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公开(公告)号：CN119313810A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411277677.X
申请日：2024-09-12
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/33 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开的属于变电站技术领域，具体为一种基于深度学习的变电站三维模型构建方法，包括具体步骤如下：采集变电站点云数据和构建变电站设备模型库；对变电站点云数据进行预处理；对预处理后变电站点云数据进行分割，得到单体点云集合；对单体点云集合进行识别，然后在变电站设备模型库查找对应设备的点云模型。本发明设计了PCSCK方法，可以极大地降低了对计算资源的需求，同时显著提高了分割效率，实现了对变电站设备的快速且精确的分割。本发明提出了一种点云模型配准方法，利用深度学习网络SERN和KPSM，提高了变电站设备配准的效率和鲁棒性，避免了配准算法陷入局部最优的问题。
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公开(公告)号：CN119862275A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411933203.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/334 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开的属于知识追踪技术领域，具体为一种结合难度特征和时间相关性特征的知识追踪方法，包括具体步骤如下：筛选学生数据，构建学生答题数据集，对学生数据进行预处理；构建知识追踪模型，用于预测学生答题情况并输出学生知识掌握水平；训练知识追踪模型；应用模型，为学生个性化推荐问题，本发明通过问题与各知识点的关联权重和问题难度，增强了题目嵌入的难度特征信息，并根据不同学生的知识掌握水平，给出了符合学生知识水平的个性化问题难度；通过学生做题用时、做题时间间隔和答题情况得到学生答题表现，再结合个性化问题难度计算学生的知识获取程度，丰富了知识获取程度的语义信息。
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公开(公告)号：CN119533487A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411792351.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种面向变电站设备的无人机巡检路径规划方法，属于无人机路径规划领域，该方法包括以下步骤：基于变电站设备位置构建设备节点集；构建基于多目标优化算法的无人机路径规划模型，通过设计指向性路径规划模块、自适应路径变异模块和非支配‑密度排序模块来构成基于多目标优化算法的无人机路径规划模型；将设备节点集输入基于多目标优化算法的无人机路径规划模型进行处理，得到满足目标且经过优化后的路径集合。本发明能够根据变电站具体环境进行针对性的路径规划，减少了规划过程中计算资源的消耗，得到面向变电站设备的无人机巡检路径。
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公开(公告)号：CN119903451A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411988638.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的属于变压器异常检测技术领域，具体为一种基于多模态深度学习的变压器异常检测方法，包括具体步骤如下：采集变压器多模态数据，并进行预处理，得到变压器多模态数据集D；构建一种变压器异常检测模型，将变压器多模态数据输入到变压器异常检测模型中，变压器异常检测模型用于检测变压器是处于正常状态还是异常状态；基于构建的变压器多模态数据集对变压器异常检测模型进行训练，得到训练后的变压器异常检测模型；变压器异常检测模型训练完后，应用变压器异常检测模型检测变压器是处于正常状态还是异常状态。本发明使用变压器异常检测模型，从多个维度全面感知变压器的运行状态，减少误报和漏报情况；同时避免人工巡检的失误。
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