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公开(公告)号：CN120032164A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510001331.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于煤炭工业中的煤矸石检测与分拣技术，为一种基于轻量化改进的YOLOv8算法的煤矸石快速识别方法，根据具体场景进行模拟，采集煤矸石图像并进行框选标注从而制成数据集；搭建以CSPDarkNet为主干网络，PAN‑FAN为颈部网络，并结合包括三个检测输出端的检测网络，进行轻量化改进的YOLOv8目标检测网络，使用改进YOLOv8算法对煤矸石数据集进行训练，并通过验证集和测试集检验其性能表现；训练好的所述轻量化改进的YOLOv8目标检测网络用于煤矸石快速识别。解决人工观察和分析方法耗时耗力，以及检测煤矸石的效率低效果差的问题，为煤矸石的高效、准确检测提供了新的解决方案。能够有效识别煤堆中的煤矸石。
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公开(公告)号：CN118823328A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411022408.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种侧扫声呐沉船图像目标检测方法，方法包括获取侧扫声呐沉船检测的目标数据集；构建CCS‑YOLO的改进网络模型，改进网络模型基于YOLOv8网络模型构建，改进网络模型中主干网络的对应层常规卷积模块由改进卷积模块替代，改进网络模型中特征融合网络中的对应层的常规重参数模块由改进重参数模块替代，改进网络模型中的检测头网络中的检测头由SCDH检测头替代；利用目标数据集训练改进网络模型，得到目标网络模型；获取侧扫声呐沉船检测的实时数据集，利用目标网络模型对实时数据集进行目标检测。本申请通过上述方法解决了现有侧扫声呐沉船图像检测方案存在漏检现象以及检测速度不高难以适应低算力平台需求的问题。
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公开(公告)号：CN118858284A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410679005.5
申请日：2024-05-29
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01N21/88 , G01N21/89 , G01N21/01 , G01F23/292
Abstract: 本发明属于检测装置技术领域，为一种基于机器视觉的粉仓结块及异物检测装置及方法，包括：图像检测模块，数据分析模块及辅助模块；图像检测模块包括双目相机和舵机，双目相机分布于煤粉仓两侧，对经由输煤传送带从输煤口输送进来的煤粉进行拍摄，舵机用于调整双目相机的角度；数据分析模块对双目相机拍摄的视频进行分析，识别结块煤粉和常出现的异物；辅助模块包括照明灯和激光发射器，照明灯环绕布置于灯架上，激光发射器布置在灯架正中间，通过发射激光束测量煤粉仓的料位高度，配合舵机调整双目相机角度，灯架安装在煤粉仓的正上方。解决使用人力剔除费时费力，检测效率不高以及金属检测和磁性检测等方法，只能针对某种异物进行检测的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118365585A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410334174.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于残差网络和注意力改进的U‑net用于煤粉和SiO2检测方法，属于图像检测技术领域。首先，对采集的图片中目标像素区域进行细致的语义标注；搭建基于结合迁移学习原理和残差网络ResNet‑50架构的多注意力机制改进的U‑net语义分割网络；然后使用改进后的U‑net语义分割网络对采集的图片进行训练，得到训练完成的网络模型；在每轮训练结束后再通过验证集的图片对网络进行指标的评估，得到最优权重文件的训练模型；最后使用训练得到的训练模型，输入测试集图像得到最后的预测结果。本发明增大了对图像的特征提取能力，保证检测速度没有相差太多的同时，提高了模型检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118734925A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410679121.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06N3/086 , H02J3/00 , G06N3/0985 , G06N3/0455 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于数据预测技术领域，具体地而言为一种基于粒子群优化的长时序预测方法，包括整理预测任务的数据集，包括数据采集、数据清洗、特征工程、数据划分和模型指标评估及可视化；设定目标寻优超参数的取值范围并进行初始化，目标超参数包括学习率、隐藏层维度、批次大小和置零率，在求解空间内生成随机分布的粒子种群；将训练集数据和参数值输入到长时序模型中进行训练后，输出训练集中的决定因子，即适应值；根据粒子的取值更新下次迭代中粒子的速度和位置参数信息，为下一次迭代做准备；在满足中止条件后，将最优超参数和预测任务的测试集、验证集数据输入到长时序预测模型中，输出最终预测结果。能够自动更新并迭代出最优的超参数配置，从而减少人为因素对预测模型精度的影响，并显著提升整个预测任务的准确性。
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公开(公告)号：CN119936091A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510091336.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 东北电力大学 , 吉林市乐丽芳智能科技有限公司
Inventor： 杜官峰 , 薛博仁 , 张洪铮 , 宝志博 , 马乐 , 曹生现 , 王恭 , 金凡清 , 罗宇鹏 , 李劭凡 , 胡帅 , 张嘉晨 , 张起嘉 , 解亚丁 , 高鹏宇 , 高昕 , 王利彪
IPC: G01N23/223
Abstract: 本发明属于元素分析设备技术领域，涉及一种辨别201钢和304钢的X射线荧光光谱分析装置及方法，包括：激光发射器，向被测金属发射激光，利用激光的能量在材料表面产生周期性的微纳米级结构；X射线激发源，向被测金属发射X射线；棱镜分光器件，将光谱信息分解为不同波长的成分，然后分配给不同的硅漂移探测器进行采集；多个硅漂移探测器收集光谱信息，并根据能量分辨率转换为电信号；数据处理器，用于分析硅漂移探测器接收到的电信号，并转换为用于生成元素的能量谱；采用能量谱定量地确定样品中各元素的含量。本发明采用激光发射器，并通过精确控制探测时间，能够分辨不同元素发射X射线的时间差异，从而实现更加精确的分析。
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公开(公告)号：CN118701643A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410678827.1
申请日：2024-05-29
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明涉及于检测装置技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的带式输送机煤量监测装置及监测方法，将线激光器布置在重型传送皮带的正上方，通过发射线激光对下方运动的重型传送皮带进行照射，在剖面上形成煤料与皮带的轮廓线，将数字摄像仪布置在远端，用于采集到红色轮廓反射线；提取图像中的燃煤特征信息；根据燃煤特征信息计算出煤粉的具体体积。解决煤料流动的激光测量数据存在系统误差和随机误差，这些误差受粉尘、输送带的垂直度、棱镜的反射和遮挡等因素的影响的问题。
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公开(公告)号：CN117856142A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311684789.2
申请日：2023-12-11
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明属于电力系统维护设备领域，涉及一种基于微波‑机械融合的无人机空中电缆除冰装置及方法，包括机械除冰模块、微波除冰模块、数据分析及计算模块和无人机控制模块：机械除冰模块在数据分析及计算模块的指令下由无人机控制模块控制下对电缆进行机械除冰；微波除冰模块在数据分析及计算模块的指令下由无人机控制模块下对电缆进行微波融冰；数据分析及计算模块对监控到的电缆信息进行实时采集，并对采集到的信息进行分析，将分析结果传送到无人机控制模块；无人机控制模块通过接收到的信息对机械除冰模块和微波除冰模块进行控制，使微波除冰模块先进行微波融冰，然后机械除冰模块再进行机械除冰。本发明保证了输电线路的安全，提高了除冰效率。
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