电力作业场景下基于深度学习的人体违规行为识别系统

    公开(公告)号:CN118411671A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410598751.1

    申请日:2024-05-15

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 朱杰 贺灿

    Abstract: 本发明提供基于深度学习的电力作业违规行为识别系统,旨进行相应的预警输出,提高高空作业的监管便利性,具体包括:获取实时画面,通过深度学习网络识别出实时画面中作业人员、安全帽、烟、焊接、护目镜、防护手套;从模型检测数据中,遍历得到的目标框类别,建立目标框类别集;检查是否存在禁止行为特征;如果不存在禁止行为,进一步检查是否出现特定作业场景典型特征;如果不存在特定作业场景典型特征,则直接进行常规作业行为判定,运行常规作业行为评估函数;如果存在特定场景典型特征,记录当前场景关键信息,运行特定场景行为评估函数,如果特定场景行为评估函数D大于设定的判定阈值,则特定作业场景判定为正常作业,否则判定为违规作业。

    代码分发的优化方法、装置、系统及计算机设备

    公开(公告)号:CN115941507A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211244458.2

    申请日:2022-10-11

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及计算智能技术领域,解决了代码分发过程中能耗与时间消耗导致终端设备版本不一致的技术问题,尤其涉及一种代码分发的优化方法,该方法包括以下过程:对面向边缘智能终端再编程代码分发问题进行数学建模,将代码分发问题转化为一个优化问题;采用蚁群优化算法根据本地信息获得最优的转发终端集合及相对应的最优转发半径决策;按照最优转发半径决策通过基站采用无线再编程连续向若干终端设备发送预告信息和喷泉码生成的编码包。本发明为终端设备分发更新代码时,利用最优的转发终端集合及集合内各终端的最优转发半径来传播,能够最小化代码分发过程中的能量和时间消耗,以此保证整个系统的使用寿命最大化。

    一种基于红外图像的电力杆塔局部放电检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115616356A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211278196.1

    申请日:2022-10-19

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及局部放电检测技术领域,解决了对电力杆塔进行局部放电现象检测困难的技术问题,尤其涉及一种基于红外图像的电力杆塔局部放电检测方法,包括以下步骤:S1、获取带有温度数据的电力杆塔的红外图像;S2、对红外图像进行温度检测,获取红外图像中的最高温度值和最低温度值;S3、将红外图像转为灰度图片,根据最高温度值和最低温度值计算灰度图片中温度值与灰度值的线性关系;S4、设定温度突变检测阈值,使用斑点检测算法检测红外图像温度值与灰度值的关系中的温度异常突变点,温度异常突变点即为局部放电区域。本发明通过红外摄像头拍摄的带有温度数据的图像,经过检测能够对所拍摄的电力杆塔判断是否存在局部放电现象。

    一种矿山井下非结构化特征下的SLAM方法及系统

    公开(公告)号:CN115290073A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210970287.5

    申请日:2022-08-12

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及矿山井下定位与导航技术领域,解决了非结构化环境特征下且GPS无法作用的井下定位与建图难的技术问题,尤其涉及一种矿山井下非结构化特征下的SLAM方法,包括以下过程:获取激光雷达当前激光帧的点云信息;计算激光雷达当前激光帧点云信息中每个点的曲率,并根据每个点的曲率提取每个点的角点特征以及平面点特征;通过相机提取当前帧的信息,根据当前帧的信息采用FAST算法检测当前帧的角点,并判断是否为一个角特征点;根据当前帧的信息采用KLT光流法跟踪算法跟踪当前滑动窗口关键帧的特征点。本发明实现对煤矿井下进行高精度定位,同时平衡了精度与计算量,提高矿山井巷的定位与建图准确率与实时性。

Patent Agency Ranking