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公开(公告)号：CN116126027A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310224805.3
申请日：2023-03-10
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提出基于机器视觉与多传感器融合的配电站房无人机巡检系统，包括具备机器视觉的微型无人机；微型无人机在设有无线充电模块与电源管理模块的停机坪处起降；巡检系统还包括设于停机坪上的边端设备，以及贴于需巡检区域、仪表与指示灯旁的可被微型无人机视觉识别的定位标识码；所述定位标识码用于引导微型无人机抵达巡检目标；所述边端设备包括边端计算设备与边端控制设备，其将无人机巡检时回传的IMU姿态轨迹数据与无人机视觉定位的坐标数据二者相融合形成融合定位数据；当无人机用于视觉定位的信息丢失时，边端设备主动介入，通过融合定位数据获取无人机坐标；本发明可以实现对配电站房三维立体、无死角的覆盖巡检。
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公开(公告)号：CN115412188A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211030729.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 福州大学
IPC: H04B17/309 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于无线感知的配电站房操作行为识别方法，通过WIFI CSI传感器分别对操作行为分解后的各个动作单独进行信道状态信息采集，并通过同步相机标定以获取对应动作的三维人体骨髂标签；利用信道状态信息结合三维骨髂数据进行模型训练，构建CSI数据与三维骨髂关键点的映射网络；之后再通过WIFI CSI传感器获取整套连续动作的信道状态信息，对连续动作进行分割后，利用骨髂关键点映射网络获取骨髂点数据进行分类识别；本发明能通过WIFI CSI传感器结合深度学习算法实现配电站房连续操作行为的识别。
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公开(公告)号：CN115410018A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211010884.X
申请日：2022-08-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无线信道信息的居家连续行为辨识方法及系统。通过WiFi探测器对各居家连续行为进行信道状态信息采集，利用摄像机同步获取对应行为的二维人体骨骼坐标标签；并利用分割算法分割连续行为，将分割后的CSI数据处理为频谱图，利用深度学习模型建立CSI与行为骨骼关节点之间的映射关系，进行骨骼关节点坐标预测，并利用聚类算法完善骨骼图。本发明，使用WiFi探测器获取居家连续行为的CSI数据，将分割后的CSI数据处理为频谱图，能够深入挖掘CSI的数据特征；利用深度学习模型将CSI数据映射到对应的行为骨骼关节点，最后用聚类算法完善骨骼图。以骨骼图的形式呈现居家连续行为，既保护了居住者的隐私，又能直观的看出包括肢体动作在内的居家活动。
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公开(公告)号：CN115393714A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211027107.6
申请日：2022-08-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种融合图论推理的输电线路螺栓缺销钉检测方法，所述检测方法基于的目标检测算法利用图像语义算法提取图像的结构语义特征，学习输电线路部件的空间关系和部件间的连接关系，并与特征提取网络输出的视觉特征相融合来增强特征，由分类器和回归器输出图中螺栓的位置并判定销钉是否缺失；所述图像语义算法以Faster R‑CNN框架为基础来加入GRM模块并构建GR‑RCNN算法，以加强目标检测算法对图中螺栓类小目标的识别能力，在判定销钉是否缺失时，以销钉未缺失的螺栓类图像为正样本，利用Fastflow算法来判定待检测图像中的螺栓是否缺销钉；本发明能提高小目标检测精度，和解决螺栓缺销钉的缺陷样本不足的问题。
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公开(公告)号：CN112883905A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110274189.3
申请日：2021-03-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于粗粒度时频特征与多层级融合学习的人体行为识别方法，一种基于粗粒度时频特征与多层级融合学习的人体行为识别方法，包括以下步骤：步骤S1：搭建基于粗粒度信号的被动式人体行为识别系统；步骤S2：采集人体不同行为下的粗粒度信号数据；步骤S3：进行样本集构造与信号预处理；步骤S4：构造基于粗粒度信号的人体行为浅层特征向量；步骤S5：构建深度学习模型；步骤S6：构建集成学习模型；步骤S7：利用传感信号序列实现行为的识别；本发明能够丰富被动式人体行为识别的技术手段和提升基于粗粒度信号的相近行为间的识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110989682B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911402853.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提出一种基于单基站的无人机精准降落方法，其特征在于：当待降落的无人机到达预设的区域内：以单个基站为原点，指向无人机的方向为x轴，根据实时获取的所述无人机相对基站的距离信息以及无人机的飞行里程信息，使所述无人机执行不偏离x轴的振荡运动，形成一个扇形的收敛轨迹，直至降落在目标位置。其不仅能实现对无人机低成本、精准化的收敛降落，还能解决现有三基站及以上的UWB定位环境的搭建中受空间环境限制而带来的布置困难，同时，还解决了UWB单基站定位环境下，无人机进行导航降落时存在的无人机位置信息难以获得以及系统稳定性不足等问题。
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公开(公告)号：CN109781268B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910200345.4
申请日：2019-03-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于低成本红外热视技术的开关柜内重点部位温度监测系统，包括监测终端和温度采集与显示系统；所述监测终端与所述温度采集与显示系统通信相连；用以将所述温度采集与显示系统采集的开关柜内重点部位区域的温度数据传输到所述监测终端，并通过所述监测终端进行保存和分析。采用低成本低分辨率的红外热视技术，免于直接接触带有高压的开关柜部件，并在小片区域内可对温度的准确测量，既实现了开关柜内重点部位的区域测温功能，又降低了红外测温的成本。
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公开(公告)号：CN112491468A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011305192.9
申请日：2020-11-20
Applicant: 福州大学
IPC: H04B10/079 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于孪生节点辅助传感的FBG传感网络节点故障定位方法,包括以下步骤：步骤S1:获取FBG传感网络的荷载原始数据；步骤S2:预处理荷载原始数据，构建特征数据集；步骤S3:构建CNN孪生节点预测模型，并训练；步骤S4:将特征数据输入训练后的CNN孪生节点预测模型得到，预测数据集；步骤S5:构建CNN荷载定位模型并训练；步骤S6:若待测FBG传感网络出现节点故障的情况，将对应邻域内传感节点值输入CNN孪生节点预测模型对其预测，得到孪生节点波长预测值；步骤S7:根据正常运行的实体节点数据集与孪生节点波长预测值，获得的完备的传感信息输入至CNN荷载定位模型中实现荷载位置的检测。本发明实现较高精度的荷载位置的检测，进而达到故障容错的目的。
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公开(公告)号：CN112367518A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011197484.5
申请日：2020-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种输电线路无人机巡检图像质量评价方法，包括步骤：制作关键部件检测训练数据集与图像清晰度检测训练数据集，同时构建并训练巡检图像关键部件检测模型与巡检图像清晰度检测模型；将待评价的图像分别输入训练好的两个模型中，由巡检图像关键部件检测模型得到图像中关键部件的种类和预测框信息，由巡检图像清晰度检测模型得到图像中每个图像块是否清晰；对每个得到的预测框，计算预测框内清晰的图像子块的占比，筛选出达标的预测框；对每个清晰度达标的预测框，计算预测框的中心偏离度与图占比两个指标，若均达标，则当前预测框满足质量要求；进而判断当前图像是否为合格图像。本发明能够快速有效地评价电力巡检图像。
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