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公开(公告)号：CN119540869A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411691449.7
申请日：2024-11-25
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测方法，具体包括以下步骤：（1）建立拥挤场景行人数据集；（2）为数据集中的图像添加标注信息；（3）构建基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测模型；（4）采用训练集和验证集对模型进行训练，并将训练好的模型保存为最优模型；（5）采用测试集对最优模型进行测试，测试结果满足精度要求，即获得最终的基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测方法，有效降低了拥挤场景下行人检测的误检率和漏检率。
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公开(公告)号：CN118710607B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410786769.4
申请日：2024-06-18
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法，具体包括以下步骤：（1）建立路面缺陷图像数据集；（2）为数据集中的图像添加标注信息；（3）构建基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测模型；（4）改进损失函数；（5）采用训练集和验证集对模型进行训练并保存训练好的模型；（6）采用测试集对模型进行测试，模型的精度满足泛化性要求，即获得最终的轻量化路面缺陷检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法，能够有效提高路面缺陷检测的精度，同时，使模型具备了更好的轻量化特性，便于部署在资源受限的移动硬件平台上。
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公开(公告)号：CN114936514B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210438191.4
申请日：2022-04-20
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , H01M8/04992 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种基于改进灰色模型的锂离子电池寿命预测方法及装置，具体包括以下步骤：(1)获取锂离子电池数据，形成第一数据集；(2)对所述第一数据集进行数据检验；(3)采用改进后的鸟群算法对灰色模型辨识参数进行选取，建立基于改进的灰色模型锂离子电池寿命预测模型；(4)利用所述的基于改进灰色模型对所述第一数据集进行拟合，获得锂离子电池寿命数据在时间序列上的整体变化趋势，最终得到锂离子电池寿命预测结果。本发明提供的锂离子电池寿命预测方法及装置有效的提高的锂离子电池寿命预测的精度，提高锂离子电池的稳定性和安全性，具有重要的实际工程意义。
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公开(公告)号：CN114459052B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210102555.1
申请日：2022-01-27
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进SSA的燃煤锅炉减少NOx氮氧化物排放优化方法及装置，优化方法具体包括以下步骤：(1)采集燃煤锅炉的历史特征参量数据；(2)采用RReliefF算法和Pearson相关性分析获取最优影响特征；(3)确定优化目标函数以及可调特征的寻优区间；(4)采用Sin混沌产生个体初始位置；(5)选取适应度值优的个体作为发现者，更新发现者个体位置；(6)采用灵敏度‑信息素配合的方式改进跟随者选择发现者方式，更新跟随者个体位置；(7)更新边界个体位置，最终获得最优可调特征；(8)利用获得的最优可调特征，控制锅炉燃烧，以进一步降低NOx排放浓度。本发明提供的NOx排放优化方法及装置有效的降低了锅炉NOx的排放量，为电站锅炉实际运行过程中降低NOx的排放量提供决策支持，对电站节能减排，响应国家绿色环保政策具有重要
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公开(公告)号：CN113060439B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110316325.0
申请日：2021-03-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转反馈投递的智能分类垃圾桶，包括主体框架、控制模块、投放模块、收集模块、压缩模块、电源模块；本发明公开的智能分类垃圾桶具有手动分类和自动分类两种工作模式，能够根据电阻屏反馈的垃圾位置信息来实时调整垃圾投递姿态，将垃圾旋转投放到指定的垃圾仓内，避免垃圾从承载平台逸出或异常掉落；该智能分类垃圾桶具有垃圾压缩功能，可大大提高垃圾存储空间利用率和实用性。本发具有结构设计合理、操作简单、制造成本低、实用性强等优点，有利于垃圾的正确分类，可大大降低垃圾分类人工成本，适于大范围推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113188794B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110472851.6
申请日：2021-04-29
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06N3/08 , G06N3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于改进PSO‑BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法及装置，故障诊断方法具体包括以下步骤：(1)采集齿轮箱正常状态的振动信号以及不同故障状态下的振动信号；(2)对数据样本进行打标签；(3)通过归一化方法对数据进行归一化处理；(4)采用主成分分析法对数据进行降维处理；(5)采用改进后的PSO算法优化BP神经网络权值和阈值，基于优化后的BP神经网络建立齿轮箱故障诊断模型；(6)利用所述优化后的BP神经网络故障诊断模型进行训练，得到最终的基于改进PSO‑BP神经网络故障诊断模型。本发明提供的故障诊断方法及装置有效的提高了齿轮箱故障诊断的准确率，对于提高安全生产效率、降低经济损失，具有重要的实际工程意义。
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公开(公告)号：CN105704778B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201610016447.7
申请日：2016-01-11
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种具有拓扑感知的移动对等网络聚集域划分方法，该方法包括，步骤S100，确定聚集域初始聚类中心；步骤S200，建立聚集域划分优化目标数学模型；步骤S300，对聚集域划分优化模型进行求解；步骤S400，输出聚集域划分结果。本发明具有物理网络拓扑感知特性，能够根据物理网络节点位置，将距离相近的节点划分到一个聚集域中，从而有效解决了移动对等网络中由于移动对等覆盖层与底层物理网络拓扑不匹配导致的网络性能下降、数据传输低效的问题，有效降低网络拓扑维护开销和用户数据获取时延。
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公开(公告)号：CN107901621A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711203720.8
申请日：2017-11-27
Applicant: 东北电力大学
IPC: B41J3/407
CPC classification number: B41J3/407
Abstract: 本发明公开了一种速度可调的手持式粘稠物料打印装置，包括供电模块(1)、单片机(2)、驱动电路(3)、步进电机(4)、第一连接件(5)、第二连接件(6)、物料仓(7)、打印针头(8)、打印开关键(9)、加速键(10)、减速键(11)、显示器(12)、电源开关键(13)、打印笔仓盒(14)。本发明适用于粘稠物料的打印，且具有结构简单、控制精度高、打印速度可调、便于携带、制造成本低等优点，具有较高的实用性，易于大规模推广。
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公开(公告)号：CN105704778A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610016447.7
申请日：2016-01-11
Applicant: 东北电力大学
CPC classification number: H04W40/246 , H04L41/12 , H04L67/1042 , H04W40/32 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种具有拓扑感知的移动对等网络聚集域划分方法，该方法包括，步骤S100，确定聚集域初始聚类中心；步骤S200，建立聚集域划分优化目标数学模型；步骤S300，对聚集域划分优化模型进行求解；步骤S400，输出聚集域划分结果。本发明具有物理网络拓扑感知特性，能够根据物理网络节点位置，将距离相近的节点划分到一个聚集域中，从而有效解决了移动对等网络中由于移动对等覆盖层与底层物理网络拓扑不匹配导致的网络性能下降、数据传输低效的问题，有效降低网络拓扑维护开销和用户数据获取时延。
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公开(公告)号：CN118710607A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410786769.4
申请日：2024-06-18
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法，具体包括以下步骤：（1）建立路面缺陷图像数据集；（2）为数据集中的图像添加标注信息；（3）构建基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测模型；（4）改进损失函数；（5）采用训练集和验证集对模型进行训练并保存训练好的模型；（6）采用测试集对模型进行测试，模型的精度满足泛化性要求，即获得最终的轻量化路面缺陷检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法，能够有效提高路面缺陷检测的精度，同时，使模型具备了更好的轻量化特性，便于部署在资源受限的移动硬件平台上。
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