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公开(公告)号：CN117613974B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311559314.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司 , 铁塔能源有限公司重庆分公司
Abstract: 本发明涉及电网调度技术领域，具体公开了一种结合非线性规划的分层多目标楼宇微电网调度方法及系统。首先创建了楼宇微电网模型，然后对电荷进行分类，满足不同种类电荷的调度需求，然后结合楼宇微电网模型和电网的分类结果建立多目标优化问题，具体是双目标优化问题，一个是经济优化，一个是负荷调度优化，并提出了结合非线性规划的分层多目标寻优方法，非线性规划可以提升局部寻优能力，本发明综合考虑了楼宇微电网供需两侧目标，将目标进行互动优化，为楼宇微电网调度提供了更好的解决方案。
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公开(公告)号：CN115480484B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211113119.0
申请日：2022-09-14
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种面向智慧灯杆的多源信号集成控制方法，包括以下步骤，S1：对各功能模块在信号集成模块的电路板中建立部署模型；S2：通过任务优先级、物理层的编码状态信息建立网络效用最大化资源管理优化模型；S3：基于S1与S2建立智慧灯杆的多源信号集成控制优化模型；S4：扩充量子遗传算法对集成控制优化模型进行优化求解。本发明有助量子理论赋予了遗传算法更广泛的表示能力，更快的收敛，更好地避免了算法早熟，同时有助于减少信号集成模块的电路板的体积，提高各种控制模块的集成度，增加智慧灯杆的功能，提升网络系统资源的利用率，减少系统能量消耗。
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公开(公告)号：CN115797775B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211598421.X
申请日：2022-12-14
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于近地视频图像的违章建筑智能识别方法及系统，包括步骤：S1、在铁塔上挂载视频监控探头，通过调整视频监控探头的高度、角度和焦距实现预设区域的近地视频图像采集；S2：去雾处理；S3：将去雾处理后的近地视频图像转化为HIS模型并对强度通道进行Gabor滤波，然后选取特征值序列图中的全局最大值构成显著性特征图；S4：基于显著性特征图获取团块面积，并判定是否存在连续多帧图像的团块面积满足违章建筑物判定条件，如果存在，则认定当前视频监控探头所管控的预设区域存在违章建筑。其效果是：能有效去除自然场景的雾霾影响，能自适应判别监测范围的违章建筑，具有较高的实用性和工程泛化能力。
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公开(公告)号：CN115862315B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211370801.8
申请日：2022-11-03
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
Abstract: 本发明提供一种面向智慧城市多源异构数据流的交通灯控制方法，包括以下步骤，S1:光线采集模块、视频采集模块、声音采集模块协同采集光亮数据、视频数据、声音数据，并进行去噪处理，对下一时刻的光亮数据、视频数据、声音数据进行预测及修正；S2:以时间流为基础，时间同步与模态对齐模块对S1采集的光亮数据、视频数据、声音数据进行对齐；S3:控制模块对S2的数据进行分析，信号协同的控制模块对交通灯时延控制模块及路灯光照明亮度控制模块进行控制。本发明对采集的声音数据、视频数据、光线数据进行去噪及预测，从而准确了解当前及下一时段的人流量及方向、车流量及方向；以时间流为基础进行模态对齐，从而为全方位多角度决策提供前提。
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公开(公告)号：CN116051953A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211470248.5
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于可选择卷积核网络及加权双向特征金字塔的小目标检测方法，属于深度学习目标检测领域，具体包括以下步骤：S1：对原始图像进行数据增强，采用自适应锚框计算预定义锚框，采用自适应图像缩放处理将图像缩放到同一尺寸，将处理后图像输入引入基于空间注意力的可选择卷积核网络的YOLOv5骨干网络中；S2：输入图像经过所述骨干网络进行多层特征提取得到不同层次特征；S3：使用BiFPN对不同层次特征进行跨层特征融合，得到多个融合特征；S4：在YOLOv5检测层增加一组小目标检测锚框，对多个融合特征进行小目标检测；S5：对改进后的网络模型进行训练，将数据集输入训练好的模型中对小目标进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117475296B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311029931.X
申请日：2023-08-16
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/34 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种农村违章建筑实时监测方法及系统，其使用高地摄像头实时监控的方法，解决遥感图像技术及无人机航拍技术不能实时监测农村违章建筑的弊端；使用实际违章建筑数据集训练出去雾去雨去霾模型，解决雾天、雨天、雾雨天以及雾霾天对农村违章建筑检测精度的影响；使用经过去雾去雨去霾模型进行去雨去雾去霾处理的清晰违章建筑数据集训练出违章建筑识别模型，该模型基于SwinTransformer模型构建，SwinTransformer模型在正常的检测任务中检测精度高于其它算法，且在小目标检测任务上表现优异，本发明在SwinTransformer模型的基础上增加了局部感知模块，以扩大网络的局部感知能力，进一步提高对小目标的检测精度，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN116563774B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310156696.6
申请日：2023-02-23
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
Abstract: 本发明公开了一种国土耕地非法开采自动识别方法及系统，包括步骤：S1、近地视频图像采集；S2：利用步骤S1所采集的近地视频图像进行自然场景背景建模；S3：对近地视频图像进行特征提取，包括兴趣特征、轮廓特征和运动特征；S4：对步骤S3提取的特征信息进行分析，判断自然场景中是否存在国土耕地非法开采行为；S5：输出识别结果并执行管控指令。其效果是：克服了现有技术存在的不及时、不准确、效率低等问题，能有效去除自然场景的雾霾等天气环境带来的预处理影响，提取视频图像的兴趣特征、轮廓特征以及运动特征等典型特征，可自适应判别监测范围的非法开采行为，在识别精确度和及时性上具有明显优势，且具有较强的工程实用性和工程泛化能力。
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公开(公告)号：CN117630014A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311619126.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
IPC: G01N21/88 , G06V10/764 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/44
Abstract: 本申请涉及缺陷检测技术的领域，尤其涉及塔脚焊缝检测装置、焊缝检测方法及存储介质。所述焊缝检测方法包括：接收待检测零部件的图像信息；所述图像信息包括若干图片；接收零部件的分辨信息，所述分辨信息包含表征所述零部件缺陷类型和缺陷特征的信息；提取所述图片的图像轮廓特征和区域特征；根据所述分辨信息、所述图像轮廓特征和所述区域特征确定所述零部件的质量判断结果，能够提高工作人员对塔脚焊接缺陷的检测效率。
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公开(公告)号：CN116433466A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211470261.0
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
IPC: G06T3/00 , G06N3/0475
Abstract: 本发明涉及一种基于扩散循环生成式对抗网络的图像风格迁移方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：创建风格A图片数据集和风格B图片数据集，对图像数据进行预处理，构建训练集和测试集；S2：构建扩散循环生成式对抗网络模型；S3：设计扩散循环生成式对抗网络模型的损失函数；S4：将风格A与风格B的非成对训练集输入所述扩散循环生成式对抗网络模型中进行训练；S5：将风格A与风格B的测试集分别输入训练好的扩散循环生成式对抗网络模型中，获得风格转换后的图像，完成风格迁移任务。
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公开(公告)号：CN116188936A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211470252.1
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于切片辅助推理和自适应空间特征融合的小目标检测方法，属于计算机视觉领域。该方法首先将原始图像数据经过切片辅助推理模块，对原始图片进行切片操作；然后将切片后的图像块送入改进的YOLOv5网络模型输入端，经过骨干部分的Conv、C3，以及分别在骨干和颈部部分加入CCSA模块后，颈部及头部采用FPN+ASFF模块对特征进行自适应空间特征融合，将融合后的特征送入输出端，并使用改进的Alpha‑ICIoU损失函数对模型进行评估及反馈调参。本发明能提高小目标检测精度。
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