一种基于粒子群算法的图像配准方法及图像拼接方法

    公开(公告)号:CN116563104A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310425499.X

    申请日:2023-04-20

    Abstract: 本发明涉及图像拼接技术领域,公开一种基于粒子群算法的图像配准算法及图像拼接方法。本发明采用粒子群算法,在图像配准应用中对两张图像进行局部配准,配准精度及配准效率更高,提升现有图像拼接方法的拼接速度同时降低计算资源消耗。本发明提出的一种基于粒子群算法的图像拼接方法,其包括图像配准、图像拼接和图像优化步骤,其中,图像配准应用了基于粒子群算法的图像局部配准算法,可以显著提升大规模图像的拼接速度、降低计算资源消耗,可广泛应用于环拍摄像、3D视觉、遥感勘测、电子地图、高分辨率成像等领域。

    一种基于运维大数据的风机状态与故障诊断方法及应用

    公开(公告)号:CN117574273A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311454950.7

    申请日:2023-11-03

    Abstract: 本发明涉及大型设备运维大数据处理与分析领域,公开一种基于运维大数据的风机状态与故障诊断方法及应用,其基本算法流程为:运维状态、环境参数的收集——原始数据集生成——过采样少数类、标签平滑处理——构建多任务集成决策树模型——输出目标特征值——数据与策略平台展示。本发明提出了一种基于优化聚类‑SMOTE、标签平滑的不平衡故障数据集处理算法,可以提高模型的泛化能力和性能;此外,通过多任务集成树模型对数据集进行诊断,利用多任务分割损失函数进行模型收敛,进一步提高数据的价值密度,为风机状态监测和故障诊断提供更加准确的结果。

    一种基于LSMOF的深度学习模型压缩方法及装置

    公开(公告)号:CN117313799A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311121454.X

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSMOF的深度学习模型压缩方法及装置,包括:建立深度学习模型,并编码模型压缩参数;根据LSMOF算法优化所述模型压缩参数,并确定模型偏好决策与解码参数;根据所述偏好决策与所述参数解码,对所述深度学习模型进行压缩,并对压缩后的深度学习模型进行再训练;将再训练后的深度学习模型部署至对应的平台;本发明将压缩比例和模型精度两个优化目标协同优化,无需考虑加权向量的设置,可为开发人员提供更加全面的候选解,同时在ResNet等大规模深度学习模型压缩中具有更快的收敛速度。

    一种基于运维大数据的风机状态与故障诊断方法及应用

    公开(公告)号:CN117574273B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202311454950.7

    申请日:2023-11-03

    Abstract: 本发明涉及大型设备运维大数据处理与分析领域,公开一种基于运维大数据的风机状态与故障诊断方法及应用,其基本算法流程为:运维状态、环境参数的收集——原始数据集生成——过采样少数类、标签平滑处理——构建多任务集成决策树模型——输出目标特征值——数据与策略平台展示。本发明提出了一种基于优化聚类‑SMOTE、标签平滑的不平衡故障数据集处理算法,可以提高模型的泛化能力和性能;此外,通过多任务集成树模型对数据集进行诊断,利用多任务分割损失函数进行模型收敛,进一步提高数据的价值密度,为风机状态监测和故障诊断提供更加准确的结果。

    一种输电杆塔巡检信息管理系统及管理方法

    公开(公告)号:CN117727109A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311716859.8

    申请日:2023-12-14

    Abstract: 本发明涉及输电巡检信息管理技术领域,特别是一种输电杆塔巡检信息管理系统及管理方法。一种输电杆塔巡检信息管理系统,包括巡检信息管理系统和多个巡检管理设备,多个所述巡检管理设备一一对应地设置于多个输电杆塔上,所述巡检管理设备包括身份信息判断模块和杆塔信息展示模块;多个所述巡检管理设备分别与所述巡检信息管理系统通讯连接,所述巡检信息管理系统用于生成与多个巡检人员一一对应的身份信息编码。所述输电杆塔巡检信息管理系统,在方便进行输电杆塔的巡检信息查询、更新的同时,能够保证巡检信息记录的准确性,解决了现有输电杆塔巡检信息容易被错误记录而影响后续运维安排的技术问题。

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