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公开(公告)号：CN118608783A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410657696.9
申请日：2024-05-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/25 , G06T7/30 , G06T7/62 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net网络的复杂场景下光伏建成区提取方法，首先获取GF‑2遥感数据，对数据进行存储、配准、切割和标注等预处理，基于TriFS‑UNet网络对光伏建成区数据集进行分割，构建光伏建成区分割模型。利用光伏建成区分割模型分别对各个行政区域数据进行分割，根据分割结果计算出对应区域的光伏建成区面积，与研究区域的屋顶矢量数据取差集得到基于光伏建成区影响的光伏待改造面积，并进行基于光伏建成区影响的屋顶光伏碳潜力评估。利用本方法可以实现对城市光伏建成区面积的精算，有效掌握城市光伏建成区的变化情况，提高城市光伏建成区的管理效率和准确性，促进城市新能源可持续发展。
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公开(公告)号：CN117332369A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311312880.1
申请日：2023-10-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的路面光伏改造减碳量评估的方法，首先，基于遥感影像数据利用深度学习方法提取道路区域。然后，对提取的道路区域按照道路宽度进行等级分类，基于POI信息和各级道路光伏改造政策推荐道路光伏可改造区。在评估太阳能潜力时考虑道路表面由周围地形形成的阴影区域，对实际道路光伏可用面积进行估算。使用辐照度数据评估道路光伏长期碳减排潜力。利用本发明可以实现对路面光伏减碳量的计算，有效评估光伏可开发容量和发电减碳量、预测路面光伏发电潜力。
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公开(公告)号：CN117077843A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310928623.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F18/214 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于CBAM‑CNN‑Transformer的时空注意力细粒度PM2.5浓度预测方法。通过结合注意力机制和卷积神经网络技术实现PM2.5浓度细粒度预测。首先，利用研究区域兴趣点POI数据对所有监测站点进行分类，划分为商业区、住宅区、工业区和交通区站点四类。其次，不仅考虑监测站点间的时空相关性，还综合考虑了气象数据、不同天但同一时刻的空气污染物浓度对当前时刻PM2.5浓度的影响。利用空间注意力模块协助CNN有效地挖掘污染物数据与气象数据之间的特征关系，以深入获取PM2.5浓度的空间分布特征。利用Transformer有效地捕捉长距离时间序列之间的时间依赖性，得到当前时刻空气污染物浓度。最后，通过空气污染投诉语料数据，对监测站点污染物浓度异常值进行了解释性分析。
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公开(公告)号：CN117076976A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310928618.3
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向数据不平衡分布的融合集成空气质量异常检测方法，该方法用于实现面向数据不平衡分布的空气质量异常检测。首先，该方法结合空气质量检测站点采集到的空气质量监测数据、空气质量异常投诉语料数据提取空气质量异常数据，建立空气质量异常检测数据集；其次，采用一种随机森林特征选择方法(ParcelForestModel)构造空气质量异常检测数据集特征向量；第三，提出了一种基于分层抽样的数据再平衡方法；最后，基于随机森林的贝叶斯超参数优化算法构建融合集成的HPO‑LGBM模型，实现空气质量异常检测。本发明构建HPO‑LGBM模型，克服了限制因素，并为面向数据不平衡分布的空气质量异常检测提供了一种开放式的研究框架。
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公开(公告)号：CN114266984A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111482807.X
申请日：2021-12-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种利用高分辨率遥感影像计算区域建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法，通过GF‑2遥感影像提取建筑物矢量图并进行位置配准，利用DeepLabv3+网络对配准后图像识别，然后基于识别结果计算平屋顶及斜屋顶面积，利用建筑物屋顶参数、屋顶光伏参数、太阳辐射参数建模计算可改造屋顶光伏容量，最后结合标准煤耗、标准煤的二氧化碳排放因子、可改造屋顶光伏容量构建可改造屋顶光伏减碳量模型。利用本发明可以实现对建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的计算，有效评估光伏可开发容量和节能减碳量、预测屋顶光伏发电潜力，实现“碳达峰，碳中和”目标下屋顶光伏减碳量的评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111339185B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202010096552.2
申请日：2020-02-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/27
Abstract: 灵活度，实现了区块链与政府强中心化的更优结本发明公开了基于区块链技术的不完全去 合。中心化方法，该方法包含：(1)算法公式：创新提出了链上不完全去中心化的通用算法公式。(2)算法模型：基于算法公式给出通用算法模型，应用于链上强监管模型，将私钥签名投票作为模型输入，以环结构持续，最终以环结构的整体决策作为输出，以保证个体决策的匿名性。(3)智能合约函数体模型与编译部署：本发明创新提出应用智能合约技术编译算法实现传统区块链上的超级节点，即保护了区块链底层去中心化的共识机制，也实现了链上强监管的应用要求，同时，可通
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公开(公告)号：CN116469005A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310317304.X
申请日：2023-03-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种利用GF‑2遥感影像进行多尺度建筑物屋顶识别的方法，该方法基于DeepLabv3+网络结构，在编码阶段针对空间金字塔池化结构增加了基于归一化的注意力机制NAM，抑制不显著的特征，更好的提取建筑物屋顶多尺度特征。利用不同膨胀率的深度可分离卷积代替ASPP结构中传统的空洞卷积，综合深度可分离卷积和空洞卷积的优点，提高了模型的高效性。在解码阶段特征融合的过程中，将主干网络ResNet101的底层和中层输出的特征通过自注意力与卷积集合模块，以得到更加精细的识别结果。利用本发明实现对建筑物屋顶的提取，能够处理建筑物屋顶边缘识别不精细的问题，同时也有效优化了不同尺度建筑物屋顶的识别准确性。
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公开(公告)号：CN113163057B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110073654.7
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种诈骗电话动态识别区间构建方法。本发明创新提出了超参数优化和梯度提升机相结合的方式构建诈骗电话识别模型，利用超参数优化算法对梯度提升机的参数进行优化，提升模型识别效果。本发明使用随机森林算法进行数据特征选择，选取特征重要度大于0.8的维度构建诈骗电话特征向量。用户话单数据是典型的不平衡数据，本发明提出使用欠采样与过采样相结合混合采样的方法对数据进行采样，缓解了数据分布的不平衡，经过实验验证是一种可行的方法。本发明提出了一种基于概率预测模型的参数化方法，以分类器输出的概率作为样本的置信度，根据模型输出的样本置信度，构建诈骗电话动态识别区间。
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公开(公告)号：CN114611399A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210268175.5
申请日：2022-03-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于NGBoost算法的PM2.5浓度长时间序列预测方法，该方法综合气象和其他污染物影响因素，提出了基于自然梯度提升的PM2.5浓度预测模型，以提升长时间序列PM2.5浓度预测的精度。使用Isolation Forest算法对采集到的目标站点空气污染物及气象数据进行了异常值判定、通过斯皮尔曼相关系数进行特征选择等预处理作为总数据集；提出数据时序离散化方法，使用所有天中同一小时的数据构成模型输入。然后进行了数据规范化、数据集划分比例、阈值等参数调优实验进行模型优化。最后将离散化后的多维数据集采用NGBoost算法，得出对目标站点未来一天PM2.5浓度的小时级精确化预测值。本发明为PM2.5浓度长时间序列预测提供了一个开放的研究框架。
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公开(公告)号：CN111339185A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010096552.2
申请日：2020-02-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/27
Abstract: 本发明公开了基于区块链技术的不完全去中心化方法，该方法包含：(1)算法公式：创新提出了链上不完全去中心化的通用算法公式。(2)算法模型：基于算法公式给出通用算法模型，应用于链上强监管模型，将私钥签名投票作为模型输入，以环结构持续，最终以环结构的整体决策作为输出，以保证个体决策的匿名性。(3)智能合约函数体模型与编译部署：本发明创新提出应用智能合约技术编译算法实现传统区块链上的超级节点，即保护了区块链底层去中心化的共识机制，也实现了链上强监管的应用要求，同时，可通过对算法模型的调整实现链上的权限可调。该方法满足了政府强中心的需求，增加了链上决策的灵活度，实现了区块链与政府强中心化的更优结合。
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