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公开(公告)号：CN119807959A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411873794.2
申请日：2024-12-18
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N5/025 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06F18/2321 , G06F18/2135 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种基于无监督学习的智能设备故障诊断与推理方法及系统。属于工业设备故障诊断与预测技术领域，方法包括：(1)数据采集与预处理；2)无监督异常特征提取与检测；(3)基于无监督学习的动态因果推理；(4)动态自优化推理引擎；(5)智能故障推理与探索；(6)动态知识图谱增强；(7)故障预测与决策支持。针对需大量标注数据、缺乏因果分析和多源数据融合困难等问题，通过无监督深度模型提取特征、构建动态因果关系、实时自优化推理引擎与动态知识图谱融合，实现对设备故障的无标注高效检测与分类、故障模式诊断、预测和决策支持，从而大幅降低停机时间与维护成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117705083A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311672742.4
申请日：2023-12-06
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明属于地图构建技术领域，公开了一种基于多模态的无人机群协同地图构建方法及系统，方法包括：无人机群中的每一无人机根据机载传感器采集飞行区域内的传感器数据，根据传感器数据建立子地图，并对子地图进行局部优化；利用全局场景下的回环检测，将局部优化后的子地图进行融合，使用图优化算法对融合地图进行漂移修正，完成全局地图构建。本发明提高了传感器的可扩展性，且实现自主环境感知。
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公开(公告)号：CN117036447A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310964130.6
申请日：2023-08-01
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的室内场景稠密三维重建方法及装置，方法包括根据IMU数据得到IMU里程计；利用IMU数据对雷达数据进行校正，并根据相邻校正后的雷达数据得到雷达里程计；将IMU里程计作为初始化参数，根据视觉数据得到视觉初始位姿，并引入历史全局三维地图对视觉初始位姿进行优化得到视觉里程计；根据雷达数据和视觉数据提取稠密平面点云，转换雷达数据的点云和稠密平面点云得到三维模型，基于匹配雷达里程计和视觉里程计确定三维模型中各点云在视觉数据中的像素，将对应像素的像素值映射至三维模型上得到新的全局三维地图。本发明使用视觉数据、IMU数据和雷达数据，稳定有效地建立高精度室内场景全局三维地图。
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公开(公告)号：CN116051374A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211730465.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种船舶全景影像信息获取方法及系统，方法包括：根据船舶尺寸大小确定船舶周围摄像头的安装个数和安装位置；从船舶的正上方获取船舶停靠在码头时的船舶俯视图像，同时获取各个摄像头采集的船舶周围图像；计算各船舶周围图像到船舶俯视图像的第一投影变化矩阵，并根据第一投影变化矩阵将各船舶周围图像投影得到俯视投影图；根据相邻俯视投影图之间的重叠区域计算相邻俯视投影图之间的融合权重，并将所有俯视投影图融合为全景影像图；计算各船舶周围图像到全景影像图的第二投影变化矩阵，在船舶的实际工作中，基于第二投影变化矩阵将各个摄像头采集的船舶周围图像映射得到实时全景影像图。本发明提高了全景影像信息获取效率和质量。
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公开(公告)号：CN119760644A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411833977.1
申请日：2024-12-12
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明提出了一种据融合的动态因果图谱推理模型，包括以下步骤：采集设备的多模态数据，进行标准化、缺失数据填补和噪声清洗等预处理；然后通过跨模态嵌入网络对不同模态数据进行融合，生成统一的高维特征表示；基于因果推理模型构建动态因果图谱，节点表示故障现象，边表示因果关系，权重通过贝叶斯更新动态调整；通过最大后验推断(MAP)算法识别故障链条中的关键节点，并生成多步骤的维修建议；通过强化学习引入动态反馈机制，不断优化推理模型和维修策略。本发明能够有效融合多模态数据，通过动态因果图谱推理和动态反馈与自我优化机制，系统能够根据实时数据不断优化诊断模型，提升故障诊断和维修的效率。
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公开(公告)号：CN117788694A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311704621.3
申请日：2023-12-12
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明属于三维场景重构技术领域，具体涉及一种基于先验学习的室内三维场景语义建模方法及装置，方法包括：获取待建模的室内场景一个或多个角度的图像数据，得到室内场景中每一目标物体的分割图像；基于一个或多个角度的图像数据对应的分割图像得到室内场景中每一目标物体的三维模型；根据一个或多个角度的图像数据对应的分割图像估计出室内场景中每一目标物体的三维边界框；对一个或多个角度的图像数据中的每一图像数据进行估计，得到每一图像数据对应的相机位姿和场景布局参数；根据室内场景中每一目标物体的三维模型、三维边界框以及每一图像数据对应的相机位姿和场景布局参数生成室内三维场景。本发明有效提高建模准确性和建模效率。
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