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公开(公告)号:CN116304589A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310156625.6
申请日:2023-02-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/241 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品,可应用于数据修复技术领域。该方法包括:确定多元时间序列中的待修复时间区间;根据所述待修复时间区间建立依赖网络;根据所述依赖网络获取可变特征预测顺序以及对应的预测模型字典;根据所述可变特征预测顺序和所述预测模型字典确定可变特征对应的候选修复值;根据所述候选修复值更新所述多元时间序列,实现时序数据的修复。因此,本申请对多元时间序列进行划分,并采用上类约束的算法对多元时间序列进行修复从而保证在修复过程中不引入新的约束的违规,在提高了错误数据修复结果的准确率和可靠度的前提下提高了错误数据的修复速度。
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公开(公告)号:CN102706880B
公开(公告)日:2014-04-02
申请号:CN201210213385.0
申请日:2012-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于二维图像和深度信息的路面信息提取装置及使用该装置实现路面裂纹信息的检测方法,涉及路面信息检测技术。它解决了现有路面检测技术仅依靠二维灰度图像信息或者三维深度信息进行裂缝检测存在的误判率高、识别率低的问题。所述装置采用结构光激光器发出的结构光条投射到路面上,采用触发控制系统根据车速协调控制面阵相机和线阵相机采集路面图像。所述检测方法为:使装设有上述装置的车在待检测的路段上行驶;触发控制模块根据车辆行驶速度信息触发面阵相机和线阵相机进行图像采集;根据面阵相机获得的光条图案获得路面深度信息和线阵相机获得的路面二维图像获得待检测的路段的路面裂缝信息。本发明有效提高了路面裂缝识别的准确率和正确率。
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公开(公告)号:CN102800100A
公开(公告)日:2012-11-28
申请号:CN201210277238.X
申请日:2012-08-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于距离势场和自适应气球力的图像分割方法,它属于数字图像处理领域,本发明的目的是为了能够准确的分割长管状边缘,并且能够分割含椒盐噪声的图像。方法:一、构造距离势场算子;二、用构造出的距离势场算子求图像的距离势场,对势场求梯度获得距离力场,并对力场归一化;三、设置初始轮廓,计算自适应气球力;四、将从图像数据中计算的距离力场和自适应气球力带入到轮廓的力学平衡方程,采用有限差分法求解该方程,得到的稳态解组成的轮廓即为分割结果。本发明的优点是抗噪性能较高且可以分割长管状的图像目标。
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公开(公告)号:CN102323269A
公开(公告)日:2012-01-18
申请号:CN201110134784.3
申请日:2011-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 基于假设检验的公路路面裂缝识别决策模型的建立方法,它涉及一种公路路面裂缝识别方法,以解决在结构光三维裂缝检测方式中无法有效的确定采样光条数量n及决策因子m,从而导致路面裂缝中漏检率和误判率较高的问题。方法:步骤一、公路路面裂缝识别两类错误分析;步骤二、基于假设检验的公路路面裂缝识别决策模型的建立;步骤三:裂缝检测正确率函数的单调性分析;步骤四:通过用户决策需要设置两类错误发生率并结合实际硬件允许的极限数量来确定合理的采样光条数n,为三维裂缝检测系统中传感器设计提供决策方案;步骤五:检测用户根据其决策需要灵活设计规则的可信度要求,使其满足新的可信度即检测正确率要求。本发明用于路面裂缝检验。
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公开(公告)号:CN115618946A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211369030.0
申请日:2022-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 一种基于多约束的时序数据异常检测方法,为解决引风机系统中各传感器时间序列异常检测结果准确率低和可靠度低的问题,先获取多元时间序列,并定义多个约束;利用约束对多元时间序列进行检查,得到多元时间序列的违规区间,并对违规区间进行划分,将划分后为一组的违规区间称为违规区间子集,得到多组违规区间子集;将每组违规区间子集中的违规区间进行连接;定义连接后的每组违规区间子集的时间区间;根据每组违规区间子集的时间区间对所述违规区间子集内的所有违规区间进行对齐,得到对齐后的每组违规区间子集;计算对齐后的每组违规区间子集中每条一元时间序列的异常分数,根据异常分数判断所述一元时间序列是否异常。属于数据异常检测领域。
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公开(公告)号:CN100573043C
公开(公告)日:2009-12-23
申请号:CN200810064158.X
申请日:2008-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B11/30
Abstract: 路面平整度自动检测方法,它涉及路面平整度检测领域,它针对现有技术信息不准确,误差源多,结构复杂,无法解决车体倾斜影响的缺点,它的三维结构光视觉检测组件还包括角度传感器;三维结构光视觉检测组件输出端连处理系统输入端;结构光激光器发出的结构光条覆盖纵向路面,处理系统位于车体内。其方法是:一、结构光激光器的结构光条被路面三维信息调制后,在面阵CCD上成像,同时采集车体颠簸信息,通过计算得出三维信息;二、滤波去除病害影响;三、以间隔250mm的距离计算路面高程差,并计算相应路段的IRI结果;四、数据存储、分析和显示。其优点是提取的纵向轮廓完整准确,结构简单,消除车辆颠簸的影响。
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公开(公告)号:CN102831608A
公开(公告)日:2012-12-19
申请号:CN201210284461.7
申请日:2012-08-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于非稳态测量算法的改进规则距离水平集的图像分割方法,它属于数字图像处理领域,本发明的目的是为了更精确的分割高斯噪声和椒盐噪声干扰的图像。方法:一、构造均值算子,用构造的算子设置停止函数;二、手动设置初始轮廓,根据该轮廓初始化水平集函数;三、将步骤一设置的停止函数带入到DRLSE模型的能量方程,采用中心差分法对能量方程最小化,以步骤二得到的初始化水平集作为初始条件进行迭代,得到的稳态解的零水平集即最终的分割结果。本发明的优点是比传统几何Snake模型更精确的分割高斯噪声和椒盐噪声干扰的图像。
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公开(公告)号:CN101510261B
公开(公告)日:2012-03-07
申请号:CN200910071614.8
申请日:2009-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于稀疏分解理论的公路路面裂缝病害特征提取方法。它涉及路面病害检测技术,它解决了基于结构光的轮廓信号分析技术中存在的特征提取不足,实际应用效果不理想等问题。它的步骤为:一、根据不同的病害特征建立不同的病害特征原子库,以位置和尺度作为参数,并使参数在不同的范围内变化,并将原子归一化,得到病害特征过完备原子库;二、根据信号展开理论,从过完备原子库中选取K个原子对信号做K项逼近,再根据稀疏分解理论,从K个原子各种组合中挑选出分解系数最为稀疏的原子组合;病害特征的系数Ck的选择需要满足稀疏性约束条件为:则病害特征可表示为:σ为逼近误差。本发明用于路面病害特征检测,如裂纹、车辙、坑洼或突起等。
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公开(公告)号:CN101510261A
公开(公告)日:2009-08-19
申请号:CN200910071614.8
申请日:2009-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于稀疏分解理论的公路路面病害特征提取方法。它涉及路面病害检测技术,它解决了基于结构光的轮廓信号分析技术中存在的特征提取不足,实际应用效果不理想等问题。它的步骤为:一、根据不同的病害特征建立不同的病害特征原子库,以位置和尺度作为参数,并使参数在不同的范围内变化,并将原子归一化,得到病害特征过完备原子库;二、根据信号展开理论,从过完备原子库中选取K个原子对信号做K项逼近,再根据稀疏分解理论,从K个原子各种组合中挑选出分解系数最为稀疏的原子组合;病害特征的系数Ck的选择需要满足稀疏性约束条件为:;则病害特征可表示为:k=0,1,2,…,σ为逼近误差。本发明用于路面病害特征检测,如裂纹、车辙、坑洼或突起等。
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公开(公告)号:CN101246000A
公开(公告)日:2008-08-20
申请号:CN200810064158.X
申请日:2008-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B11/30
Abstract: 路面平整度自动检测装置及检测方法,它涉及路面平整度检测领域,它针对现有技术信息不准确,误差源多,结构复杂,无法解决车体倾斜影响的缺点,它的三维结构光视觉检测组件还包括角度传感器;三维结构光视觉检测组件输出端连处理系统输入端;结构光激光器发出的结构光条覆盖纵向路面,处理系统位于车体内。其方法是:一、结构光激光器的结构光条被路面三维信息调制后,在面阵CCD上成像,同时采集车体颠簸信息,通过计算得出三维信息;二、滤波去除病害影响;三、以间隔250mm的距离计算路面高程差,并计算相应路段的IRI结果;四、数据存储、分析和显示。其优点是提取的纵向轮廓完整准确,结构简单,消除车辆颠簸的影响。
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