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公开(公告)号：CN115616356A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211278196.1
申请日：2022-10-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及局部放电检测技术领域，解决了对电力杆塔进行局部放电现象检测困难的技术问题，尤其涉及一种基于红外图像的电力杆塔局部放电检测方法，包括以下步骤：S1、获取带有温度数据的电力杆塔的红外图像；S2、对红外图像进行温度检测，获取红外图像中的最高温度值和最低温度值；S3、将红外图像转为灰度图片，根据最高温度值和最低温度值计算灰度图片中温度值与灰度值的线性关系；S4、设定温度突变检测阈值，使用斑点检测算法检测红外图像温度值与灰度值的关系中的温度异常突变点，温度异常突变点即为局部放电区域。本发明通过红外摄像头拍摄的带有温度数据的图像，经过检测能够对所拍摄的电力杆塔判断是否存在局部放电现象。
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公开(公告)号：CN115310817A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210949329.7
申请日：2022-08-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分选择遗传算法的柔性作业车间调度方法，其步骤包括：第一：构建作业集；第二：构建作业集生产加工总时间模型；第三：设定相应的约束条件，构建单目标柔性作业车间调度模型；第四：根据作业集和车间资源相关信息，并使用差分选择遗传算法对所述单目标柔性作业车间调度模型进行求解，得到生产加工方案；第五：按照得到的生产加工方案对作业集进行生产加工。本发明能获得耗时最短的最优生产加工方案，从而能提高作业集的生产加工效率。
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公开(公告)号：CN115289619A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210900275.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 安徽大学
IPC: F24F11/46 , F24F11/63 , F24F11/80 , F24F11/72 , F24F120/10 , F24F110/70
Abstract: 本发明公开了基于多智能体深度强化学习的地铁站台HVAC控制方法，在送风量一定的情况下，通过改变送风温度和新风比调节区域的室内温度和CO2浓度，同时送风温度的升高和新风比的降低都可以节约系统能耗。水系统利用冷冻水将混合空气气温冷却到各个热区所需要的送风温度，通过调节冷冻水的送水温度，可以实现水系统的节能；利用多智能体强化学习的方式在考虑地铁站台不同区域内的室内热舒适度和空气质量舒适度的情况下，兼顾区域内的实时客流量、室外温湿度，最大限度的降低地铁站台中空调系统的能耗。
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公开(公告)号：CN111210125B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201911376115.X
申请日：2019-12-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种基于历史信息指导的多目标工件批调度方法，包括：1)、获取若干个当前个体；2)、对各个当前种群中的各个个体对应的调度方案进行优化，得到优化后的当前种群；3)、将当前种群分为若干个子种群，运用基于分解的思想获取精英个体；根据所述子种群中各个精英个体的调度方案更新获取第二预设数量个补充个体；4)、将所述精英个体与所述补充个体的组合作为当前种群，获取所述当前种群中的帕累托非支配个体，并将所述当前种群中的帕累托非支配个体加入到非支配解集中，更新所述非支配解集；返回执行步骤2)，进行迭代并将最后一次迭代后得到的调度方案作为目标调度方案。本发明可以使订单的实际完成时间接近于合同的订单交付时间。
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公开(公告)号：CN114529737A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210158517.8
申请日：2022-02-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于GAN网络的光学赤足迹图像轮廓提取方法，包括：通过光学足迹采集仪采集原始光学赤足迹图像；制作训练集和测试集；通过残差网络构建生成器；通过PatchGAN马尔可夫判别器构建鉴别器；将生成器和鉴别器组成CycleGAN循环生成对抗网络作为训练网络；将训练集送入训练网络中进行训练；使用训练后的生成器作为轮廓提取测试网络，输入测试集的源域数据，得到光学赤足迹图像轮廓。本发明可以直接在经过简单预处理的原始光学赤足迹图像上进行一套统一流程的操作提取轮廓图像，简化轮廓提取的流程；本发明可以忽略不同原始图像之间的差异，使用相同参数的网络处理同一批次的数据，减少轮廓提取的计算量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114092966A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111344394.9
申请日：2021-11-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信道混洗技术的跨数据集行人重识别方法，与现有技术相比解决了行人重识别网络跨数据集的迁移性及适配性较差的缺陷。本发明包括以下步骤：原始数据集的获取；新训练集的生成；行人重识别网络的构建；行人重识别网络的源域训练；行人重识别网络的目标域训练；行人重识别结果的获得。本发明基于目标域重复聚类和微调的工作流程，对源域预先训练的模型进行改进，通过自包含信息实现数据增广，并利用原始样本和增广样本之间的潜在关系，以无监督的方式有效地增强了目标域的性能，实现行人的高效重识别；还利用样本自我信息的挖掘、混洗及注意力掩膜的机制提高模型在跨数据集上的性能。
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公开(公告)号：CN113376752A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110661491.4
申请日：2021-06-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G02B6/35
Abstract: 本申请涉及一种锁定型光开关，其包括光路转换组件和开关驱动组件。所述光路转换组件包括第一导光件和第二导光件，所述第一导光件具有相对的第一端面和第二端面，所述第二导光件具有相对的第三端面和第四端面，所述第二端面和所述第三端面彼此相对并邻近设置。所述开关驱动组件包括第一驱动件和第二驱动件，第二驱动件设置在所述第二导光件上，第一驱动件用于驱动所述第二驱动件移动并带动所述第二导光件在初始位置和目标位置之间移动，所述第二导光件在初始位置和目标位置时，所述第一导光件的第二端面和第二导光件的第三端面之间具有大小不同的间隙。通过光路转换组件和开关驱动组件对光路进行切换，具有节省空间的优点。
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公开(公告)号：CN112434654A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011430914.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对称卷积神经网络的跨模态行人重识别方法，其步骤包括：1获取可见光和红外光两种不同模态下的行人照片，构建跨模态行人重识别数据集，构建检索库；2利用神经网络建立对称卷积神经网络跨模态行人重识别方法模型；3利用数据集训练基于对称卷积神经网络跨模态行人重识别方法模型；4利用建立好的模型实现预测，以达到跨模态行人重识别的目的。本发明能极大地缓解现有行人重识别方法在跨模态下检测不精确的问题，在模态差异较大的情况下仍然有较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN112306642A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011329163.6
申请日：2020-11-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提供了一种基于稳定匹配博弈理论的工作流调度方法，包括以下步骤：步骤A：输入工作流的DAG图，虚拟机池V＝{VM0,VM1,…,VMm‑1}，以及CCR数值；步骤B：计算每个任务的rank值，选择每一层中具有最大rank值的任务加入关键路径任务集合CP；步骤C：基于稳定匹配博弈理论将任务分配到虚拟机上，得到调度方案；步骤D：优化调度方案，遍历所有任务，将使当前任务开始时间提前的前驱节点复制到当前任务所在的虚拟机上。本发明的优点在于：基于关键路径和任务复制的两种局部优化策略有效地减少了工作流的最大完工时间，综合考虑了任务的公平性问题，能够提高客户满意度。
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公开(公告)号：CN112100429A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011031745.6
申请日：2020-09-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/583 , G06T5/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种足迹压力图像检索方法，包括：1、足迹压力图像数据集采集并进行预处理操作；2、建立由K层多尺度自注意卷积模块构成的特征提取网络；步骤3、建立由全局特征分支、残缺性评分掩模分支构成的残缺性评分模块；步骤4、建立由共同可见特征提取模块、局部特征池化模块和三元组损失函数构成的特征比对模块；步骤5、进行网络的训练、参数优化和测试。本发明采用多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索方法，能够有效的提取足迹压力图像检索的判别性特征，同时针对足迹图像不完整的问题，采用残缺性评分模型，能够降低网络对残缺部分的关注度，有效地抑制残缺图像对于检索过程中产生的影响。
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