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公开(公告)号：CN104182982B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410427812.4
申请日：2014-08-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种双目立体视觉摄像机标定参数的整体优化方法，是一种通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数的方法其针对双目立体视觉测量系统，利用两台摄像机同时拍摄二维棋盘格标定板的图像，提出了一种将所有参数进行整体优化的优化方法；视标定板上所有特征点为共面特征点，以位于标定板左上角的特征点为原点建立标定板坐标系，标定板上所有特征点在标定板坐标系下已知，通过坐标变换分别得到标定板坐标系同左右摄像机坐标系的旋转矩阵和平移向量，再通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数。
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公开(公告)号：CN105869065A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610173639.9
申请日：2016-03-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种协调水电站汛期防洪与发电效益的调度方法，包括：步骤1，将水电站汛期调度概化为防洪与发电双目标两阶段协调控制问题；步骤2，分析预报信息不确定性及其可能产生的附加防洪风险；步骤3，以两阶段的发电效益最大和防洪风险最小为优化目标建立优化调度模型；步骤4，分析目标函数的经济学特性，给出防洪与发电二者的最佳权衡条件，进而求解模型。本发明考虑水文预报信息及其不确定性影响建立水电站汛期双目标两阶段优化调度模型，充分利用了水文预报信息，依据模型求解结果进行汛期调度，可以最大化水电站发电和防洪综合效益。此外本发明依据KKT条件解释与分析模型最优解，大大降低了模型的求解难度。
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公开(公告)号：CN105760703A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610286165.9
申请日：2016-05-03
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于聚合水库蓄放水模拟的洪水预报方法，该方法包括以下步骤：1)率定天然期TOPMODEL模型参数；2)将流域内水利工程聚合成一个水库，计算其聚合库容，确定初始蓄满率；3)制定聚合水库的蓄放水模拟图；4)在天然状态下模型参数的基础上，根据实测场次洪水率定出洪水发生前聚合水库蓄水量参数B，Pmax，Pmin，τ及聚合水库蓄放模拟图参数A，m，n,并进行洪水预报。该洪水预报方法充分考虑了水利工程库容信息，采用聚合水库蓄放水模拟图的方式将水利工程对洪水预报的影响融入TOPMODEL模型，实时校正了水利工程对洪水预报的影响，从而减少了洪水预报结果的不确定性，提高了洪水预报方案的精度。
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公开(公告)号：CN104182982A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410427812.4
申请日：2014-08-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种双目立体视觉摄像机标定参数的整体优化方法，是一种通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数的方法其针对双目立体视觉测量系统，利用两台摄像机同时拍摄二维棋盘格标定板的图像，提出了一种将所有参数进行整体优化的优化方法；视标定板上所有特征点为共面特征点，以位于标定板左上角的特征点为原点建立标定板坐标系，标定板上所有特征点在标定板坐标系下已知，通过坐标变换分别得到标定板坐标系同左右摄像机坐标系的旋转矩阵和平移向量，再通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数。
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公开(公告)号：CN119167034A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411326247.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 基于LSTM模型和污染情景数据库的水质污染源反向追踪方法，属于水质监测与污染溯源技术领域，用于解决在有限数据条件下难以准确识别污染源和污染类型的问题，技术要点根据污染物扩散方程构建用于描述污染因子在流域内的迁移和扩散的模型；将输入模型的污染源特征参数、模型输出的污染因子浓度变化曲线、残差值及对应的污染场景间形成映射，存储在数据库中；使用数据库中的数据训练机器学习模型；将机器学习模型预测输出的污染源特征参数，在数据库中匹配，获取数据库中匹配的污染源特征参数对应的污染场景，效果是能够有效提升污染源追踪的准确性和效率，可用于流域污染治理和环境监测预警，为流域水环境管理提供关键技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114386677B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111594179.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06F113/08
Abstract: 一种基于新型通用输入输出结构与长短时记忆网络的洪水预报方法。首先，根据研究流域历史场次洪水数据分析汇流特性，计算研究流域平均汇流时间；其次根据流域平均汇流时间确定LSTM洪水预报模型的输出时段数，给定LSTM洪水预报模型的隐藏层层数和隐藏层神经元节点数。接着，设计新型通用LSTM洪水预报模型的输入输出结构，输入训练集、验证集样本训练模型，得到不同结构与参数的洪水预报模型。最后，比较分析不同输入长度下的LSTM洪水预报模型在训练集、验证集的表现，确定最终较优的LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型在测试集的预报效果。本发明通用性较强，建立的LSTM洪水预报模型能够取得较好的预报效果，为流域洪水灾害防御工作提供新技术支撑。
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公开(公告)号：CN118279823A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410430524.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 一种基于计算机视觉技术的城市街道积水等级时空分布测量方法，属于城市水利信息化，非接触式城市洪涝数据获取领域。首先，选择动态物体作为参照物，将积水划分为5个等级，对图像数据进行标注得到数据集；其次，选择YOLOv5m深度学习模型作为积水等级监测的模型；再次，将基于降雨事件的城市积水视频或摄像头视频输入到训练好的YOLOv5m模型中，利用YOLOv5m模型获得视频下检测等级点信息；第四，删除检测点的异常点后进行精度评估；最后，利用反距离权重插值方法将整个场景下的积水等级时空分布插值出来，得到场景下的时空积水等级分布图。本发明能够在复杂场景下仍然具有较高的识别积水等级的效果，提高方法应用的广泛性；还能得到整个场景下的精细化时空积水等级分布图，实现积水分布图“由点到面”的拓展，更全面的反映积水的时空分布过程。
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公开(公告)号：CN113887787B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111079661.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于长短时记忆网络和NSGA‑II算法的洪水预报模型多目标优化方法，首先，确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构，将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集、测试集场次，截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等，得到训练集、测试集样本的输入降雨序列。其次，根据防洪保护对象的实际需求设计多个目标函数，构建LSTM洪水预报模型参数多目标优化框架，将LSTM洪水预报模型的前向计算嵌套至多目标优化框架内，循环更新与评价模型参数组，得到最优参数组。最后，将最优参数组输入LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型的模拟、预报效果。本发明能够满足不同场景下LSTM洪水预报模型参数多目标优化的需求，为山洪灾害预报预警工作提供了新的技术支撑。
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公开(公告)号：CN117172492A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311183997.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种水库生态调度方案确定方法、系统、电子设备及介质，涉及水库调度技术领域，所述方法包括：获取待调度水库历史时期每月的入库流量和每天的气象数据；根据多个调度目标构建水库多目标优化调度模型以及确定多个深度不确定因素；采用带全局存档的NSGA‑II多目标优化算法对水库多目标优化调度模型进行求解得到多个调度图；基于各深度不确定因素的预设变化范围得到多个情景；根据各情景、调度图、历史时期每月的入库流量和每天的气象数据，得到每个调度图的稳健性，根据稳健性得到水库生态调度方案。本发明可客观地评价并筛选出可持续的水库生态调度方案。
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公开(公告)号：CN117094119A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310774016.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种考虑发电、生态流量和表面水温的水库调度方法，涉及水库水环境管理技术领域，通过分析明确水库发电、生态流量和表面水温的多优化目标，并构建多目标优化模型，利用NSGAII多目标优化算法进行求解得到待优化参数的最优值；基于所述待优化参数的最优值对水库进行调度控制；本发明通过多目标优化方法量化水库发电、生态流量和表面水温之间的竞争协同关系，并通过分析选定能够平衡水库发电、生态流量和表面水温的水库调度规则，在保证水库发电量的同时，保障了水库下游鱼类的生长环境，同时降低了库区藻类过度繁殖的风险，促进了水库建设的可持续发展。
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