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公开(公告)号：CN119338820A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411885401.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 浙江大学 , 浙江正泰智维能源服务有限公司 , 正泰新能科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T3/4038 , G06T7/90 , G06T5/30 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种光伏组件缺陷诊断方法、装置和设备，该光伏组件缺陷诊断方法包括：对航拍图像进行切片处理，获得切片图像；航拍图像为无人机在不低于60米的高空对目标光伏电站进行航拍采集的；利用预先训练的第一深度学习模型，对切片图像中的光伏组件进行识别，并标记出各切片图像中的光伏组件；将各切片图像进行拼接，获得带有光伏标记的光伏组件图像；根据光伏组件图像中的光伏标记，在光伏组件图像中切割出光伏成像区域，获得光伏区域图像；利用预训练好的第二深度学习模型，对光伏区域图像进行缺陷诊断，获得缺陷诊断结果。本申请中的技术方案，能够突破红外巡检技术的局限性，并保证对光伏电站巡检中光伏缺陷诊断的准确可靠性。
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公开(公告)号：CN118836977B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411321683.0
申请日：2024-09-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种面向时序数据的有监督地震监测方法及装置，该方法包括：获取地震监测时序数据，切分当前窗口和预测窗口，从而构造训练集；基于训练集，通过连续时间自注意编码器编码得到当前窗口与预测窗口的隐层表示，并通过共享线性层解码获得当前窗口标签；将全0窗口与当前窗口的后半部分合并，形成长度与当前窗口相同的合并窗口，将合并窗口输入自注意力解码器，利用当前窗口的隐层表示，解码生成预测窗口的预测隐层表示，并通过共享线性层得到预测窗口标签；计算标签损失和计算蒸馏损失，从而进行模型训练；获取实时地震监测数据，利用训练后的连续时间自注意编码器、自注意力解码器和共享线性层，预测未来预定时间内的地震情况。
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公开(公告)号：CN118836977A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411321683.0
申请日：2024-09-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种面向时序数据的有监督地震监测方法及装置，该方法包括：获取地震监测时序数据，切分当前窗口和预测窗口，从而构造训练集；基于训练集，通过连续时间自注意编码器编码得到当前窗口与预测窗口的隐层表示，并通过共享线性层解码获得当前窗口标签；将全0窗口与当前窗口的后半部分合并，形成长度与当前窗口相同的合并窗口，将合并窗口输入自注意力解码器，利用当前窗口的隐层表示，解码生成预测窗口的预测隐层表示，并通过共享线性层得到预测窗口标签；计算标签损失和计算蒸馏损失，从而进行模型训练；获取实时地震监测数据，利用训练后的连续时间自注意编码器、自注意力解码器和共享线性层，预测未来预定时间内的地震情况。
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公开(公告)号：CN118519971A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410998880.X
申请日：2024-07-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种索引系统、数据处理方法及查询优化装置。本发明基于频率实现指纹存储，能够在保持高空间利用率的同时，支持高效的数据插入、删除和查询等操作，特别是在处理具有数据频率分布不均匀特性的动态数据流场景中表现出色，能够计算数据频率，利用数据局部性原理，通过集中存储高频数据，优化索引查询性能，并将低频数据分散存储，提高索引的空间利用率。索引系统可以作为查询优化装置的组成部分进一步用于大数据处理装置中，优化大数据处理装置的数据处理能力。
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公开(公告)号：CN118509258A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410956746.3
申请日：2024-07-17
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种基于时序子图匹配的网络攻击监测方法及装置，属于图数据挖掘领域，该方法包括：实时获取网络通信数据；以所述网络通信数据的发送者和接收者为节点，以发送者和接收者之间的通信事件为有向边，对网络通信流式图进行更新；基于更新后的网络通信流式图，动态维护面向网络攻击模式匹配的索引结构，后者基于网络攻击模式所对应的有向线图而构建；基于拓扑排序，从所述索引结构中通过回溯匹配方法寻找网络攻击模式对应查询图的增量匹配，从而实现网络攻击监测。该方法能从网络攻击模式的时态特性出发，更为高效地监控、识别和定位高速网络通信下的潜在攻击行为。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117689451B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410130913.9
申请日：2024-01-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/951 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于Flink的流式向量搜索方法及装置、系统，利用流式处理引擎的状态管理机制实现了大规模向量数据的实时索引和查询。将插入和查询两种不同类型的输入均作为向量流输入到Flink中进行处理，再将两个流合并为一个流，实现了两个流在同一个Flink子任务中进行处理，减少了两个流交互所需的网络传输开销；其次，将向量索引数据存储于专门的状态区中，而其插入和查询是在状态区外的JVM内存中执行，同时保证了向量索引数据在状态区中的持久化存储和在JVM内存中的高速插入和查询；最后，通过偏离时间域值，实现了精准的延时容忍度控制，从而可以满足不同场景下的不同延时需求。
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公开(公告)号：CN117251825B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311543577.2
申请日：2023-11-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/25 , H02J13/00 , G06F18/213 , G06F18/20 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N5/022 , G06F9/50 , H04L67/125 , H04L67/1014 , H04Q9/00 , G16Y10/35 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y20/30 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
Abstract: 本发明公开了一种新能源电站多传感器数据融合平台，包括：边缘融合计算控制器及云服务平台；所述边缘融合计算控制器用于接收端侧感知传感器采集的数据并对其进行处理后传输至云服务平台，包括边缘侧信息处理模块和边缘侧智能融合模块，所述云服务平台基于多元信息融合框架和边云协同机制对接收到的各边缘节点的多元信息进行融合。本发明结合边缘计算，采用端‑边‑云三级架构，并融合多节点、多互补型传感器数据，实现多维度联动智能感知。(56)对比文件CN 112286751 A,2021.01.29CN 114448094 A,2022.05.06CN 112600891 A,2021.04.02US 2022246030 A1,2022.08.04蒋伟进 等.边云协同计算下基于ST⁃GCN的监控视频行为识别机制《.南京大学学报（自然科学）》.2022,第58卷(第1期),163-174.苏命峰 等.边云协同计算中基于预测的资源部署与任务调度优化《.计算机研究与发展》.2021,第58卷(第11期),2558-2570.Tian Wang 等.EIHDP: Edge-IntelligentHierarchical Dynamic Pricing Based onCloud-Edge-Client Collaboration for IoTSystems《.IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS》.2021,第70卷(第8期),1285-1298.
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公开(公告)号：CN117456371A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311801720.3
申请日：2023-12-26
Applicant: 浙江正泰智维能源服务有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本申请公开了一种组串热斑检测方法、装置、设备及介质，涉及热斑检测领域，本申请将初始红外图像中光伏组件的平均灰度值之间的差值作为距离，利用距离聚类算法对光伏组件进行聚类以得到每组光伏组串的灰度值较高组件聚类簇和灰度值较低组件聚类簇；若灰度值较高组件聚类簇与灰度值较低组件聚类簇的聚类中心之间差值的绝对值大于聚类阈值，将灰度值较高组件聚类簇作为初始组串热斑区域；计算每个初始组串热斑区域的区域平均温度与初始红外图像中全局平均温度的差值；去除差值小于温度阈值的初始组串热斑区域，并去除每个初始组串热斑区域中与初始可见光图像的反光区域重叠的部分，得到目标组串热斑区域。能够提高热斑检测的泛化性和准确性。
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公开(公告)号：CN116882497A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310817190.5
申请日：2023-07-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种利用图采样训练和矩阵规范化的大规模实体对齐方法，提出了一种针对大规模网络百科知识图谱对齐任务的采样训练方式，能有效降低训练过程的计算开销，且不破坏图谱的结构信息。本申请针对大规模网络百科知识图谱特征矩阵存在的中心性和隔离性问题，提出稀疏矩阵规范化方法，将最优传输理论应用于实体对齐，生成实现高效，高精度的对齐结果。
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公开(公告)号：CN115658927A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211461066.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种面向时序知识图谱的无监督实体对齐方法及装置，该方法包括：获取两个时序知识图谱，每个时序知识图谱包括若干含有时间信息的四元组；根据每个时序知识图谱中的实体和对应的时间信息，通过图卷积式前向传递的方式，构建两个时间特征矩阵，采用双向策略生成两个实体对齐矩阵，并以匹配的方式无监督地获得预对齐的伪标签；以时序知识图谱的四元组为训练数据集、以预对齐的伪标签未训练数据标签，对利用时间信息扩展后的图神经网络模型进行训练，得到关系特征矩阵；采用加权方式融合关系特征矩阵和两个时间特征矩阵，得到两个时序知识图谱之间的距离，并通过最小化距离，得到对应的实体对齐矩阵，从而得到实体对齐结果。
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