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公开(公告)号：CN118071634A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410465418.3
申请日：2024-04-18
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 王彦芳 , 吴明波 , 毛莺池 , 陈琨 , 李红勇 , 刘华 , 潘祯祥 , 陆伟 , 赵盛杰 , 聂兵兵 , 李建刚 , 熊成龙 , 简树明 , 岳宏斌 , 马小波 , 付兆明 , 冉龙明 , 张润 , 刘锦 , 沈凤群 , 钟汝梅
Abstract: 本发明公开了一种用于低照度偏色图像的自适应增强方法，包括：分别针对低照度偏色图像的R、G和B通道，计算局部灰度因子、局部对比度因子和局部色度因子，融合三种因子作为Naka‑Rushton函数的关键参数，利用归一化的Naka‑Rushton函数分别调整RGB三个通道的灰度值，以调整图像亮度并修正偏色；进一步，借助指数函数提升每个像素与其邻域之间的差异，以增强局部对比度，得到增强后的彩色图像。本发明在对RGB通道开展并行处理的过程中，设计并引入局部灰度、色度、对比度度量因子，用于自适应地控制各通道局部的增强幅度，从而能够在摆脱低照度、去除偏色的同时，有效保护图像细节和色彩饱和度。
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公开(公告)号：CN116385794B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310386316.8
申请日：2023-04-11
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于注意力流转移互蒸馏的机器人巡检缺陷分类方法及装置，设计了一个互蒸馏缺陷图像分类模型，采用互蒸馏训练策略提取缺陷图像分类模型中间层的注意力转移矩阵作为增益知识，实现高精度、高效率的缺陷分类工作。该模型首先根据相邻层注意力图的变化，得到基于过程驱动的注意力流转移的知识矩阵。然后将基于过程驱动的注意力流转移的知识矩阵在互蒸馏缺陷图像分类模型层间双向传递，最后结合结果驱动的知识，实现在线互蒸馏。本发明针对现有图像分类模型忽略中间层信息，无法充分有效利用中间层特征知识的问题，设计了互蒸馏缺陷图像分类模型，提高缺陷图像的分类效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116432656B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310694310.7
申请日：2023-06-13
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/194 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种面向大坝应急响应的小样本命名实体识别方法，使用细粒度原型网络构建小样本命名实体识别模型，对实体与非实体采用不同的原型构造方式，不同的原型充分地表达相应实体与非实体类型的特征；同时在模型训练过程的损失函数中添加同类实体或者非实体之间的特征差异，以使得同类实体或者非实体的特征表示更加接近；在完成所有类的原型构造后，使用距离函数计算给定样本与所有类原型之间的距离，将距离转换为相似度概率以对样本进行分类。本发明摆脱了现有大坝安全管理领域深度学习算法对大量训练数据的依赖性，能够在样本较少的大坝数据集中完成命名实体识别任务，并具有较高的识别精度与较好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN116753857A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310366982.5
申请日：2023-04-07
Applicant: 华设检测科技有限公司 , 华设设计集团股份有限公司 , 东南大学 , 常州市三级航道网整治工程建设指挥部办公室 , 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于激光视觉的闸室变形观测装置及观测方法，提出了一种基于接缝变形累计以监测船闸闸室墙顶位移的新方法，该方法利用船闸闸室段的分缝处理，通过相邻闸段之间的相对位移计累计监测闸室整体墙顶的水平位移；采用激光视觉技术，通过高精度拍摄后计算机视觉提取，测得闸段间接缝的横向水平错动、径向张开以及竖向不均匀沉降；同时，给出一种该装置的装配方法，保证安装过程简单易行，且安装方法科学合理，保证测量精度。
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公开(公告)号：CN116385794A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310386316.8
申请日：2023-04-11
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于注意力流转移互蒸馏的机器人巡检缺陷分类方法及装置，设计了一个互蒸馏缺陷图像分类模型，采用互蒸馏训练策略提取缺陷图像分类模型中间层的注意力转移矩阵作为增益知识，实现高精度、高效率的缺陷分类工作。该模型首先根据相邻层注意力图的变化，得到基于过程驱动的注意力流转移的知识矩阵。然后将基于过程驱动的注意力流转移的知识矩阵在互蒸馏缺陷图像分类模型层间双向传递，最后结合结果驱动的知识，实现在线互蒸馏。本发明针对现有图像分类模型忽略中间层信息，无法充分有效利用中间层特征知识的问题，设计了互蒸馏缺陷图像分类模型，提高缺陷图像的分类效率和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113312500B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110702542.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Inventor： 毛莺池 , 季佳丽 , 肖海斌 , 程永 , 苏茂 , 吴威 , 王龙宝 , 陈豪 , 简树明 , 丁玉江 , 谭彬 , 张润 , 刘锦 , 岳宏斌 , 赵盛杰 , 熊成龙 , 沈凤群 , 冉龙明 , 娄毅博 , 李旭
IPC: G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向大坝安全运行的事件图谱构建方法，步骤为：(1)使用词向量嵌入增强语义信息；(2)引入局部注意力，全局注意力捕获关键词和挖掘文档信息；(3)使用Focalloss解决样本不均衡问题并提取事件类型；(4)增加事件类型编码串联组成新的句子编码，使用BiLSTM处理串联后的嵌入向量；(5)按比例融合图转换注意网络和注意力网络提取有效特征，捕获对应事件论元；(6)使用论元填充网络填补事件缺失文档级论元；(7)加权融合图转换注意网络和注意力网络标注序列，获取事件之间的因果关系，构建事件图谱。
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公开(公告)号：CN113312500A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110702542.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Inventor： 毛莺池 , 季佳丽 , 肖海斌 , 程永 , 苏茂 , 吴威 , 王龙宝 , 陈豪 , 简树明 , 丁玉江 , 谭彬 , 张润 , 刘锦 , 岳宏斌 , 赵盛杰 , 熊成龙 , 沈凤群 , 冉龙明 , 娄毅博 , 李旭
IPC: G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向大坝安全运行的事件图谱构建方法，步骤为：(1)使用词向量嵌入增强语义信息；(2)引入局部注意力，全局注意力捕获关键词和挖掘文档信息；(3)使用Focalloss解决样本不均衡问题并提取事件类型；(4)增加事件类型编码串联组成新的句子编码，使用BiLSTM处理串联后的嵌入向量；(5)按比例融合图转换注意网络和注意力网络提取有效特征，捕获对应事件论元；(6)使用论元填充网络填补事件缺失文档级论元；(7)加权融合图转换注意网络和注意力网络标注序列，获取事件之间的因果关系，构建事件图谱。
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公开(公告)号：CN119034279A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411174720.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明提供一种高效沉砂池，涉及沉砂池技术领域，包括池本体，所述池本体的顶部设置有进水部，所述进水部具有若干进水口；所述池本体的内部位于所述进水部的下方设置有过滤部，所述过滤部的底部具有倾斜底板，所述倾斜底板的低端设置有出水孔，所述过滤部的池壁上靠近所述出水孔处设置有净水剂进料口；所述池本体的内部位于所述过滤部的下方设置有混合部，所述混合部的内部设置有搅拌机构，所述混合部的底部设置有闸门；所述池本体的内部位于所述混合部的下方设置有沉砂部。本发明拆除与清理方便，并且沉砂效果好，能够清除水中携带的大体积物质和泥沙，且能够收集泥沙。
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公开(公告)号：CN116402275B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310194969.6
申请日：2023-03-03
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N20/20 , G06V20/17 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向大坝智能协同巡检的无人载具动态选择方法，在现实的大坝库区环境中，基于联邦学习针对边缘设备的异构性来多节点协作执行相应的巡检任务，包括：构建节点的本地计算效率评估标准，根据节点客户端计算能力的表征进行分组；在组内通过本地数据代表性评价构造选择权重，并选择最具数据代表性的客户端参与本地训练，融合各组结果完成客户端选择；每一迭代回合的聚合结束后，根据最新一轮的训练时间更新客户端的本地计算效率，再重复以上步骤对客户端选择结果进行动态更新。本发明通过提升各边缘设备的参与度，增强特殊数据的表征能力来提高巡检设备协同监测的缺陷
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公开(公告)号：CN116432656A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310694310.7
申请日：2023-06-13
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/194 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种面向大坝应急响应的小样本命名实体识别方法，使用细粒度原型网络构建小样本命名实体识别模型，对实体与非实体采用不同的原型构造方式，不同的原型充分地表达相应实体与非实体类型的特征；同时在模型训练过程的损失函数中添加同类实体或者非实体之间的特征差异，以使得同类实体或者非实体的特征表示更加接近；在完成所有类的原型构造后，使用距离函数计算给定样本与所有类原型之间的距离，将距离转换为相似度概率以对样本进行分类。本发明摆脱了现有大坝安全管理领域深度学习算法对大量训练数据的依赖性，能够在样本较少的大坝数据集中完成命名实体识别任务，并具有较高的识别精度与较好的收敛性能。
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