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公开(公告)号：CN115410154A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211050255.X
申请日：2022-08-31
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/20 , G06V10/143 , G06V10/60 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06T5/50 , G06T7/33 , G06T7/35 , G06T7/13 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供一种全天候、低成本的风电机舱电气设备热故障识别方法，基于光敏传感器的自适应调节摄像模组，可克服目标识别中由于夜晚造成的光照条件不足的弊端；基于红外阵列传感器的红外模组，通过温度可视化转化为红外图像，解决红外设备低成本化的问题；基于多模态的可见光红外图像配准算法，并利用图像融合技术增强图像质量，解决原始边缘细节保留不充分问题；基于深度学习的目标检测，从融合图像中分割出电气设备，并对其进行轮廓提取。本发明方法不仅能够替代人工巡检，并且相比于传统的对红外图像识别方法，更加稳定可靠，对风机机舱内部电气设备热故障规律的可靠性研究具有重要意义，对风机组运维管理优化有积极帮助。
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公开(公告)号：CN116681979A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310796875.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06T7/13 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06T7/33
Abstract: 本发明提出一种复杂环境下的电力设备目标检测方法，包括：1）获取电气设备的可见光图像和红外图像；2）使用结合梯度值的优化阈值O‑Canny边缘检测算法获得红外图像和可见光图像的边缘信息，利用曲率尺度空间技术检测边缘信息的曲率获得红外图像和可见光图像的特征点；3）利用GSIFT算法完成红外图像和可见光图像的特征点匹配；4）利用随机采样一致性算法筛选特征点匹配结果；5）利用两重ResNet深度学习网络融合配准的红外图像和可见光图像；6）使用labelImg软件分别标注红外图像、可见光图像和融合图像中的电力设备；7）利用带标签的数据集训练YOLOv5，再分别进行可见光图像目标检测、红外图像目标检测和融合图像目标检测，得到三组实验各自的目标检测精度。
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公开(公告)号：CN115134831B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210739009.9
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京工程学院 , 江苏省未来网络创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于速率方差的下行NOMA系统用户公平性指标设计方法，包括：对下行NOMA系统中K个用户按照信道增益排序，将排序后的用户进行分簇；计算各个簇内用户的可达速率，得到所有用户的可达速率集合；计算系统总吞吐量；计算用户平均可达速率；计算用户可达速率的均方值和第k个用户可达速率与平均可达速率的方差；计算第k个用户可达速率与平均可达速率的方差的无偏估计；根据用户可达速率的均方值和所述无偏估计，得到基于速率方差的公平性指标。本发明得到的下行NOMA系统用户公平性指标具有确定的取值范围，对于系统中资源分配变化更加灵敏，且适用于比较用户数不同的NOMA系统之间的公平性。
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公开(公告)号：CN115134831A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210739009.9
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京工程学院 , 江苏省未来网络创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于速率方差的下行NOMA系统用户公平性指标设计方法，包括：对下行NOMA系统中K个用户按照信道增益排序，将排序后的用户进行分簇；计算各个簇内用户的可达速率，得到所有用户的可达速率集合；计算系统总吞吐量；计算用户平均可达速率；计算用户可达速率的均方值和第k个用户可达速率与平均可达速率的方差；计算第k个用户可达速率与平均可达速率的方差的无偏估计；根据用户可达速率的均方值和所述无偏估计，得到基于速率方差的公平性指标。本发明得到的下行NOMA系统用户公平性指标具有确定的取值范围，对于系统中资源分配变化更加灵敏，且适用于比较用户数不同的NOMA系统之间的公平性。
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