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公开(公告)号：CN110889363A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911145540.8
申请日：2019-11-21
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种基于红外信号的人员识别模型的建模方法，包括S1：获取信号序列S、标注序列B、模式长度k；S2：根据S和k构造识别序列 S3：获得 的标注结果yj；S4：对 进行聚类，确定类Pm的教师信号Tm；S5：基于类Pm和Tm进行训练得到识别模型。本发明还提供了基于识别模型的人员计数方法，根据相邻时刻的识别结果判断是否有人通过。本发明提供的基于红外信号的人员识别模型的建模方法和人员计数方法的优点在于：通过对一定长度的红外信号进行识别和聚类分析，借助人类动作规律对应的红外信号获取更为精准的人员识别模型，并借助模型计算前后相邻时间的识别结果，判断是否有人通过探测区域，提高了判断的准确性，防止因误判做出错误的策略。
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公开(公告)号：CN110502775A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910554111.X
申请日：2019-06-25
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种建筑智能化平台空间节点网络拓扑生成方法及系统，涉及AutoCAD二次开发技术领域，该方法包括以下步骤：读取AutoCAD建筑平面图文件，对AutoCAD建筑平面图中的关键构件进行识别；逐一提关键构件信息进行分析处理，构造空间单元；判断各空间单元间的邻居关系，设计空间节点网络拓扑，生成空间节点网络拓扑设计文档。本发明的优点在于：本发明建筑智能化平台空间节点网络拓扑生成方法及系统能够自动提取建筑平面图的有效信息，生成空间节点网络拓扑。
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公开(公告)号：CN110210060A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910348956.3
申请日：2019-04-28
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种太阳能光伏板表面积灰程度的预测方法，包括以下步骤：S1：随机选取太阳能光伏发电站中的若干太阳能光伏板作为被测对象；S2：采集被测对象的表面积灰程度数据，形成太阳能光伏板表面积灰程度数据集；S3：利用采集的太阳能光伏板表面积灰程度数据集，建立太阳能光伏板表面积灰程度预测模型。本发明通过采集太阳能光伏发电站中太阳能光伏板的表面积灰程度随时间变化的数据，来进一步建立太阳能光伏板的表面积灰程度随时间变化的模型，实现太阳能光伏板表面的积灰程度预测，为及时对积灰进行清洁工作提供了数据支撑，有效保证太阳能光伏板的发电效益。
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公开(公告)号：CN109242049A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811391052.0
申请日：2018-11-21
Applicant: 安徽建筑大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6256 , G06N3/0454 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：对供水管网压力数据进行采集，将采集的供水数据分为训练样本和测试样本；将各个样本归一化，归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，保存训练好的卷积神经网络模型；实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；将预测结果对比标签索引，判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明通过卷积和池化操作减少了数据中的噪声点，提取了每类型数据中的特殊特征，使得预测更加准确。
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公开(公告)号：CN108596260A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810393876.5
申请日：2018-04-27
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种水管网漏损定位方法及装置，涉及水管网技术领域，包括：通过在供水管网中各监测点安装压力传感器，采集得到压力数据；利用压力数据值构建水管网压力数据有序数据集，通过归一化处理后得到各压力传感器节点特征矩阵数据；利用训练样本对PSO算法优化的BP神经网络进行训练，再利用测试样本测试训练好的网络得到实际输出；通过将网络实际输出与期望输出进行比较，判断是否发生漏损以及发生漏损的漏损点位置。本发明优点在于：能够有效快速的发现漏损和准确定位漏损点位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108398656A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810163740.5
申请日：2018-02-27
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G01R31/44
Abstract: 本发明公开了一种高压发光二极管路灯、故障诊断方法和可读存储介质，该故障诊断方法包括五个步骤；初始化步骤：存储高压发光二极管路灯在一个工作周期内在正常状态和所有类型故障所对应的工作电流的数据样本，即故障数据样本；采样步骤：按照设定策略采集高压发光二极管灯具的工作电流在一个完整工作周期的测试数据样本；处理步骤：将采集的测试数据样本的数据进行滤波处理；计算步骤：计算滤波后的测试数据样本与已存储的各故障数据样本之间的相似度；以及诊断步骤：将相似度大于设定值的故障数据样本对应的故障类型作为灯具的故障。本发明实现了高压发光二极管灯具的故障自诊断。
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公开(公告)号：CN115994487A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310091672.7
申请日：2023-01-17
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 一种基于改进灰狼优化算法的供水管网漏损定位方法，属于供水管网漏损控制技术领域，解决现有技术在判定供水管网漏损位置和漏损量时存在的成本高、误差大、效率低问题；根据实际供水管网的拓扑关系和管件运行参数，在EPANET软件中建立供水管网正常工况下微观水力模型；调用EPANET工具箱，获取漏损工况下模拟供水管网模拟压力监测点数据；采集实际供水管网观测压力监测点数据，结合模拟压力监测点数据构建目标函数；基于改进灰狼优化算法构建漏损定位模型，将个体狩猎考虑在灰狼个体位置更新中，获得全局最优解，判定管网漏损位置和漏损量，提高了算法的收敛速度，判断时间快、判定准确，硬件成本低，对不同管网均有很好的适用性。
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公开(公告)号：CN115655462A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210019562.5
申请日：2022-01-07
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G01J1/10
Abstract: 本发明公开了一种建筑室内照度测量方法，包括以下步骤：S1：在被测建筑室内测量区域采用中心布点法或四角布点法设置测点；S2：测量j时刻各测点的照度值；S3：根据各测点照度变化率η，判别各测点的照度处于非稳态还是稳态；S4：若测点i的照度处于非稳态，则间隔时间△t后重复步骤S2和S3；直至当设置的所有测点均达到稳态后，计算被测建筑室内测量区域的平均照度值。还公开了一种建筑室内照度测量系统。通过上述方式，本发明通过实时监测、判别建筑室内照度的非稳态/稳态过程，计算、获得、输出有效的建筑室内照度值。
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公开(公告)号：CN113310666A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110455849.8
申请日：2021-04-26
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于发光特征的LED灯具故障诊断方法与装置，该方法包括：(1)采集LED灯具的光输出信号X(t)；(2)采用均值滤波法对光输出信号X(t)进行滤波处理，获得信号Y(t)，采用最大最小值法对Y(t)进行正则化处理，获得信号Z(t)；(3)计算Z(t)在总体标准偏差下的变异系数CV；以及(4)判断计算得到的变异系数CV是否处于正常LED灯具光输出信号的变异系数数值范围内，若是则判定为正常灯具，否则判定为故障灯具。本方法可应用于各种类型的LED灯具的故障诊断，具有使用方便、诊断速度快(毫秒级)、可抗外界光干扰和消除检测距离影响的优势。
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公开(公告)号：CN111631736A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010506674.4
申请日：2020-06-05
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0476 , A61B5/04 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及建筑室内学习效率检测方法与系统；包括以下步骤；S1、获取脑电信号数据；S2、对采集的脑电信号数据进行预处理；S3、通过特征提取预处理后脑电信号的不同电极通道下的能量特征；S4、将特征提取的对应电极通道下的能量特征作为输入特征，输入到BP神经网络中，实现对学习注意力的分类。通过特征提取脑电信号的不同电极通道下的能量特征，并作为后续分类器的输入特征，准确的反应学习者注意力状态；实现对脑电信号准确分类；实现准确、稳定、可靠地衡量注意力脑电信号的集中程度，对心理学、神经生理学方面的人脑中注意力作用机制等产生广泛的影响。
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