公开(公告)号：CN112818944A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110250374.9

申请日：2021-03-08

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 张正 ,  田青 ,  仝淑贞 ,  张华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 一种面向地铁车站场景的密集人群计数方法，包括步骤：一、先对图像进行亮度对比度饱和度进行初步调整；二、把步骤一得到图像信息送入多尺度卷积网络，处理得到人群密度图；三、由人群密度图得到图中的人群总数。步骤一的流程为：对采集到的图像进行去噪处理得到去噪图像；对去噪图像进行边缘提取得到边缘图像；对边缘图像进行图像增强处理得到去噪且边缘增强的图像；利用亮度可控的直方图均衡方法对去噪图像进行处理得到全局增强图像；对步骤所得到的图像进行线性叠加，得到最终的输出图像即人群图；在输出图像中标注人头位置即人群标注位置。所述步骤二中，把输出图像以及人头位置的标注输入到多尺度卷积网络中进行处理，并输出人群密度图。

公开(公告)号：CN117892478A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311640609.0

申请日：2023-12-01

Applicant: 北方工业大学 ,  国网四川省电力公司电力科学研究院

Inventor： 巨云涛 ,  张睿 ,  张晋奇 ,  付乐 ,  贾旭文 ,  黄炎 ,  于宗民 ,  张华 ,  康晓帆 ,  马玉璇 ,  周伟鹏 ,  张天磊

IPC: G06F30/20 ,  F24F11/54 ,  F24F11/64 ,  F24F11/72 ,  G06F30/27 ,  G06F17/13 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06F111/04 ,  G06F119/08

Abstract: 本申请公开了一种数据物理联合驱动的楼宇空调聚合建模方法及装置，其中，方法包括：根据温度变化率和热量传递速率建立楼宇空调负荷的二阶动态空间热模型，并进行线性化处理，得到线性化动态空间热模型；利用预设数据驱动算法修正线性化动态空间热模型，得到修正后的线性化动态空间热模型；根据修正后的线性化动态空间热模型、目标温度约束和预先构建的目标函数，建立楼宇空调负荷的优化模型，从而获得空调负荷曲线，将空调负荷曲线进行聚合，得到楼宇空调负荷的聚合模型。由此，解决了相关技术中物理驱动建模技术难度大，求解复杂度高；数据驱动方法过度依赖数据规模和质量，降低空调负荷建模适用性的问题。

公开(公告)号：CN112818945A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110250379.1

申请日：2021-03-08

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 张正 ,  田青 ,  仝淑贞 ,  张华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 一种适用于地铁车站人群计数的卷积网络构建方法，步骤包括：首先，搭建深度学习框架作为密度生成网络：对采集得到的人群图的样本使用高斯滤波方法对人群标注,进行人群密度图生成；计算人群密度图中的人群总数；将人群图的样本和对应的人群密度图作为一个组合送入密度生成网络进行训练；利用损失函数优化。然后，设计用于判别生成密度图准确的判别网络；利用损失函数优化判别网络；训练对抗生成网络，采用对抗的训练方式来进行人群密度预测：生成模型和判别模型采用联合交替迭代的训练方式优化最大最小问题；同时，判别器的输出为生成器提供密度图位置和预测精度的反馈；两个网络同时竞争训练，直到生成器生成的样本不能被判别器正确判断。