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公开(公告)号：CN113708419A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111143536.5
申请日：2021-09-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种非理想通信下交流微电网的分布式自适应控制方法，属于智能电网领域。该方法包括以下步骤：S0：在由电力网和通信网络组成的微电网中，电力网中的每个发电单元通过通信网络与其他发电单元交换信息；S1：建立多周期的经济调度问题，在每个发电单元满足输出功率上下限约束、斜率约束和供需平衡约束的前提下，通过调度每个发电单元的发电量来实现微电网的发电成本最优化。本发明提出的微电网分布式控制方法，实现了微电网的频率和电压恢复到额定值，保证了电能质量；同时实现了有功功率输出值跟踪到经济调度问题的最优解以及无功功率均分控制，降低了微电网的发电成本。
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公开(公告)号：CN112668531B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202110007355.3
申请日：2021-01-05
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N5/04 , G06N5/048
Abstract: 本发明涉及一种基于动作识别的运动姿态矫正方法，属于计算机及运动识别技术领域。该方法包括：动作识别：通过摄像头采集用户运动视频，基于深度学习算法构建动作识别算法，并利用该算法对锻炼者视频中的动作进行类别整理；骨架提取：首先从标准健身数据库中提取对应锻炼者的标准动作，然后从标准动作视频同时进行骨架提取；同时利用采集到的锻炼者视频，从中提取锻炼者运动骨架模型；姿态比对：首先将锻炼者的骨架进行模板标准化；然后将标准化后锻炼者的骨架与标准动作视频进行相似度计算，提取动作相似度最高的一帧模板动作；最后所有动作测试完成，选取出相似度低于阈值的几帧动作，并将模板动作展示出来。本发明提高了计算速度和对比精度。
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公开(公告)号：CN113708419B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111143536.5
申请日：2021-09-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种非理想通信下交流微电网的分布式自适应控制方法，属于智能电网领域。该方法包括以下步骤：S0：在由电力网和通信网络组成的微电网中，电力网中的每个发电单元通过通信网络与其他发电单元交换信息；S1：建立多周期的经济调度问题，在每个发电单元满足输出功率上下限约束、斜率约束和供需平衡约束的前提下，通过调度每个发电单元的发电量来实现微电网的发电成本最优化。本发明提出的微电网分布式控制方法，实现了微电网的频率和电压恢复到额定值，保证了电能质量；同时实现了有功功率输出值跟踪到经济调度问题的最优解以及无功功率均分控制，降低了微电网的发电成本。
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公开(公告)号：CN112990089B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110379043.5
申请日：2021-04-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/20
Abstract: 本发明涉及一种判断人体运动姿态的方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：S1：获取动作视频，并对视频中每一帧图像进行处理；S2：根据骨架提取关节点数据，计算出能够描述人体姿态的关键参数，包括角度参数、高度参数及距离参数；S31：通过人体运动姿态关键参数的计算方法，得到锻炼者的和标准动作的姿态关键参数组；S32：计算出参数组中按顺序一一对应的参数的差值；S33：设定锻炼者动作与标准动作的相差程度，根据动作相差程度给出姿态调整方案。本发明能精确计算出人体运动姿态的关键参数，并根据关键参数判断出人体运动动作是否标准，然后做出有效的动作调整方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114971250B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210539986.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及基于深度Q学习的综合能源经济调度系统，属于图像处理技术领域。该系统包括主电网、风力发电单元、天然气发电单元、储能设备以及服务器负载；所述主电网、风力发电单元、天然气发电单元和储能设备均通过电力母线与服务器负载连接；所述经济调度系统中，由主电网、风力发电单元、天然气发电单元和储能设备协调满足恒温控制负载的需求，对经济调度问题进行优化控制；对综合能源系统经济调度与控制问题展开研究，基于数据驱动的思想，利用强化学习中无模型的训练方法有效解决系统的耦合性和非线性问题。
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公开(公告)号：CN114971250A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210539986.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及基于深度Q学习的综合能源经济调度系统，属于图像处理技术领域。该系统包括主电网、风力发电单元、天然气发电单元、储能设备以及服务器负载；所述主电网、风力发电单元、天然气发电单元和储能设备均通过电力母线与服务器负载连接；所述经济调度系统中，由主电网、风力发电单元、天然气发电单元和储能设备协调满足恒温控制负载的需求，对经济调度问题进行优化控制；对综合能源系统经济调度与控制问题展开研究，基于数据驱动的思想，利用强化学习中无模型的训练方法有效解决系统的耦合性和非线性问题。
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公开(公告)号：CN112990089A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110379043.5
申请日：2021-04-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种判断人体运动姿态的方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：S1：获取动作视频，并对视频中每一帧图像进行处理；S2：根据骨架提取关节点数据，计算出能够描述人体姿态的关键参数，包括角度参数、高度参数及距离参数；S31：通过人体运动姿态关键参数的计算方法，得到锻炼者的和标准动作的姿态关键参数组；S32：计算出参数组中按顺序一一对应的参数的差值；S33：设定锻炼者动作与标准动作的相差程度，根据动作相差程度给出姿态调整方案。本发明能精确计算出人体运动姿态的关键参数，并根据关键参数判断出人体运动动作是否标准，然后做出有效的动作调整方案。
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公开(公告)号：CN112668531A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110007355.3
申请日：2021-01-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动作识别的运动姿态矫正方法，属于计算机及运动识别技术领域。该方法包括：动作识别：通过摄像头采集用户运动视频，基于深度学习算法构建动作识别算法，并利用该算法对锻炼者视频中的动作进行类别整理；骨架提取：首先从标准健身数据库中提取对应锻炼者的标准动作，然后从标准动作视频同时进行骨架提取；同时利用采集到的锻炼者视频，从中提取锻炼者运动骨架模型；姿态比对：首先将锻炼者的骨架进行模板标准化；然后将标准化后锻炼者的骨架与标准动作视频进行相似度计算，提取动作相似度最高的一帧模板动作；最后所有动作测试完成，选取出相似度低于阈值的几帧动作，并将模板动作展示出来。本发明提高了计算速度和对比精度。
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公开(公告)号：CN206717348U
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201720588256.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 重庆大学
IPC: B23K37/04
Abstract: 一种防止丁字梁焊接变形夹具，包括夹具本体，夹具本体包括一对左右分布的垫铁、一组螺旋夹紧器，垫铁后端固定有安装块，安装块内转动连接有固定轴，固定轴外周面上固定有轨道；螺旋夹紧器包括上下分布的限位件、与限位件配合使用的组合夹条。本实用新型的结构合理、使用效果好，丁字梁放置于垫铁上，利用螺旋夹紧器将丁字梁压弯夹紧，压弯的方向和焊接时引起的变形方向相反，而且垫铁不止是用于增高丁字梁加工时的位置高度，更多的是利用垫铁的厚度和位置来调整加工时所需要的反变形的弯度，防止弯曲变形，又能调整焊缝的焊接位置，一次夹紧两根丁字梁，因此生产量较高，值得推广。
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