-
公开(公告)号：CN117830338A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410030007.1
申请日：2024-01-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种红外小目标检测算法的FPGA实现方法，属于图像处理技术领域。本发明根据FPGA硬件计算特性，将RDLCM算法部署到FPGA硬件平台上；将RDLCM算法中的图像分块操作转换为FPGA中的移位寄存器进行两级行缓存来实现；将软件上进行的浮点数运算在FPGA中进行定点化；算法中涉及到的排序操作在FPGA使用分块流水化的并行全排序算法来完成，充分利用FPGA的并行处理优势；归一化操作时，使用FPGA片上BRAM对数据进行缓存，充分利用FPGA丰富的片上存储资源。最终得到了实时的红外图像目标检测系统，能够实时的对红外图像中的小目标进行增强，并抑制复杂背景，最终输出显示分割目标与背景的二值图。
-
公开(公告)号：CN112462193A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011223358.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于实时故障滤波数据的配电网自动重合闸判断方法，属于电网技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立基于小波变换的故障提取模型；S2：建立故障综合研判‑支持向量机分类模型；S3：仿真建模与分析。利用小波变换提取三相电压三相电流和零序电流作为特征量，并将小波分析后的小波系数重构作为支持向量机的数据集，算法模型训练数据来源于实际录波数据，增加了模型的可靠性和实用性，识别准确率接近90％。算法模型搭建完成后利用仿真数据来测试算法模型，准确率达到95％，进一步证实了本算法模型的可行性。
-
公开(公告)号：CN115276864B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210621336.4
申请日：2022-06-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LoRa技术的DMB终端状态信息接收系统，属于无线信号技术领域。针对DMB广播系统只能单向完成数据信息的传输，无法反馈运行错误或播报信息错误的问题，提出一种基于LoRa的数字多媒体广播(Digital Multimedia Broadcasting)状态检测系统和一种基于轮询的LoRa自组网方式。其中，在节点终端和网关设备增加了LoRa射频模块，可以将DMB终端运行的信息传输至中控端，实现终端在无法正常工作时能及时反馈到后台，为DMB应用提供技术支持。
-
Patent Agency Ranking
-
公开(公告)号：CN115276864A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210621336.4
申请日：2022-06-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LoRa技术的DMB终端状态信息接收系统，属于无线信号技术领域。针对DMB广播系统只能单向完成数据信息的传输，无法反馈运行错误或播报信息错误的问题，提出一种基于LoRa的数字多媒体广播(Digital Multimedia Broadcasting)状态检测系统和一种基于轮询的LoRa自组网方式。其中，在节点终端和网关设备增加了LoRa射频模块，可以将DMB终端运行的信息传输至中控端，实现终端在无法正常工作时能及时反馈到后台，为DMB应用提供技术支持。
-
公开(公告)号：CN113222140B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110505290.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于C4.5算法和BP神经元的配电网故障辅助决策方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：整合电网各监控平台数据，结合调控人员日常使用需求进行分类优化阶段；S2：基于C4.5算法，确定电网事故等级，制定多层级告警策略；S3：基于BP神经网络，对电网事故进行辅助决策，最后输出辅助决策方案。本发明改进了现有的配电网故障辅助决策方案，能够用于配网故障信息的筛选分类、分层告警以及辅助决策，建立更高效、更快速的辅助决策模型。
-
公开(公告)号：CN112462193B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202011223358.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于实时故障滤波数据的配电网自动重合闸判断方法，属于电网技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立基于小波变换的故障提取模型；S2：建立故障综合研判‑支持向量机分类模型；S3：仿真建模与分析。利用小波变换提取三相电压三相电流和零序电流作为特征量，并将小波分析后的小波系数重构作为支持向量机的数据集，算法模型训练数据来源于实际录波数据，增加了模型的可靠性和实用性，识别准确率接近90％。算法模型搭建完成后利用仿真数据来测试算法模型，准确率达到95％，进一步证实了本算法模型的可行性。
-
公开(公告)号：CN113222140A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110505290.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于C4.5算法和BP神经元的配电网故障辅助决策方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：整合电网各监控平台数据，结合调控人员日常使用需求进行分类优化阶段；S2：基于C4.5算法，确定电网事故等级，制定多层级告警策略；S3：基于BP神经网络，对电网事故进行辅助决策，最后输出辅助决策方案。本发明改进了现有的配电网故障辅助决策方案，能够用于配网故障信息的筛选分类、分层告警以及辅助决策，建立更高效、更快速的辅助决策模型。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.017 seconds)
