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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：CN118736136A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410926821.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提出了一种偏振引导的神经隐式表征场景的本征分解模型建模方法，属于计算机视觉与计算机图形学交叉领域。本发明创新性地引入偏振信息，辅助神经辐射场本征分解任务。算法结合pBRDF模型，建立反射光偏振与表面法线的函数关系。通过对偏振态的调节，减少环境光干扰，从而突出物体主体特征，高精度地实现对环境中物体的物理属性解析。本发明所恢复的三维模型空间信息完善，与其原始几何特征契合。所反映出的物体表面光滑(粗糙)程度、纹理特征等，准确揭示了物体表面的微结构信息。该方案可扩展至复杂环境及室内、外跨场景应用。
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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：CN112649332B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202011616552.7
申请日：2020-12-30
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01N15/0227
Abstract: 本发明涉及煤粉检测技术领域，特别是涉及一种电厂燃煤粒径分布在线检测装置及方法。该装置包括一节用于从磨煤机经过的一次风管道到燃煤器的采样管道，垂直于采样管道设置一气路部分管道，气路部分管道外侧套设有一分气环道，分气环道内部有若干气帘孔，气体通过气帘孔进入气路部分管道，分气环道具有一进气口，通过进气口连接空气压缩机，进气口上设置若干微小气孔，所述气路部分管道另一端接通光路部分管道，光路部分管道作为拍摄区，采用拍摄孔进行光学成像，所述拍摄区的一侧设置相机和激光器，用以拍摄的相机用数据线连接至计算服务器。本发明不但实现煤粉粒径的在线检测，而且可根据煤粉颗粒信息实时调整磨煤机出力，在保证煤粉细度的同时降低磨煤机出力，减小电厂自身耗电量。
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公开(公告)号：CN117477562A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311566402.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明属于虚拟电厂能源技术领域，具体为一种基于时序预测的虚拟电厂调度优化方法，采用Informer时间序列预测模型对某区域未来时间段的光伏/风机发电量和用户端电力负荷进行预测；构建虚拟电厂调度模型，设定目标函数和约束条件，在满足目标函数和约束条件下，通过虚拟电厂调度模型根据步骤S1预测来时间段的光伏/风机发电量和用户端电力负荷，制定未来时间段相应的调度优化方案，本发明方法步进建模简单，同时采用的Informer时序模型是专门为长时间序列预测任务设计的，针对电力系统来说可以更有效的规划和调度发电资源，为运营商提供更有前瞻性的调度策略，准确的预测未来一个月或者一个季度的电力供需投资。
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Patent Agency Ranking
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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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：CN116755134A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310583271.3
申请日：2023-05-23
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明属于核辐射探测及可视化技术领域，具体涉及一种车载式核辐射探测系统及方法，包括：移动小车设备、数据采集模块、无线传输模块、数据处理模块、可视化模块以及运动控制模块，其中，移动小车设备为两轮差速小车，是所述数据采集模块的载体，由用户控制或自主地进行环境探索；通过运动控制模块用于手动控制所述移动小车运动路线及速度或通过快速扩展随机树算法自主进行环境探索完成建图，并通过全覆盖路径规划算法控制移动小车遍历工作区域内除障碍物以外的全部区域。可代替相关人员进入核辐射场所获取核辐射信息并进行可视化显现，方法安全可靠。
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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：CN118135017A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410275903.4
申请日：2024-03-12
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提出了一种集成双分支超分网络的偏振同步定位与建图方法。本发明所采用的方法包括如下步骤：首先构建基于深度学习的超分网络，解析并输出与图像特征相对应的高频偏振信息；其次利用直接法视觉里程计计算相机运动，结合高频偏振图，优化相机位姿；进一步集成PatchMatch初始化深度图与分焦平面型偏振成像系统捕获的目标相位角图，实现偏振方位角消歧；最后，在双视图迭代框架内获得用于稠密点云恢复的优化深度图，最终实现以偏振特性作为约束条件的SLAM(同步定位与建图)稠密地图重建。本发明实现了深度学习辅助的偏振SLAM模式设计，可显著提高所建环境地图的完整度，并在一定程度上提高组合系统的定位定向精度。
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