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公开(公告)号：CN114359948B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111587313.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于重叠滑窗机制与YOLOV4的电网接线图图元识别方法，包括：1)获取电网厂站接线图数据集；2)对接线图分别进行分级预处理；3)进行基于重叠滑窗机制的子图切割，切割中进行标定定位框坐标映射及标定定位框坐标校正，划分训练集与验证集；4)进行YOLOV4模型初始化，用训练、验证集上分别进行模型训练与参数调优，保存最优模型；5)用于接线图识别测试时，加载保存的模型，进行分级预处理与子图切割；6)处理模型对子图的输出，整合并保存输出的图元坐标与分类信息。本发明能够在多种尺寸的接线图，尤其是高分辨率大型接线图中实现图元的准确识别，解决了电气接线图图元识别的实际问题。
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公开(公告)号：CN113335789A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110525622.6
申请日：2021-05-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一体化智能分类回收垃圾箱，包括箱体、转运装置、驱动装置、垃圾识别装置和控制器；箱体设有垃圾投放口；转运装置位于垃圾投放口下方，转动连接于箱体，设有可打开或关闭的垃圾通道；驱动装置连接于转运装置，用于驱动转运装置转动；转运装置下方设有至少两个分类垃圾桶；垃圾识别装置设于转运装置一侧，用于识别垃圾种类并发送垃圾种类信息到控制器；控制器分别与驱动装置和垃圾识别装置连接，用于根据垃圾种类信息控制驱动装置动作，以使转运装置转动至与垃圾种类信息相应的分类垃圾桶上方，并使垃圾通道连通所述分类垃圾桶。用户无需先行判断垃圾种类，可以实现快速垃圾分类投放，使用方便。本发明还涉及一种垃圾分类回收方法。
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公开(公告)号：CN117171667A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310984705.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷识别增强方法、装置和存储介质，属于非侵入式负荷识别领域。其中方法包括：S1、构建训练集；S2、构建并训练负荷辨识模块；S3、在用电总线持续监测电压、电流，当有负荷投切时，提取该负荷的运行特征；S4、判断用户是否开启算法增强，若是，进入步骤S5；S5、缓存步骤S3所提取的负荷的运行特征；S6、将缓存的运行特征输入至负荷辨识模块，负荷辨识模块的每个分类器输出识别结果和对应各负荷种类的概率向量；S7、筛选若干个高不确定度样本和共识样本；S8、根据步骤S7获得的样本及其标签，对分类器进行更新，并在更新后返回步骤S3。本发明可达到标注成本低、性能提升大的效果。
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公开(公告)号：CN113335788B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110525594.8
申请日：2021-05-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种垃圾分类破袋排序装置和一种垃圾分类破袋排序方法，机架由上至下依次设有破袋装置和排序装置，破袋装置包括破袋箱，破袋箱内设有至少两个摩擦轮组，每两个摩擦轮组之间留有空隙，每个摩擦轮组包括至少两个摩擦轮，每个摩擦轮均转动连接于破袋箱，每个摩擦轮均连接有第一驱动装置；机架上设有控制器，破袋箱上端设有垃圾投放口，垃圾投放口设有第一检测装置，第一检测装置用于检测垃圾投放口的垃圾并发送第一检测信号到控制器，控制器用于根据接收到的第一检测信号控制第一驱动装置驱使摩擦轮转动，且使每两个相邻的摩擦轮的转动方向相反，排序装置设于破袋箱下方，排序装置用于将从破袋装置滑落的垃圾逐个排序。
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公开(公告)号：CN114359949A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111587336.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/413 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对电网接线图文字的识别方法，包括：1)收集电网接线图图中文字的图片，对图片进行预处理得到文字图片数据集，并划分为文字图片训练集和文字图片测试集；2)搭建CRNN神经网络模型，分别利用Synthetic Chinese String Dataset和文字图片训练集进行预训练和分层解冻式训练；3)收集识别错误的图片构成错误识别数据集，进一步对CRNN神经网络模型进行训练；4)利用训练好的CRNN神经网络模型，构建针对电网接线图文字的识别模型，对文字图片测试集中的图片进行识别。本发明实现了针对电网接线图文字的高准确率识别，解决了传统文字识别方法对电网接线图文字的识别准确率不高的问题，作为电网接线图识别的重要一环，将有助于提高其运维效率及准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119519117A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411509884.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02J13/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F16/29 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06F18/213 , H02J3/14 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种考虑气象因素影响的家庭灵活性资源联合监测方法，包括：收集真实家庭用电场景中的总线功率数据、各个灵活性资源的单体功率数据以及对应时段的候选气象因素数据并进行预处理，得到干净数据；根据干净数据，计算家庭灵活性资源运行与候选气象因素之间的相关系数，筛选出对灵活性资源运行影响大的关键气象因素，并与总线功率数据合并为多维特征向量；将多维特征向量作为输入及预处理后的单体功率数据作为标签进行模型训练；在实际应用中，将实时采集到的总线功率数据和对应时段的经筛选出的关键气象因素输入到训练好的模型，同时得到多个精确的灵活性资源单体功率数据。本发明可实现在复杂用电场景中多种灵活性资源的精确监测。
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公开(公告)号：CN114842494B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111589662.3
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/418 , G06V30/19 , G06V10/74 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种自动识别电力系统厂站接线图连接关系的方法，首先在厂站接线图上进行预处理操作，将图元和文字涂白并把边框涂白；然后使用LSD直线检测算法对厂站接线图的直线进行检测，并筛选、分类，并对筛选分类后的直线进行多步骤的合并处理，得到完整的直线。再按照完整直线之间的交点、直线与母线的交点进行切割，得到独立的直线段。接着对所有直线段进行图元或其他直线段端点的匹配，得到初步的连接线列表。对连接线列表采取后处理的操作，包括过滤两个端点连接相同图元的连接线；多次连接线剪枝；将一些连接线重新连接上，最终输出识别出的连接线列表。本发明具有较高的识别准确度与识别速度，解决了厂站接线图人工绘制繁琐易出错的问题。
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公开(公告)号：CN114359949B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111587336.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/413 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对电网接线图文字的识别方法，包括：1)收集电网接线图图中文字的图片，对图片进行预处理得到文字图片数据集，并划分为文字图片训练集和文字图片测试集；2)搭建CRNN神经网络模型，分别利用Synthetic Chinese String Dataset和文字图片训练集进行预训练和分层解冻式训练；3)收集识别错误的图片构成错误识别数据集，进一步对CRNN神经网络模型进行训练；4)利用训练好的CRNN神经网络模型，构建针对电网接线图文字的识别模型，对文字图片测试集中的图片进行识别。本发明实现了针对电网接线图文字的高准确率识别，解决了传统文字识别方法对电网接线图文字的识别准确率不高的问题，作为电网接线图识别的重要一环，将有助于提高其运维效率及准确度。
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公开(公告)号：CN114359948A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111587313.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于重叠滑窗机制与YOLOV4的电网接线图图元识别方法，包括：1)获取电网厂站接线图数据集；2)对接线图分别进行分级预处理；3)进行基于重叠滑窗机制的子图切割，切割中进行标定定位框坐标映射及标定定位框坐标校正，划分训练集与验证集；4)进行YOLOV4模型初始化，用训练、验证集上分别进行模型训练与参数调优，保存最优模型；5)用于接线图识别测试时，加载保存的模型，进行分级预处理与子图切割；6)处理模型对子图的输出，整合并保存输出的图元坐标与分类信息。本发明能够在多种尺寸的接线图，尤其是高分辨率大型接线图中实现图元的准确识别，解决了电气接线图图元识别的实际问题。
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公开(公告)号：CN119202938A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411199440.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2431 , G01R31/00 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种面向未知混叠场景的两阶段非侵入式负荷检测方法，首先基于特征掩蔽构建轻量化的通用降噪模型以及基于非局部残差收缩模块构建轻量化的鲁棒识别模型，用于提取并识别关键电器特征。通过添加随机噪声构建增强训练集，分别以均方误差和交叉熵损失函数训练两个模型。在测试阶段，采用训练好的模型对未知混叠场景的目标电器进行两阶段的鲁棒识别，在第一阶段，采用训练好的通用降噪模块对波形进行降噪处理，在第二阶段，采用训练好的鲁棒识别模型对降噪后的目标电器的混叠分解波形进行关键特征识别，获得目标电器的预测标签。本发明的设计兼顾了轻量化和鲁棒性，适合边缘部署，显著提升了负荷检测在复杂环境中的性能。
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