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公开(公告)号：CN113486980A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110866156.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于自表示字典对的铝电解槽况识别方法、系统及设备，属于图像处理技术领域，具体包括：采集多张目标铝电解槽内阳极电流的初始图像；得到样本数据矩阵；建立自表示字典对学习模型；对自表示字典对学习模型进行迭代训练，得到目标解析字典和目标特征权重矩阵；判断本次迭代的自表示字典对学习模型对应的目标函数与上次迭代的自表示字典对学习模型对应的目标函数之间的差值是否小于或等于预设阈值；若是，则根据目标解析字典和目标特征权重矩阵对阳极电流进行分类，得到目标铝电解槽对应的槽况识别结果；若否，则继续迭代训练自表示字典对学习模型。通过本公开的方案，提高了识别的效率、适应性和精度。
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公开(公告)号：CN113469057B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110751278.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开实施例中提供了一种火眼视频自适应检测方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，具体包括：采集目标区域对应的初始视频；从初始视频中截取多张初始图片，并对全部初始图片添加饱和度通道，形成RGBS四通道的样本图片；将全部样本图片训练原始模型，得到目标模型；将初始视频输入目标模型，形成初始检测结果集；采用预设算法剔除初始检测结果集中的异常的检测结果，得到中间检测结果集；检测中间检测结果集中的缺失值，并对全部缺失值进行填补，得到目标检测结果集；对目标检测结果集进行自适应滤波，得到包含火眼标注框的目标视频。通过本公开的方案，提高了火眼视频检测方法的抗干扰性、检测结果稳定性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488202A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011376749.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于互信息和投影字典对学习的分布式过程监测方法，获取多模态历史数据，并将正常多模态历史数据作为训练样本；根据各模态的过程变量间的互信息对训练样本进行自动分块，得到各模态训练样本的分块结果。本发明通过考虑多模态过程变量之间的交叉关系和高阶统计信息来自动划分块以进行分布式过程监测，降低了过程复杂性，建立投影字典对学习模型，为整个工业过程提供更准确的描述；通过引入投影字典对学习框架，将传统的判别合成型字典学习扩展为判别合成型与解析型字典对学习，在实现复杂工业过程局部建模的同时，利用解析编码方法来有效提高建模和监测阶段效率。
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公开(公告)号：CN113011518B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110351099.X
申请日：2021-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及铝电解槽生产技术领域，具体涉及基于组合加权朴素贝叶斯的铝电解槽槽况健康度分类方法。本发明对病槽常见种类以及产生的原因、现象进行分析，通过铝电解机理搭建铝电解槽槽况健康度评价指标体系，然后通过层次分析法和熵权法组合赋权的方式对朴素贝叶斯分类器进行赋权，建立了基于组合赋权贝叶斯分类器的铝电解槽槽况健康分类模型，可实现对电解槽健康度的精细化、快速化、自动化识别，解决了传统人工判断中存在的主观性和迟缓性问题。通过组合两种方式得到权重，弱化了朴素贝叶斯属性条件独立性假设，增强了指标之间的真实差异，解决了样本量较少或者缺失时数值计算权重误差大的问题，使得权重更准确，更具有实际意义。
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公开(公告)号：CN113486980B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110866156.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/774
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于自表示字典对的铝电解槽况识别方法、系统及设备，属于图像处理技术领域，具体包括：采集多张目标铝电解槽内阳极电流的初始图像；得到样本数据矩阵；建立自表示字典对学习模型；对自表示字典对学习模型进行迭代训练，得到目标解析字典和目标特征权重矩阵；判断本次迭代的自表示字典对学习模型对应的目标函数与上次迭代的自表示字典对学习模型对应的目标函数之间的差值是否小于或等于预设阈值；若是，则根据目标解析字典和目标特征权重矩阵对阳极电流进行分类，得到目标铝电解槽对应的槽况识别结果；若否，则继续迭代训练自表示字典对学习模型。通过本公开的方案，提高了识别的效率、适应性和精度。
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公开(公告)号：CN113469057A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110751278.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种火眼视频自适应检测方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，具体包括：采集目标区域对应的初始视频；从初始视频中截取多张初始图片，并对全部初始图片添加饱和度通道，形成RGBS四通道的样本图片；将全部样本图片训练原始模型，得到目标模型；将初始视频输入目标模型，形成初始检测结果集；采用预设算法剔除初始检测结果集中的异常的检测结果，得到中间检测结果集；检测中间检测结果集中的缺失值，并对全部缺失值进行填补，得到目标检测结果集；对目标检测结果集进行自适应滤波，得到包含火眼标注框的目标视频。通过本公开的方案，提高了火眼视频检测方法的抗干扰性、检测结果稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113011518A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110351099.X
申请日：2021-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及铝电解槽生产技术领域，具体涉及基于组合加权朴素贝叶斯的铝电解槽槽况健康度分类方法。本发明对病槽常见种类以及产生的原因、现象进行分析，通过铝电解机理搭建铝电解槽槽况健康度评价指标体系，然后通过层次分析法和熵权法组合赋权的方式对朴素贝叶斯分类器进行赋权，建立了基于组合赋权贝叶斯分类器的铝电解槽槽况健康分类模型，可实现对电解槽健康度的精细化、快速化、自动化识别，解决了传统人工判断中存在的主观性和迟缓性问题。通过组合两种方式得到权重，弱化了朴素贝叶斯属性条件独立性假设，增强了指标之间的真实差异，解决了样本量较少或者缺失时数值计算权重误差大的问题，使得权重更准确，更具有实际意义。
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