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公开(公告)号：CN111985314B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202010656812.7
申请日：2020-07-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06T7/194 , G06T5/73 , G06T5/77 , G06T3/4053
Abstract: 本发明公开了一种基于ViBe与改进LBP的烟雾检测方法，首先，对待检测的视频图像进行预处理；其次，采用ViBe算法提取视频图像中的烟雾区域和类似烟雾的动态区域；提取每帧图像动态区域的颜色直方图和梯度直方图；然后，采用SVLBP提取动态区域的动态纹理特征；最后，对静态特征和动态特征进行融合，采用one‑class SVM分类器检测烟雾。本发明对烟雾的漏检率较低，能克服噪声的影响，具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112258548B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011122423.2
申请日：2020-10-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进ViBe算法的运动目标提取方法，实现步骤为：(1)利用监控摄像头采集视频；(2)对采集的视频图像进行预处理；(3)采用ViBe算法对运动目标进行预提取；(4)采用基于图像颜色特征与图像区域匹配方法抑制动态阴影干扰；(5)采用基于改进Canny算子和形态学方法改善动态目标提取不完整问题。本发明能够用于解决ViBe算法动态目标提取中存在的动态阴影干扰和目标提取不完整的问题，提高了动态目标提取的准确度，有利于对运动目标进行识别与跟踪。
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公开(公告)号：CN112487347B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011203411.2
申请日：2020-11-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/11 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02S50/00
Abstract: 本发明公开了一种考虑环境和时变因素的光伏组件模型参数化方法，包括以下步骤：采用一种双迭代算法提取特定运行条件下的单二极管模型参数，该算法的结果作为后期估计的基准；基于最近邻条件下提取的参数估计未知条件下的参数值；进一步地利用网格点距离加权结果对估计参数实现优化。本发明提出的双迭代算法仅需要三个关键工作点的相关数据，无需额外的工作点或斜率数据，在实际工程中具有更广的应用空间，同时该算法相对于传统的解析法对噪声具有更高的鲁棒性和物理可解释性，除此之外，本发明估计的五个模型参数均考虑了运行环境的影响，且可引入退化因子描述光伏组件本身的退化过程，这也更符合实际情况。
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公开(公告)号：CN115840360A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211478690.2
申请日：2022-11-23
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种量化输入条件下非严格反馈系统的快速有限时间控制方法，属于控制工程技术领域。本控制方法包括：S1，确定非严格反馈控制系统并选择合适的量化器Q(·)；S2，设计合适的模糊系统，并使用模糊系统核函数的特点将反步法推广到非严格反馈系统中；S3，选择合适的Lyapunov函数并判断需要达到快速有限时间稳定需要满足的条件；S4，基于步骤S1，S2和S3，结合反步法、模糊控制技术和非线性分解方法进行控制器设计；S5，稳定性分析，证明系统满足快速有限时间稳定条件。本发明同时考虑系统的量化输入和非严格反馈结构，实验结果表明本发明能够将反步法有效地推广到非严格反馈系中，且具有控制精度高，响应速度快的特点。
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公开(公告)号：CN114781744A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210492332.0
申请日：2022-05-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于编码解码器的深度学习多步长辐照度预测方法，属于光伏发电技术领域。预测方法包括：S1，训练数据获取，获取目标地区历史辐照度数据及其对应的气象数据并制作监督数据集；S2，数据预处理，包括气象信息特征编码以及数据归一化；S3，训练编码解码器模型，其中编码器模型由TCN和LSTM级联结构构成，解码器由LSTM和MLP级联结构构成；利用读取当前时段t0～tN的辐照度作为监督信息，以及t0时刻之前的历史辐照度和气象信息作为输入数据，训练编码解码器模型；S4，预测，将历史数据输入步骤S3训练得到的编码解码器模型，预测未来多步的太阳辐照度。本发明能够充分利用辐照度序列的历史信息，实验表明该发明能够有效提升多步长辐照度预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114299298A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111645024.9
申请日：2021-12-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于全局相似度的深度网络特征改进方法，包括：将输入图像划分成网格状图像块，基于输入特征张量获取图像块的特征张量；对两特征通道数进行精简；对两特征张量进行变维，得到特征矩阵；基于特征矩阵，在每个像素点特征和每个图像块特征之间计算相似度；对相似度进行归一化得到相似度权重；为每个像素点计算加权特征，进行矩阵变维，得到加权特征张量；将加权特征张量中精简的特征通道数变成初始的特征通道数；计算改进后的特征张量。本发明基于像素点和图像块之间的两两相似度对深度网络的输入特征进行改进，充分考虑到整个图像上不同区域间特征的依赖关系，有助于提高深度网络特征的表达能力，改进深度网络在图像识别上的性能。
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公开(公告)号：CN112286125B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202011191495.2
申请日：2020-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发的电机驱动风扇定速系统的自适应固定时间容错控制方法，步骤如下：对电机驱动风扇进行数学建模，包括模型分析、条件放缩及坐标变换；采用失效因子提取和偏移故障分离建立执行器故障信息模型；通过引入恰当的李雅普诺夫函数，设计参数自适应更新律，构造了虚拟的控制律补偿未知扰动和漂移故障；设计合适的可调节事件触发机制，实现固定时间收敛和降低通信耗费的有效折中，并完成失效故障的及时容错。仿真算例验证了所提出事件触发方法在固定时间内实现风扇定速和容错控制中的有效性和实际应用性。
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公开(公告)号：CN109299650B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810842645.8
申请日：2018-07-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的非线性在线表情预检测方法及装置，该方法包括：对视频数据进行预处理，提取每帧图像的特征信息；从训练样本中抽取不同长度的视频片断，构建片断与检测函数值的非线性映射；片断的表示基于多示例学习，充分挖掘有效的表情信息，并将每两个视频片段根据映射值的大小构建一个约束对，得到训练数据；在每个时刻，用当前样本的所有约束对更新模型OKMEFD，通过最小化在当前训练数据集上的经验损失和模型复杂度，采用随机梯度下降算法对模型进行优化，获得模型的在线更新准则，进一步获得各个时刻的非线性表情预检测函数。预检测方法为：对测试样本逐帧读取数据并输出相应的检测值，当该值大于设定的阈值时，即认为预检测到该表情事件。本发明实现了在表情视频结束之前的预检测；有效提高了表情识别的及时性。
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公开(公告)号：CN112286125A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011191495.2
申请日：2020-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发的电机驱动风扇定速系统的自适应固定时间容错控制方法，步骤如下：对电机驱动风扇进行数学建模，包括模型分析、条件放缩及坐标变换；采用失效因子提取和偏移故障分离建立执行器故障信息模型；通过引入恰当的李雅普诺夫函数，设计参数自适应更新律，构造了虚拟的控制律补偿未知扰动和漂移故障；设计合适的可调节事件触发机制，实现固定时间收敛和降低通信耗费的有效折中，并完成失效故障的及时容错。仿真算例验证了所提出事件触发方法在固定时间内实现风扇定速和容错控制中的有效性和实际应用性。
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公开(公告)号：CN111985314A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010656812.7
申请日：2020-07-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ViBe与改进LBP的烟雾检测方法，首先，对待检测的视频图像进行预处理；其次，采用ViBe算法提取视频图像中的烟雾区域和类似烟雾的动态区域；提取每帧图像动态区域的颜色直方图和梯度直方图；然后，采用SVLBP提取动态区域的动态纹理特征；最后，对静态特征和动态特征进行融合，采用one-class SVM分类器检测烟雾。本发明对烟雾的漏检率较低，能克服噪声的影响，具有一定的鲁棒性。
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