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公开(公告)号：CN118644385A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410763156.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T3/4038 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/74
Abstract: 基于深度学习优化拼接质量的图像拼接方法及方法，包括单应性矩阵估计阶段：基于ResNet50网络提取待拼接的图像的包含语义信息的特征信息；通过全局相关层来计算两幅待拼接的图像的相似性；通过卷积层、全连接层获取图像顶点的偏移量；由DLT算法估计出单应性矩阵H。初步拼接阶段：利用STL变换网络，根据单应性矩阵估计阶段所求出的单应性矩阵H，得到一个平滑的变化图像；利用平均融合将待拼接的图像生成为初步拼接图像。图像质量优化阶段：将初步拼接图像以及其对应的掩码Mask，预测出其完整边界，从而生成完整边界的高质量图像。该方法和系统能够提升图像拼接的质量、减少人工干预，并改善用户的观感体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118825979A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410811078.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于局部均值分解和SMA‑Transformer的数据预测方法，涉及智能用电领域，本发明包括LMD模块，SMA模块，Transformer模块；所述LMD模块，利用LMD对有源低压配网户变关系数据进行PF分解，得到N个乘积函数PF分量；所述SMA模块，利用SMA寻优算法来优化模型参数；所述Transformer模块，利用Transformer网络对PF分量进行单独预测；最后，各个单独预测值进行累加，通过设定的误差阈值来实现预测值的输入；本发明旨在精确调度能源，提升能效同时减少排放，并通过智能化的故障侦测及快速响应，鼓励用户参与能源管理，进一步推动智能控制系统的发展。
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公开(公告)号：CN118783654A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410802892.0
申请日：2024-06-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种RLC二阶快速关断瞬变电磁发射机拓扑结构及控制方法，涉及地质探测电磁发射机的技术领域。本发明发射单元包括由电源U1和二极管D1组成的电源单元、四个MOSFET功率管Q1、Q2、Q3和Q4组成的全桥发射电路和由发射天线L和电阻RL串联组成的发射线圈，快速关断单元包括依次串联的MOSFET功率管Q5、电阻R2、并联的电容C1和电阻R1以及MOSFET功率管Q6，快速关断单元并联在发射线圈的两端；通过电容C1并联电阻R1再串联电阻R2，使得系统的关断时间不随电流大小的变化而变化，实现快速关断功能，电容C1中储存的能量通过电阻R1释放，不会对接收电路产生影响，从而减少了关断时间，且浅层探测更加精确，并将能量进行了高效利用，提升了经济性。
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公开(公告)号：CN118709839A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410811336.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解和卡尔曼滤波修正的MHSA‑LSTM多元数据预测方法，涉及数据预测领域，本发明包括奇异值分解模块，卡尔曼滤波模块，MHSA模块以及LSTM模块；所述奇异值分解模块模块，通过奇异值分解对多用户有源低压配网户变关系数据进行特征提取与降维处理；所述卡尔曼滤波模块，通过卡尔曼滤波方法修正多用户有源低压配网户变关系数据，降低其系统误差；所述MHSA模块，通过MHSA模块允许模型同时关注数据中的多个位置，从而捕捉复杂的依赖关系并提取多维度的特征表示；所述LSTM模块，利用LSTM模块实现对多元数据进行网络训练；最后，通过设定阈值，达到其阈值后输出其数据预测值。
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公开(公告)号：CN118671845A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410802891.6
申请日：2024-06-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种电容储能的快速关断瞬变电磁发射机电路及控制方法，涉及地质探测电磁发射机的技术领域。本发明包括发射单元和与发射单元连接的储能单元；其中，发射单元包括由电源U1和二极管D1组成的电源单元、四个MOSFET功率管Q1、Q2、Q3和Q4组成的全桥发射电路和由发射天线L和电阻RL串联组成的发射线圈，储能单元包括依次串联的MOSFET功率管Q5、电容C1和MOSFET功率管Q6，储能单元并联在发射线圈的两端；通过一个电容C1解决了电感L引起的电流的快速关断，精准的通过二极管D1实现了电容C1阻止给电源U1充电，从而使电容C1直接在供电阶段给电感L供电，增加了能量的利用效率，更高效的实现关断，从而减少了关断时间，并将能量进行了高效利用，提升了经济性。
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公开(公告)号：CN119358723A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411256874.3
申请日：2024-09-09
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06F123/02
Abstract: 基于EEMD分解和NRBO优化的光伏户变关系预测方法，对户变关系原始数据集进行EEMD分解；搭建DRSN‑BIGRU‑ATTENTION网络模型，利用DRSN‑BIGRU‑ATTENTION网络模型对EEMD分解后的户变关系数据进行多用户数据预测；利用牛顿‑拉夫逊优化算法NRBO寻找DRSN‑BIGRU‑ATTENTION网络模型的最优参数；输出户变关系数据预测值。该方法将多个独立的预测模型结合起来，通过综合它们的预测结果，以获得更加准确和可靠的整体预测。
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