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公开(公告)号：CN119469241A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411511365.0
申请日：2024-10-28
Applicant: 东南大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种大范围冰雪消融自动化监测系统及监测方法。该监测系统的中央数据处理模块用于数据接收、数据处理和数据处理结果展示；GPS定位模块采用高精度GNSS接收机，用于精确定位监测系统；双目定位模块采用自加热相机和深度估计算法，用于监测大范围冰雪消融、积雪、沉降和漂移情况；数据采集模块用于监测系统光伏供能情况和雪面的气象情况；清洁能源供电模块用于给其它模块提供稳定的24V直流电源；温度控制模块用于调节系统内部温度。本发明能够在极端环境中进行长时间的无人值守监测，具有高精度、高自动化程度、微型化的特点，适用于大范围冰雪消融状态与周边气象情况监测。
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公开(公告)号：CN119273727A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411315337.1
申请日：2024-09-20
Applicant: 东南大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图几何的多目立体匹配优化方法，实现步骤：(1)利用单目视觉惯性定位系统采集三帧目标区域的宽基线图像和宽基线图像的相机定位数据；(2)采用多视图几何方法对采集的三帧宽基线图像进行立体校正；(3)采用SGM算法对校正后的三帧图像进行深度估计；(4)采用多视图几何算法计算深度图之间的几何约束；(5)采用基于多视图几何约束和改进SGM算法的多目立体匹配优化算法，在保证宽基线立体匹配大范围区域高精度测量的同时改善宽基线立体匹配存在近景遮挡的问题。本发明能够用于解决宽基线立体匹配算法中存在的严重近景遮挡的问题，提高了宽基线深度估计的准确度，有利于对跑道等存在近景遮挡的大场景进行精确测绘。
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公开(公告)号：CN115409250A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210989917.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于误差补偿框架的机器学习辐照度预测方法，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；S2，数据预处理，包括气象信息特征编码以及数据归一化；S3，获取当前机器模型在时刻T‑K到T的辐照度预测误差，此过程中不更新模型；将时刻T‑K到T的预测误差序列与外界气象数据序列进行信息融合，并用于更新模型；S4，预测，将历史辐照度和气象数据输入误差补偿框架，利用该框架的补偿机制，在预测辐照度的同时降低预测误差。通过本发明的端到端误差补偿框架，模型误差信息可以用于动态更新机器学习模型，在不改变模型结构的前提下降低辐照度的预测误差，提升预测精度。
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公开(公告)号：CN109214279A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810844152.8
申请日：2018-07-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的在线人脸表情预检测方法及装置，该方法包括：对表情视频预处理，并抽取LBP纹理特征；从原始视频提取长度不同的视频片断，构建片断与检测值的映射关系；基于多示例学习，获取每个视频片断的函数表示，并将每两个视频片断构建一个约束对；根据每个训练样本的约束对，通过最小化所有片断在当前时刻的损失函数和函数参数与上一时刻的差异，采用拉格朗日乘数法对模型进行优化，从而更新模型，获得各个时刻的线性表情预检测函数。对于测试样本，将每帧图像特征依次输入预检测器，实时获取每帧图像的检测值，最终根据输出值是否达到预设的阈值判断是否检测到该表情事件。本发明解决了传统表情识别方法不能实现的实时检测问题，并首次提出了在线预检测模型，提高了识别的正确性和及时性。
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公开(公告)号：CN112101118B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010831330.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种远景与近景图像结合的光伏组件定位与匹配方法，包括以下步骤：建立光伏电站的三维模型；拍摄远景图像与近景图像；在远景图像中识别光伏组件，选择特征点；根据拍摄点的GPS信息和相机姿态信息，以及光伏电站的三维模型，计算特征点的位置信息；根据特征点的位置信息，校正拍摄点的位置信息；将近景图像与远景图像的相应区域进行匹配；在近景图像中检测异常的光伏组件，在光伏电站的三维模型中进行定位与匹配。本发明充分结合远景图像的光伏组件分布信息，以及近景图像的光伏组件局部信息，有效实现了光伏组件的定位与匹配，可以用于光伏电站无人机拍摄巡检。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115409258A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211027097.6
申请日：2022-08-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种混合深度学习短期辐照度预测方法，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；S2，数据预处理，包括气象信息特征编码以及数据归一化；S3，利用分解算法获取辐照度子序列；S4，获取当前参数下的编码解码器模型在历史时刻的辐照度预测误差，此过程中不更新模型；将获取的预测误差与原始数据进行信息融合，基于当前时刻的监督信息更新模型；S5，预测，将辐照度子序列和气象数据输入误差补偿框架，利用误差补偿机制，在预测辐照度的同时降低预测误差。本发明结合了数据平稳分解、深度学习模型、误差补偿，从数据处理、模型优化、误差处理三个角度提升辐照度预测精度。
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公开(公告)号：CN108052939A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711236304.8
申请日：2017-11-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于多图优化和稀有特性的显著目标检测方法，包括如下步骤：使用SLIC算法将图像过分割成超像素，计算各超像素的位置和颜色特征；将超像素定义为图的结点，根据超像素的位置和颜色特征分别构造两个不同的图，用于描述输入图像；基于图中结点的度，计算超像素的稀有特性；基于图像边缘超像素和所构造的图，获取种子结点信息；提出多图优化框架，融合所构造的多图、各超像素的稀有特性和种子结点信息，检测出自然场景图像中的显著目标。本发明充分考虑人眼有效的视觉稀有特性，有助于提高复杂自然场景图像中显著目标检测的性能；本发明与其他十五种显著目标检测方法进行比较，验证了该方法检测结果与数据库中的真值图更加一致。
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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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