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公开(公告)号：CN118211147A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410367413.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 南京现代综合交通实验室 , 东南大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的实时检测碳排放量的检测方法及系统，具体的操作是先通过标定采集准确碳排放量并利用采集设备测量此时的温度、压力和流速值，再基于集成学习算法建立用于碳排放量检测的随机森林模型，将采集到的压力、温度、气流速度以及该时刻的碳排放量数据作为训练数据集用于训练该检测模型，再将数据采集模块部署到被测设备上，测量此时的温度、压力和流速，通过训练后的随机森林检测模型进行计算，能够得到该时刻被测设备的碳排放量。本发明的有益效果为能够有效提高碳排放量的检测精度，得到不同时刻的准确的碳排放量，确保碳监测的准确性。
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公开(公告)号：CN118781325A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410878110.1
申请日：2024-07-02
Applicant: 东南大学 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化算法的路面裂缝小目标识别方法，包括构建包含不同分辨率路面裂缝图像的数据集，分为训练集和测试集；构建轻量级优化模型，基于YOLOv5s算法，并采用MobileNetV2作为主干网络以降低计算复杂度，并嵌入融合域注意力模块增强图像特征并自适应分配特征权重，模型参数设置后，输入图像进行训练，以获得训练权重；部署模型测试环境；引入召回率、准确率、平均准确率、F1分数、每秒处理帧数中的至少一种作为评价指标，并通过交并比评价检测框的准确度，基于通过评估的算法模型进行路面裂缝小目标识别。与现有技术相比，本发明提高了改进后的网络模型在小目标检测任务中识别精度与计算速度。
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公开(公告)号：CN118736215A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410738301.8
申请日：2024-06-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于改进编码器‑解码器结构的路面裂缝图像分割方法，包括：对道路裂缝数据集进行整理，划分训练和测试数据。构建改进编码器模块，利用Swin Transformer块提取特征映射，并将图像分割为子图片，获取嵌入向量序列。建立中间连接模块，由两个连续的Swin Transformer块组成，进行特征学习。解码器模块包含Swin Transformer块和子图片扩展层，用于解码序列嵌入。通过跳跃连接实现特征融合，补充空间信息。训练模型，实现裂缝图像的像素级分割。与现有技术相比，本发明针对裂缝类小目标的像素级分割，提升裂缝类病害的召回率和模型的拟合程度、准确率和召回率；能够对存在路面病害的区域进行像素级的预测，为城市管理人员提供更准确的评价路面病害方法。
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公开(公告)号：CN119206176A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411292337.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 东南大学 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于尺度差异的道路病害检测方法，包括：清洗道路病害图像数据后使用Darklabel标注工具对清理后的图像进行详细的病害位置和类别标注；基于预处理的数据将可变形卷积网络模块DCNv3引入网络结构，增加小尺度检测器，引入注意力机制CBAM，扩大模型的有效感受野，增强不同尺度目标的特征提取能力并改进损失函数；最后基于实际工程场景的道路病害检测结果对训练模型进行评估，验证其泛化性，通过评估后的模型进行道路病害检测。与现有技术相比，本发明减轻了环境干扰对检测结果的影响，从而全面提升道路病害目标检测的精准率和召回率。
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公开(公告)号：CN119206175A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411292335.5
申请日：2024-09-14
Applicant: 东南大学 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/74 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种复杂干扰道路场景下的道路病害追踪方法，包括：首先利用YOLOv8算法进行精确检测，然后通过改进的Bytetrack算法结合相似性评估和二次判别来过滤噪声，避免误判。接着，采用基于DIoU的追踪匹配算法，辅以卡尔曼滤波和匈牙利算法，确保数据关联的精确性。动态调整边界框大小以适应图像边界。在复杂干扰场景下通过高置信度检测结果实现目标的连续追踪，显著提高了追踪的准确性和鲁棒性。与现有技术相比，本发明综合考虑追踪预测多角度因素，提升目标轨迹框的回归稳定性，通过集成目标追踪算法改进道路病害的实际工程检测应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118941485A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410980344.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 东南大学 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06T5/94 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088 , G06V10/82 , G06V10/75
Abstract: 本发明涉及一种基于弱监督图像转换生成对抗网络的阴影弱化方法，包括：生成对抗网络模型通过辅助注意力分类器引入动态适应归一化函数；引入设计改进的残差模块，通过在卷积层之间引入跳跃连接，提高深层网络中信息流动和梯度传播的效率；构建混合阴影弱化损失函数；利用结合生成对抗网络生成的图像与真实图像之间的差异，以及辅助注意力分类器的反馈，优化阴影弱化效果，实现对道路病害阴影的精确弱化。与现有技术相比，本发明能够有效地抑制阴影对道路裂缝特征提取过程的干扰，减少图像丢失特征信息的概率，增强后续道路病害目标检测在复杂场景下抵御阴影干扰的能力，提高道路病害目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN103792453B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201410068163.3
申请日：2014-02-27
Applicant: 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞集团公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种用电网限流型断路器单相短路保护动作的判定方法，包括以下步骤：计算用电网中各个短路点到变压器的单相对地短路阻抗；计算各个短路点的稳态单相对地短路电流；计算限流型断路器短路保护动作时各个短路点的电流幅值判据和波形判据；计算用电网中最小的短路电流幅值判据；对录波装置录取的突变电流是否为限流型断路器短路保护动作造成进行判定。将该方法应用于具有电流录波功能的用电网监控系统，即可对用电网中是否发生限流型断路器短路保护动作进行实时判定，从而自动检测、统计用电网短路故障的频率和发生时间。另外，该方法也是进一步实现用电网短路故障定位的理论基础。
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公开(公告)号：CN104048390A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410150406.8
申请日：2014-07-04
Applicant: 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞集团公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: F24F11/02
CPC classification number: Y02P80/156
Abstract: 本发明公开了一种风冷热泵型中央空调机组的能效诊断方法，其特征在于，包括：步骤一：生成风冷热泵型中央空调机组的能效诊断输入数据。步骤二：如果当前是夏季制冷期，计算机组能效比和能效比厂家夏季样本的差异百分比，当差异百分比大于第一百分比值时，进行机组能效比报警；步骤三：如果当前是冬季制热期，计算机组能效比和能效比厂家冬季样本的差异百分比。当差异百分比大于第二百分比值时，进行机组能效比报警。本发明将提高风冷热泵型中央空调系统的运行智能化和自动化水平，有效提升系统运行能效。
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公开(公告)号：CN103792453A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410068163.3
申请日：2014-02-27
Applicant: 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞集团公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种用电网限流型断路器单相短路保护动作的判定方法，包括以下步骤：计算用电网中各个短路点到变压器的单相对地短路阻抗；计算各个短路点的稳态单相对地短路电流；计算限流型断路器短路保护动作时各个短路点的电流幅值判据和波形判据；计算用电网中最小的短路电流幅值判据；对录波装置录取的突变电流是否为限流型断路器短路保护动作造成进行判定。将该方法应用于具有电流录波功能的用电网监控系统，即可对用电网中是否发生限流型断路器短路保护动作进行实时判定，从而自动检测、统计用电网短路故障的频率和发生时间。另外，该方法也是进一步实现用电网短路故障定位的理论基础。
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公开(公告)号：CN117455869A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311418943.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06T17/00 , G06T11/00 , G06T7/33 , G06T5/00 , G06T7/10 , G06V10/44 , G06V10/46 , E01C23/01 , G01B11/00
Abstract: 本发明涉及一种双目图像的路面裂缝三维识别方法、系统、设备、介质，裂缝三维识别方法包括：S1：获取自双目相机输出的左右裂缝图像；S2：基于所述左右裂缝图像进行全局建模，获得路面视差图；S3：通过GMS特征点匹配的方法计算左右裂缝图像特征点的视差，对所述路面视差图像进行更新优化；S4：将优化后的路面视差图按照三角测量原理转换为路面三维表征图像，计算得到路面病害的尺寸。与现有技术相比，本发明可实现基于双目图像的路面裂缝三维表征，以高速度、高精度的方法进行路面裂缝的检测和尺寸评估，能够有效提高裂缝尺寸评估的精度，为城市管理人员提供高效的检测技术。
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