内场所人流分布预测结果。本发明提出的一种基于WIIFI长短时记忆的室内人流分布预测方法，通过被动式WIFI以及LSTM模型的有机结合，实现不同区域、不同时间段等多种情况的人流分布预测。
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公开(公告)号：CN107370665A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710586234.2
申请日：2017-07-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于LoRa网络的低功耗即时文本通讯方法。包括服务器端、移动端，所述服务器端、移动端分别安装有服务器端app、移动端app，以实现两者之间的通信；该方法：S1、用户通过移动端app经LoRa网络向服务器端app提出连接请求；S2、服务器端app根据连接请求，允许用户连接，并对用户进行在线状态登记；S3、用户下线时，移动端app经LoRa网络向服务器端app发送断开请求，而后服务器端app进行用户下线状态登记。本发明能够搜索LoRa网络中的在线用户、能够发起通讯连接请求、能够对用户的上下线进行管理、能在用户下线后处理离线数据、能对用户数据进行缓冲实现高效率分配。
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公开(公告)号：CN107360539A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710620980.9
申请日：2017-07-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LoRa技术的低功耗应急通讯网络硬件系统，包括若干移动端、若干LoRa终端组件和至少一LoRa集中器组件；每一移动端与一LoRa终端组件蓝牙连接，所述一LoRa终端组件将从一移动端接收的数据发送给LoRa集中器组件，所述LoRa集中器组件根据所述一LoRa终端组件请求的对象，将数据转发给另一LoRa终端组件，所述另一LoRa终端组件将数据传输给另一移动端，系统还包括若干LoRa中继组件，用于扩展LoRa终端组件与LoRa集中器组件之间的传输距离。本发明通过lora远程通讯技术独立组网，搭建即时通讯网络，在应急情况下无需借助蜂窝网络基站即可进行远距离低功耗通讯。
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公开(公告)号：CN107277536A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710585371.4
申请日：2017-07-18
Applicant: 福州大学
CPC classification number: H04N19/42 , H04N1/00103 , H04N1/41
Abstract: 本发明涉及一种适用于LoRa网络的图像压缩与传输系统。包括服务器端、若干移动端、至少一集中器、若干LoRa模块、若干arduino、若干蓝牙模块；所述服务器端安装有数据处理软件，并与集中器连接，所述移动端安装有移动端app，并通过蓝牙模块与arduino通信，所述集中器分别与各LoRa模块连接，每一arduino分别与一LoRa模块、一蓝牙模块连接；所述一移动端通过移动端app从移动端内存读取图像信息，而后压缩并发送图像信息，另一移动端通过移动端app接收图像信息并处理。本发明通过对图像数据的压缩并发送，达到在LoRa网络低速传输环境下的高质量图像传输的目的。
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公开(公告)号：CN209496098U
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201920174675.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本实用新型提出一种基于智能低成本红外热视的电缆电弧故障预警系统，包括电弧热像数据采集模块、数据分析处理模块；电弧热像数据采集模块包括红外热成像模块、数据存储模块以及数据通信模块；红外热成像模块以多个设于电力电缆周围的红外热视模块作为前端探头；前端探头对电缆进行热成像以采集电缆发热数据并贮于数据存储模块；数据存储模块把电缆发热数据上传至数据分析处理模块；数据分析处理模块根据电缆发热数据生成热成像图片并对图片进行增强处理，并把处理后的图片与该部分电缆的可见光图片相融合以生成分析图；数据分析处理模块对分析图进行分析以对电缆进行电弧现象评估；本实用新型能实现对电力电缆电弧故障的实时监测及故障及时预警。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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