公开(公告)号：CN114358383B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202111474380.9

申请日：2021-12-03

Applicant: 湖南大学 ,  长沙新奥湘江新能源发展有限公司

Inventor： 李勇 ,  钟俊杰 ,  曹一家 ,  谭益 ,  刘敏 ,  彭衍建 ,  乔学博 ,  段义隆 ,  李磊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/067 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明实施例提供一种复杂不确定场景下多能源微网鲁棒优化方法和系统，首先构建了基于能源集线器的IEM模型。然后针对IEM中多能负荷的不确定性，并考虑负荷误差来自晴天、阴天和雨天三种典型类别及其概率不确定性的情形，提出了一种综合考虑负荷及所属类别概率不确定性的4层min1‑max1‑max2‑min2两阶段鲁棒优化模型。最后针对该模型两种不确定性耦合造成非线性求解难题。本发明实施例所提出的4层min‑max‑max‑min鲁棒优化模型能有效处理负荷及其所属类别概率的不确定性，保证了调度结果的鲁棒性。同时，构建的C&CG‑AIS算法实现了非线性的解耦从而大大减少计算时间并找到了最差的场景。

公开(公告)号：CN118470343A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410941479.2

申请日：2024-07-15

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘敏 ,  王璨 ,  汪嘉正 ,  秦敦璇 ,  王耀南

IPC: G06V10/40 ,  G06N3/084 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请涉及一种基于梯度惩罚的计算机视觉特征提取方法，对多媒体数据进行预处理；将预处理后的多媒体数据及其标注信息输入至神经网络模型，计算第一损失函数；基于第一损失函数对神经网络模型的输入数据进行反向传播，得到第一损失函数对输入数据的一阶导数；根据第一损失函数对输入数据的一阶导数计算梯度惩罚损失函数；根据第一损失函数和梯度惩罚损失函数对神经网络模型进行二次反向传播，二次反向传播的目标为模型参数，并更新模型参数；重复执行，直至达到最大训练次数，得到训练完成的神经网络模型；将待提取特征的医学的多媒体数据输入至训练完成的神经网络模型，输出预测结果。该方法可提升模型识别精度，同时可提升模型对抗攻击的能力。

公开(公告)号：CN114492916B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202111463269.X

申请日：2021-12-03

Applicant: 湖南大学 ,  长沙新奥湘江新能源发展有限公司

Inventor： 李勇 ,  钟俊杰 ,  曹一家 ,  谭益 ,  刘敏 ,  彭衍建 ,  乔学博 ,  段义隆 ,  李磊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2135

Abstract: 本发明实施例提供一种适用于综合能源微网鲁棒优化的不确定集构建方法和系统，生成不确定性量误差样本集，求解样本集的均值和协方差矩阵矩阵；利用PCA找到样本的相关性、特征值和特征向量等信息。如特征值和特征向量将用于决定内部椭球的半轴长和轴方向；将样本集区域划分为k个区间，建立高维椭球区域；基于Quickhull凸包算法将k个区间的点集构造出k个凸包，最终建立基于多区间凸包的不确定集。基于多区间凸包的不确定集，考虑了不确定性量之间的相关性并通过设置合适的多个区间，避免了实际中出现概率较小的场景，减小了鲁棒优化的保守度。

公开(公告)号：CN117635426A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311439600.3

申请日：2023-11-01

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘立成 ,  刘涛 ,  周威 ,  刘敏

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/50 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力的磁共振图像超分辨率重建方法，涉及计算机视觉领域，其技术要点为：由堆叠的双分支聚合块(DBA)组成。具体来说，每个DBA块包括两个并行模块即多尺度注意力模块(MSAM)和参考特征提取模块(RFEM)。MSAM模块旨在利用多尺度空间信息，从而帮助目标对比度磁共振图像获得更高质量的重建结果。RFEM模块用于提取辅助对比度磁共振图像的相似互补信息，并将其作为作为先验知识来帮助目标对比度磁共振图像恢复更清晰的边缘结构和细节。本发明方法基于多尺度注意力，能够提高磁共振图像的超分辨率重建效果，增强了细节和边缘结构，有益于图像质量的提升。

公开(公告)号：CN117333425A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202211601309.7

申请日：2022-12-13

Applicant: 湖南大学

Inventor： 毛建旭 ,  刘庆贤 ,  王耀南 ,  张辉 ,  陶梓铭 ,  易俊飞 ,  钟杭 ,  刘彩苹 ,  朱青 ,  刘敏

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及输电线路检测技术领域，具体为一种基于图像处理的输电线紧固件缺陷检测方法，包括：1、采集多张输电线紧固件图像，并使用多张输电线紧固件图像构建输电线紧固件数据集；2、对输电线紧固件数据集进行标注，并将标注后的输电线紧固件数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集；3、搭建改进的目标检测模型；4、利用训练集对改进的目标检测模型进行训练，并使用验证集进行验证；5、利用测试集对训练后的目标检测模型进行测试。本发明克服了输电线紧固件目标尺寸小、环境背景复杂、航拍光线对比度差异大以及角度多样化的问题，可提高输电线紧固件缺陷检测的精度，为维护人员开展输电线紧固件缺陷检测工作提供技术参考。

公开(公告)号：CN116416492B

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310271781.7

申请日：2023-03-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘敏 ,  马云峰 ,  唐毅 ,  王耀南 ,  卢继武

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06F16/535 ,  G06F16/583 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047

Abstract: 本申请实施例公开了一种基于特征自适应的自动数据增广方法，其方法包括：构建训练集和验证集；使用增广操作构建增广策略搜索空间；训练集中的每张图像均对应有一增广策略搜索空间；在训练集的各图像对应的增广策略搜索空间中，使用基于贝叶斯优化的增广策略搜索框架循环搜索对应图像的增广策略，直至循环次数达到设定次数，得到各图像对应的最优的增广策略；建立神经网络模型；通过各图像对应的最优的增广策略增广训练集，得到增广后的训练集；根据增广后的训练集训练神经网络模型；通过验证集对训练后的神经网络模型进行测试，计算正确率，若符合要求，则将训练后的神经网络模型投入实际应用。其代替了传统的手工设计增广策(56)对比文件Yi Tang 等.AutoPedestrian: AnAutomatic Data Augmentation and LossFunction Search Scheme for PedestrianDetection《.IEEE TRANSACTIONS ON IMAGEPROCESSING》.2021,1-14.李亚茹 等.面向超参数估计的贝叶斯优化方法综述《.计算机科学》.2022,86-92.沈学利 等.密度Canopy的增强聚类与深度特征的KNN算法《.计算机科学与探索》.2020,第15卷(第7期),1289-1301.吴军强 等.人工智能在空腔气动/声学特性预测与控制参数优化中的应用《.实验流体学》.2022,第36卷(第3期),33-43.胡宴.基于自动数据增强的不变性跨域行人重识别《.中国优秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》.2023,I138-2693.彭雨诺 等.基于改进YOLO的双网络桥梁表观病害快速检测算法《. 自动化学报》.2022,第48 卷(第4期),1018-1032.

公开(公告)号：CN116363700A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310317428.8

申请日：2023-03-29

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘敏 ,  边远 ,  王学平 ,  唐毅 ,  王耀南

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V40/20

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于遮挡感知和特征复原的遮挡行人重识别方法，包括：获取包含检索行人图像的测试数据集，并将检索行人图像输入特征提取模型，获得检索行人图像的N个局部特征；将N个局部特征输入可见度感知模型，获得N个局部特征的局部可见度分数；根据局部可见度分数，获取检索行人图像与图库中被检索行人图像之间的特征距离；获取特征距离最小的K个被检索行人图像的可见局部特征，对检索行人图像的被遮挡局部特征进行补全；根据补全后的检索行人图像的局部特征和局部可见度分数，重检索相似行人图像。本发明实现了对不同遮挡场景下的遮挡行人图像进行遮挡物精确感知，以及更加鲁棒的行人重识别效果。

公开(公告)号：CN116342747A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310376174.7

申请日：2023-04-11

Applicant: 湖南大学

Inventor： 郭斯羽 ,  蓝元 ,  蒋奉儒 ,  温和 ,  凌志刚 ,  刘敏

IPC: G06T11/20 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种包含离群点的平面点集椭圆拟合方法，利用5点随机抽样，由平面点集构造一系列抽样椭圆，选择指定比例的拟合优度指标最小的抽样椭圆作为可信抽样椭圆，利用所有可信抽样椭圆的中心坐标的代表值如重心或中位数位置等，作为椭圆参考点坐标，选取椭圆参考点落在其内部的可信抽样椭圆作为参考轮廓构造椭圆，并构造参考椭圆轮廓点，最后利用现有的椭圆拟合算法对所得到的参考椭圆轮廓点集进行拟合，得到最终的拟合椭圆。本发明的有益效果：能够有效地将离群点排除在最终进行椭圆拟合的数据之外，且算法性能对于参数不敏感，从而为用户设置算法参数提供较高的宽容度，有利于算法的实际应用。

公开(公告)号：CN115965786A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202310018475.2

申请日：2023-01-06

Applicant: 湖南大学

Inventor： 毛建旭 ,  易俊飞 ,  王耀南 ,  张辉 ,  曾凯 ,  陶梓铭 ,  钟杭 ,  刘彩苹 ,  朱青 ,  刘敏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06N3/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了基于局部语义感知注意力神经网络的遮挡目标识别方法，包括获取用于网络训练、验证和测试的数据，并进行预处理以及标注，按比例构建训练、验证、测试数据集；搭建局部语义感知注意力增强神经网络；根据构建的训练集对局部语义感知注意力增强神经网络进行训练，根据预设的网络损失函数对局部语义感知注意力增强神经网络进行反向传播，并通过验证集对网络验证；将测试数据集输入至训练好的局部语义感知注意力增强神经网络，得到遮挡目标的置信度和位置，结合极大值抑制算法确定最终的输出结果作为识别结果。通过对遮挡目标的语义进行感知并增强，提升模型对遮挡目标语义识别能力，最终提升机器人对存在遮挡目标的识别效果。

公开(公告)号：CN115908345A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211523198.2

申请日：2022-11-30

Applicant: 湖南大学

Inventor： 毛建旭 ,  余俊龙 ,  王耀南 ,  张辉 ,  陶梓铭 ,  易俊飞 ,  钟杭 ,  刘彩苹 ,  朱青 ,  刘敏

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种基于动态细粒度神经网络的销钉缺陷检测方法，包含：S1、构建销钉图像数据集；S2、对销钉图像数据集中的销钉图像进行标注，并对标注后的销钉图像进行数据增强，得到数据增强后的销钉图像数据集；将增强后的销钉图像数据集划分为训练集和验证集；S3、构建改进的模型；S4、利用训练集训练改进的模型；S5、将验证集输入到训练后的模型中，得到销钉缺陷识别结果。本发明采用了动态细粒度特征融合空间结构，该结构为每个待检测的目标动态地选择不同尺度的特征金字塔的像素级组合，加强特征金字塔的多尺度表示能力，从而获得更加精细的特征表示，提高了销钉缺陷检测的精度。