公开(公告)号：CN119919314A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411852120.4

申请日：2024-12-16

Applicant: 三峡大学

Inventor： 文斌 ,  黄卫阳 ,  章学勤 ,  吕文丹 ,  刘典 ,  董加良 ,  封宣宇 ,  张晓檬

IPC: G06T5/77 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/50

Abstract: 基于条件生成对抗网络的多深度融合的图像去雾方法，包括:获取包含有雾图像以及与有雾图像一一对应的清晰图像的数据集，并划分为训练集和测试集；基于条件生成对抗网络的框架构建多深度融合的图像去雾模型，多深度融合的图像去雾模型包括生成器和判别器，其中生成器用于生成有雾图像，生成器用于分析输入图像是真实图像还是生成图像，并根据输出结果对生成器提供反馈；利用训练集对构建的多深度融合的图像去雾模型进行训练，得到训练好的图像去雾模型；利用训练好的图像去雾模型对测试集进行测试，得到去雾图像。该方法能够更精准地感受出雾霾的浓度和大小，有效地处理了以往方法面对真实雾霾情形下雾霾分布浓度不均匀导致全局去雾效果不好的问题。

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

Inventor： 叶永盛 ,  谭国光 ,  刘留 ,  刘强 ,  文斌 ,  黎丽丽 ,  褚家伟

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。

公开(公告)号：CN119338495A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411362034.5

申请日：2024-09-27

Applicant: 三峡大学

Inventor： 文斌 ,  王子豪 ,  冯兴龙 ,  王浚银 ,  张俊 ,  陈中闲 ,  毛睿 ,  倪翰文 ,  张鑫 ,  张子龙 ,  徐园红 ,  马子景 ,  王柏元 ,  蔡历翔 ,  董鹏飞 ,  徐浩磊 ,  武琦程

IPC: G06Q30/0201 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/38 ,  G06N5/04

Abstract: 一种基于共享储能供应商和本地集成能源系统的联合规划方法，涉及能源优化技术领域；本发明旨在解决区域综合能源系统与共享储能供应商在规划过程中存在的成本分配与效率问题；该方法包括建立两阶段多合作博弈的联合规划框架，利用边界效益贡献率改进纳什议价方法以量化议价水平，提出基于双更新加速迭代策略的改进交替方向乘子法A‑M‑ADMMD以提高求解效率，并构建事后共享储能成本分配模型实现成本合理分摊；本发明通过优化储能规划和服务定价，降低整体运营成本，实现区域综合能源系统和共享储能供应商的整体规划效益最大化；该方法有效提升了能源系统的经济性和可靠性，适用于多种综合能源系统场景。

公开(公告)号：CN119205614A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411065629.4

申请日：2024-08-05

Applicant: 三峡大学

Inventor： 文斌 ,  王浚银 ,  张俊 ,  杨超 ,  胡晖 ,  叶永盛 ,  王子豪

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/90 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 基于YOLOv7‑ESC的铝型材缺陷检测识别方法，包括如下步骤：S1、获取公开的数据集，采用天池铝型材表面瑕疵识别数据集，进行数据预处理；S2、改进YOLOv7模型，主干网络ELAN模块中3*3Conv卷积替换为PCnov卷积；S3、构建残差金字塔池化结构，主干网络提取到的特征输入残差金字塔池化模块SPPCSPC‑F；S4、在主干网络和特征融合网络间加入CBAM注意力机制；S5、回归损失函数CIoU替换为WIoU损失函数，将特征融合后的特征传入检测头部分进行分类预测；S6、训练YOLO网络模型，保留最优权重；S7、利用训练好的最优权重进行测试，并对检测结果进行评价，最终实现铝型材表面缺陷的自动化和智能化识别。该方法能够提高铝型材表面缺陷检测精度，降低小目标缺陷漏检率。

公开(公告)号：CN119006427A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411152989.8

申请日：2024-08-21

Applicant: 三峡大学

Inventor： 叶永盛 ,  褚家伟 ,  徐燕龙 ,  李阳 ,  谭国光 ,  黎丽丽 ,  文斌

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/22 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于轻量化改进的L‑YOLOv8s绝缘子缺陷检测方法。该方法包括以下步骤：通过无人机对输电线路绝缘子缺陷图像进行采集；使用Labelimg对采集到的图像进行标注得到绝缘子缺陷数据集，并对其进行划分；通过将MobileNetV3、ECANet注意力机制、Slim‑Neck结构、WioUv3损失函数加入YOLOv8s模型中，得到L‑YOLOv8s模型；将整理好的数据集放入L‑YOLOv8s模型中进行训练，得到训练完成的模型；最后将待检测图像放入模型中进行定位与检测。本发明参数量低且检测速度快，可以嵌入巡检无人机中，能够满足输电线路绝缘子实时检测的要求，提高绝缘子缺陷检测的准确率和速度。

公开(公告)号：CN118245739A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410354300.3

申请日：2024-03-26

Applicant: 三峡大学

Inventor： 叶永盛 ,  徐燕龙 ,  李阳 ,  褚家伟 ,  黎丽丽 ,  文斌 ,  程曦 ,  杨超

IPC: G06F18/15 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0985 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了基于相似周和深度学习模型的电动汽车短期负荷预测方法、装置及存储介质，S1：获取电动汽车充电站的历史充电数据及特征信息；S2：基于皮尔逊相关系数和动态时间规整的加权式筛选出与预测周最相似的A个最优相似周序列，加入特征信息作为特征构建相似周数据集；S3：对相似周数据集的所有负荷序列进行CEEMDAN模态分解处理得到N个模态分量，并对天气信息及模态分量进行归一化处理；S4：将归一化后的天气信息及模态分量输入到CNN‑GRU深度学习模型中，对模型进行训练，得到最终的电动汽车短期负荷预测模型；S5：将预测日与其前六天组成预测周，输入到电动汽车短期负荷预测模型中，得到N个归一化的模态分量预测数据；S6：对模态分量预测数据进行反归一化并叠加得到预测日电动汽车负荷数据。

公开(公告)号：CN117372339A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311225450.6

申请日：2023-09-21

Applicant: 三峡大学

Inventor： 文斌 ,  胡晖 ,  彭顺 ,  丁弈夫 ,  胡一鸣 ,  杨超 ,  沈艳军

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/20 ,  G06V10/25 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于YOLO‑SEE的PCB缺陷检测识别方法，包括如下步骤：S1、获取公开的数据集，进行数据预处理，建立YOLO‑SEE网络框架；S2、构建主干特征提取网络CSPDarknet53‑s，其由两部分构成，基本残差结构和线性残差结构；S3、构建特征融合网络FPN‑c，将主干网络提取到的特征传入特征融合网络FPN‑c中；S4、在主干网络和特征融合网络之间加入CA注意力模块；S5、将特征融合后的特征传入检测头部分进行分类预测；S6、训练YOLO‑SEE网络模型，得到最优权重；S7、利用训练好的最优权重进行测试，并对检测结果进行评价，最终实现PCB缺陷类别的自动化和智能化识别。该方法能够提高检测精度，降低漏检率，并且减少模型参数量。

公开(公告)号：CN119806181A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411916787.6

申请日：2024-12-24

Applicant: 三峡大学

Inventor： 文斌 ,  吕文丹 ,  叶永盛 ,  章学勤 ,  黄卫阳 ,  刘典 ,  董加良 ,  封宣宇 ,  张晓檬

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/65 ,  G05D1/644 ,  G05D109/20

Abstract: 基于扩张状态观测器的四旋翼悬吊系统滑模控制方法，包括：构建四旋翼悬吊系统的动力学模型；对建立的四旋翼悬吊系统的动力学模型进行了分析，得到与四旋翼悬吊系统各个状态变量一一对应的虚拟控制力矩，并据此将整个四旋翼悬吊系统分解为多个子系统；将四旋翼悬吊系统存在的各种不确定性扰动视为系统的扩张状态变量，在此基础上设计一种非线性扩张状态观测器，用于实时估计系统的扰动情况；基于非线性扩张状态观测器提供的扰动估计，为每个子系统设计非奇异快速滑模控制器。该方法实现四旋翼悬吊系统在精确追踪期望目标的同时，能够有效且迅速地抑制负载的摆动现象。

公开(公告)号：CN119339350A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411279225.5

申请日：2024-09-12

Applicant: 三峡大学

Inventor： 付文龙 ,  迟宝桐 ,  熊浩伟 ,  廖伟清 ,  文斌

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 基于改进YOLOv8的小目标交通标志识别方法，构建数据集，从数据集中选取样本图片进行标注和数据增强，并将数据集划分为训练集和测试集；对YOLOv8模型进行改进，在YOLOv8模型的骨干网络中嵌入多尺度注意力机制EMA；将YOLOv8模型的颈部网络中上采样算子替换为DySample上采样算子；将YOLOv8模型的原始损失函数CIoU替换为WIoUv3损失函数；将训练集输入到改进后的YOLOv8模型进行训练，训练完成后，使用测试集对改进后的YOLOv8模型检测性能进行检测，得到识别结果，并使用各项指标对改进后的YOLOv8模型性能进行评估。本发明一种基于改进YOLOv8的小目标交通标志识别方法，能够有效提高对小目标交通标志的识别精度和识别速度。

公开(公告)号：CN118013330A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410071562.9

申请日：2024-01-17

Applicant: 三峡大学

Inventor： 文斌 ,  龙兵 ,  陈军 ,  张晓成 ,  邹彦 ,  匡一雷

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/2337 ,  G06F18/15 ,  G06F18/22 ,  G06N3/006

Abstract: 基于粒子群改进模糊聚类的变压器故障诊断的方法，包括以下步骤：步骤1：收集变压器油中溶解气体的数据，作为初始数据集；步骤2：对步骤1的初始数据集进行初始化处理；步骤3：构建粒子群改进模糊聚类模型，获得聚类中心；步骤4：基于步骤3获得的聚类中心对变压器进行故障诊断，确定待诊断变压器的故障类型。本发明一种基于粒子群改进模糊聚类的变压器故障诊断方法，解决了初始化参数难以选取的问题；通过动态随机改变学习因子c1和c2，能跳出局部最优解，得到全局最优解；非线性惯性权重w的设计，能够平衡全局与局部搜索，避免过早收敛，提高变压器故障诊断结果的准确性。