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公开(公告)号：CN116630545A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310651903.5
申请日：2023-06-05
Applicant: 浙江大学 , 山东临工工程机械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向多视角RGB图像数据融合的三维人体重建方法，包括训练过程和重建过程，训练过程为：S1、在原始多视角图像数据中裁剪得到仅包含感兴趣的身体部位区域；S2、对不同视角的图像数据分别进行全局特征和局部特征的提取；S3、全局整合各视角图像数据的全局特征，融合得到全局特征向量；S4、将步骤S3中得到的全局特征向量和步骤S2中得到的各视角图像数据的局部特征输入到融合Transformer网络结构中，得到粗糙网格，对粗糙网格上采样得到重建的三维人体网格，将损失函数应用于重建的网格以约束顶点和关节，从而完成训练。重建过程与训练过程类似。本发明方法适用于各种需要使用多视角图像融合数据的场景。
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公开(公告)号：CN114033631B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111314387.4
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种风电机组风能利用系数在线辨识方法。该方法基于风电机组数据采集与监视控制系统记录数据集，选取相关变量进行风能利用系数的计算，结合不同变量相关关系进行异常数据剔除，并设计利用滑窗的离群点检测方法量化离群程度，对风能利用系数进行数据清洗，进而选取变量估计模型拟合风能利用系数与相关变量等效模型，从而实现风能利用系数在线辨识。在本发明风能利用系数在线辨识方法中，结合不同变量相关关系可以以更精确的规则进行异常运行数据剔除，利用滑窗的离群点检测方法能以不同辨识精度需求进行离群点剔除，使数据清洗具有灵活性；通过风能利用系数的在线辨识输出风电机组实时运行状态，具有较强的理论性与实用性。
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公开(公告)号：CN116384586A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310426641.2
申请日：2023-04-20
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD分解的SVR风速预测方法。该方法通过使用VMD算法，将风速序列进行分解，得到多个风速分量。通过SVR模型对每个分量进行单独预测，得到每个分量的预测值，然后将每组预测值相加，得到风速预测的结果。最后，再通过误差补偿措施，利用训练集的预测误差训练SVR模型，用于预测未来误差，将得到的误差预测值与风速预测值相加，得到经过误差补偿之后的风速预测结果。最后，通过中国某风电场的真实数据进行验证实验，证明了本方法相比于传统的预测方法，能有效减少因预测滞后带来的预测误差。相比传统预测方法，本发明采用的误差补偿预测的风速预测方法具有更好的拟合效果，缓解了预测滞后的现象，整体上提高了风速预测的精度。
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公开(公告)号：CN115910076A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211311563.3
申请日：2022-10-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G10L17/26 , G10L21/0208 , H04B10/071 , H04B10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式光纤传感的身份识别方法，通过分布式光纤传感采集人员的脚步信息，通过脚步信息的振动信号进行身份识别。分布式光纤传感系统硬件部分根据应用场景进行铺设；自动阈值算法捕获海量信号中脚步声有效信号，再对捕获的脚步声信号进行处理，利用多模型融合算法对人员进行身份识别。本发明具有抗干扰强、功耗低、识别精度高的优点，同时利用人类脚步的特性，将分布式光纤创新地利用在人员身份识别上。
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公开(公告)号：CN115907099A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211356272.6
申请日：2022-11-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯过程和组合模型的风速向量预测方法，根据风速序列及相关特征预测未来平均风速风向大小。该方法设计风速向量分解方法，通过奇异谱分析分解风速序列，利用差分自回归移动平均模型进行周期项拟合，利用组合模型进行趋势项预测，并用权重修正的粒子群算法寻找模型权重，利用基于时间窗口滑动的高斯过程进行残差项的预测，最后通过向量合成的方法得到预测的风速和风向。在评价模型性能时，考虑到方向的周期性和传统指标的不适用性，采用新指标进行模型性能的评价。本发明采用“向量”的思想来处理风速风向，采用“组合”的思想来进行预测，具有较好的预测能力和泛化能力。新指标更能反映模型的预测能力，物理意义更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115683604A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211262918.4
申请日：2022-10-14
Applicant: 山东临工工程机械有限公司 , 浙江大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/2411
Abstract: 本发明属于工程机械技术领域，具体涉及一种基于不平衡数据的工程机械故障诊断方法，包括：通过振动加速度传感器采集齿轮箱振动信号；对采集到的齿轮箱原始振动信号进行特征提取；利用自适应合成样本算法合成齿轮箱故障数据；在分布改善后的数据集中使用深度自编码器进行特征选择时，在损失函数中引入最大相关熵和稀疏惩罚项；利用选择后的特征和改善后的数据集来训练SVM分类器，实现齿轮箱故障诊断。本发明在对齿轮箱振动信号进行特征提取之后，利用自适应合成样本算法合成故障数据样本，改善现有数据集中正常数据与故障数据不平衡的问题，尤其重视数据中更具挑战性的区域，能够提升分类器的性能。
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公开(公告)号：CN115622926A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211275619.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 浙江大学 , 山东临工工程机械有限公司
IPC: H04L43/18 , H04L67/125 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于网络流量的工控协议逆向分析方法，包括以下步骤：1)捕获正常通信流量和功能点击流量；2)数据集群，进行控制字段识别，满足阈值条件则按控制字段进行集群，不满足则直接进行字段语义识别；3)字段语义识别，包括增量序列、地址字段、校验字段、长度字段、功能码的语义识别；4)字段边界识别，在语义识别的基础上进行边界划分，最终得到工业通信协议的格式。本发明能够基于流量自动分析出重要字段语义信息以及协议格式信息，对复杂、嵌套工控协议语法语义识别也有较高的准确率，充分证明了本发明对工控协议的逆向能力。
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公开(公告)号：CN115616485A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211203006.X
申请日：2022-09-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Stockwell变换时频图的多振动源水下有效定位方法。该方法包括数据采集、数据预处理和模型训练三步。在数据采集的过程中，使用侧线阵列采集设定频率的振动压力信号，通过电脑的控制软件将数据实时保存；在数据预处理阶段，将传感器的信号去除噪声，将信号经过Stockwell变换时频图；在使用模型训练的过程中，将归一化后的组合时频图输入，得到有效的振动源位置预测值。该方法充分利用了时序数据的频谱特性，针对原始时序数据特征不明显、难以提取等问题进行了解决，流程简单，易于操作，所使用的预测算法可用于水下潜航器的集群、探测、潜伏等任务，避免使用声波定位暴露自身位置的危险，提高水下潜航器任务执行的成功率。
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公开(公告)号：CN115558934A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210820242.X
申请日：2022-07-12
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
IPC: C23F13/04
Abstract: 本发明提出一种基于网络的恒电位仪模糊控制方法，包括建立检测变送器和执行器与模糊控制器信息连接网络；将测变送器和执行器与待保护的管道电连接；检测变送器上传电位采样于模糊控制器；模糊控制器确定各个检测变送器电位最高的监测点，将该点电位作为模糊控制器输入；模糊控制器判定选定监测点的输入样本需保护等级，模糊控制器输出指令于执行器；执行器根据模糊控制器输出的变化级数指令输出电流；执行器输出电流作用于管道，改变管道电位，由检测变送器检测管道电位进行反馈，模糊控制器改变控制输出，由此形成基于网络的恒电位仪模糊控制保护管道方法。本发明实现了管道阴极保护电位的控制精度更高的技术效果。
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公开(公告)号：CN111079343B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201911224393.3
申请日：2019-12-04
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的有效风速估计方法，针对不同运行方式，根据互信息指标选择不同的机组输出数据作为风速估计模型的输入，并进行去相关处理以提高风速估计的准确率，对得到的机组输出数据进行归一化、加噪处理，构造宽度学习模型训练集，并使用该训练集确定宽度学习模型的结构和参数，训练得到的针对不同机组工作区域的有效风速估计模型根据机组的实时输出，在线给出有效风速估计值。本方法能够代替昂贵的激光雷达测风装置，极大地降低风电场的建设和运维成本，该方法不依赖于风电系统模型，得到的风速估计模型适应于不同的机组运行方式，鲁棒性好，实施成本低，具有较好的实用性和较高的准确率。
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