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公开(公告)号：CN106175928A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610555254.9
申请日：2016-07-14
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: A61B18/20 , A61N5/0617 , A61N2005/067
Abstract: 本发明公开了属于计算机图像处理技术领域的一种激光精确定位的医疗系统及定位方法。所述激光精确定位的医疗系统包括PC机、驱动单元、伺服电机、X轴振镜，Y轴振镜、激光器、CCD相机、凸透镜、无影灯等构成；首先利用CCD成像获取需处理的皮肤色斑或毛囊图像，通过图像处理技术的到相应的特征点位置信息。再通过振镜系统控制激光经凸透镜聚焦投射到精准的位置，对相应位置进行处理。振镜式打标可以广泛应用于医疗和美容方面，尤其是应用于皮肤斑点的标定，皮肤毛囊的标定等场合。
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公开(公告)号：CN105787482A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610109536.6
申请日：2016-02-26
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06K9/342 , G06K9/4604 , G06K2209/23 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，尤其涉及一种基于深度卷积神经网络的特定目标轮廓图像分割方法，包括：将用于训练的图像归一化到相同像素大小，对应的特定目标轮廓标注图像也归一化，送入卷积神经网络，经过数层卷积层与全连接层，在全连接层的最后一层得到图像表达，并与对应的标注图像比较得到预测误差；采用反向传播算法和随机梯度下降法来减小预测误差以训练该神经网络，得到特定目标轮廓图像分割的训练模型；将测试特定目标图像归一化到与训练图像相同的像素大小后送入训练模型，在全连接层的最后一层得到预测的图像表达从而得到整张特定目标轮廓图像分割，有效解决了复杂背景下的特定目标轮廓分割问题，可用于车型识别，车流量统计，车辆检测。
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公开(公告)号：CN104157025A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410404746.9
申请日：2014-08-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G07C5/08
Abstract: 本发明公开了图像技术领域的一种集视觉增强与行车记录于一体的车载设备及视觉增强方法。其中所述车载设备的主机分别连接数据分析器、显示器及开关；数据分析器与车速传感器连接；红外摄像头通过图像增强器和开关连接；该设备数据分析软件通过分析车速传感器采集的数据，在主机显示器上显示车速信息；图像增强软件从红外摄像头读取视频，判断视频是否需要增强，对需要增强的视频进行增强处理后，显示在主机显示器上。该设备集视觉增强和行车记录于一体，记录车辆行驶途中的影像及声音等相关资讯。开车时边走边录像，同时把时间、速度、所在位置都记录在录像里，并可以对降质视频进行增强，即使在雾天等恶劣环境下也可以得到清晰的视频记录。应用本发明的设备，可以提高驾驶的安全性，增加驾驶乐趣，为交通事故提供可靠证据，具有广阔的市场前景。
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公开(公告)号：CN102758732A
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201210150994.6
申请日：2012-05-15
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: Y02E10/725
Abstract: 本发明公开了属于风力发电设备领域的一种集发电与监控于一体的航空风力发电系统。飞艇将风力发电平台吊挂在海拔1000-4500米高空位置，卷扬机和四根钢丝缆绳维持风力发电平台的空中位置，风力发电机固定在风力发电平台上，借助高空强大风力发电；并装有空中防雷、地面监控、高空照明、信号发射、雷达扫描等设备。在地理位置偏僻、用电量较小的地区使用本航空发电设备供电，免除铺架电线的麻烦，符合智能电网分层分区、自给自足的分布式供电原则。可以对地面状况实时监控和大面积照明；安装的信号发射器和雷达，可以增强飞艇下方地面区域的手机信号及用于多种用途的探测扫描。本设备定期降下进行维护维修，确保设备安全、正常运行。
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公开(公告)号：CN102750821A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210212602.4
申请日：2012-06-21
Applicant: 华北电力大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了公共交通控制技术领域中的一种公交汽车的调度系统。包括图像采集子系统、无线通信子系统、卫星导航子系统和控制室服务器；图像采集子系统包括安装在公交汽车内部的车内摄像头、安装在公交汽车外部的车外摄像头和安装在公交汽车站台上的站台摄像头；无线通信子系统包括安装在公交汽车上的公交车无线发送端、安装在公交汽车上的公交车无线接收端以及安装在公交汽车站台上的站台无线发送端；卫星导航子系统包括安装在公交汽车上的用户端接收芯片。本发明解决了当前公交调度信息迟滞，公交发车时间不合理，公交资源浪费，公交运营成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104462778A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410645121.1
申请日：2014-11-06
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了属于计算机视觉和图像处理技术领域的一种基于深度学习的PM2.5污染物测量方法。该方法是首先利用已有的图像及其标注的PM2.5污染物的指标值，将全部N个样本I进行预处理，包括进行零均值处理和样本扩增；利用的深度学习网络将处理后的第i个样本Ii输入到网络中，训练用于测量PM2.5污染物的深度学习网络，然后将训练好的深度学习网络应用到需要测试的图像上，在输出层即可得到PM2.5污染物的预测指标值。本发明随着深度学习技术的发展，使卷积神经网络在计算机视觉领域的成功运用，使得通过图像对PM2.5污染物的测量得以实现。
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公开(公告)号：CN105701835A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610108566.5
申请日：2016-02-26
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06T5/40 , G06Q50/06 , G06T5/001 , G06T2207/20032 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，尤其涉及一种面向电力设施的图像边缘检测方法及系统，包括：获取电力设施图像数据，图像获取进行图像预处理，包括图像灰度化、图像增强、直方图均衡化、中值滤波以及采用阈值分割改进算法进行图像分割，然后通过双结构化的结构森林改进算法进行边缘检测；将阈值分割算法和传统的边缘检测算子两者结合在一起，能够快速并且清晰的检测出输电线路覆冰的边缘，并且能够将输电线路内部的纹理状况忽略掉；对图片信息采用结构化学习的输入，这样既能保证处理数据量的减少，又能够有效的区分图片中的信息是否为边缘信息，这样不仅提高了图像边缘检测的速度，更为重要的是提高了边缘检测算法的准确性。
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公开(公告)号：CN102758732B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210150994.6
申请日：2012-05-15
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: Y02E10/725
Abstract: 本发明公开了属于风力发电设备领域的一种集发电与监控于一体的航空风力发电系统。飞艇将风力发电平台吊挂在海拔1000-4500米高空位置，卷扬机和四根钢丝缆绳维持风力发电平台的空中位置，风力发电机固定在风力发电平台上，借助高空强大风力发电；并装有空中防雷、地面监控、高空照明、信号发射、雷达扫描等设备。在地理位置偏僻、用电量较小的地区使用本航空发电设备供电，免除铺架电线的麻烦，符合智能电网分层分区、自给自足的分布式供电原则。可以对地面状况实时监控和大面积照明；安装的信号发射器和雷达，可以增强飞艇下方地面区域的手机信号及用于多种用途的探测扫描。本设备定期降下进行维护维修，确保设备安全、正常运行。
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公开(公告)号：CN102750821B
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201210212602.4
申请日：2012-06-21
Applicant: 华北电力大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了公共交通控制技术领域中的一种公交汽车的调度系统。包括图像采集子系统、无线通信子系统、卫星导航子系统和控制室服务器；图像采集子系统包括安装在公交汽车内部的车内摄像头、安装在公交汽车外部的车外摄像头和安装在公交汽车站台上的站台摄像头；无线通信子系统包括安装在公交汽车上的公交车无线发送端、安装在公交汽车上的公交车无线接收端以及安装在公交汽车站台上的站台无线发送端；卫星导航子系统包括安装在公交汽车上的用户端接收芯片。本发明解决了当前公交调度信息迟滞，公交发车时间不合理，公交资源浪费，公交运营成本高的问题。
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公开(公告)号：CN104077632A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410283817.4
申请日：2014-06-23
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于电力系统预测与控制技术领域的一种基于深度神经网络的风场功率预测方法。首先，获取实测风速、风向、气温、湿度及大气压强数据，采用投影寻踪进行主成分的提取，投影寻踪采用中位绝对偏差作为投影指标，能够有效排除与数据结构和特征无关的或关系很小的离群点的干扰，提取主成分比较稳定。采用深度神经网络模型，建立了风速、风向、湿度、温度和气压这五种影响因素与风场输出功率之间的预测模型。对风场功率进行预测，得到预测功率。本发明提高了风电场未来72小时预测功率的精度，为电网合理调度提供了依据，减轻了并网压力。
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