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公开(公告)号：CN119965838A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510039769.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 南京瑞麟能源技术有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 一种基于LSTM模型的电动汽车聚合负荷容量预测方法，该方法包括：获取充电站第一时间段内的充电负荷数据，并对第一时间段进行时间划分，按照划分的子时间段对充电负荷数据进行采样，得到具有周期性的负荷数据样本。构建数据集，并对负荷数据样本进行预处理。通过时间序列分解法将负荷数据样本划分为线性部分和非线性趋势部分，并基于线性部分对ARIMA模型进行建模。按照预设比例将数据集中的非线性部分随机划分为训练集和验证集，并基于训练集和验证集对LSTM模型进行训练和测试。将ARIMA预测模型和LSTM预测模型对电动汽车的充电负荷数据的输出结果进行加权组合，得到电动汽车聚合负荷容量预测结果。
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公开(公告)号：CN119761848A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411806504.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京瑞麟能源技术有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种风电场多终端数据收发的DWRR调度优化方法，其特征在于，包括：多终端基于内存管理，实现风电场的实时数据收发；且基于DWRR调度算法的调度带宽对内存中的管理链表进行清空；其中，管理链表用于集中存储相同大小的实时数据。内存管理尽管在数据传输中高效，节省内存，然而它的回收却是极其麻烦的。本发明创造性的引入DWRR，对内存管理中的管理链表进行清空，使得DWRR与内存管理间的高效协同，彼此支持，进而共同实现风电场多终端数据收发的调度优化。
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公开(公告)号：CN105496369A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510677428.4
申请日：2015-10-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/02
CPC classification number: A61B5/02
Abstract: 本发明公开了一种愤怒驾驶状态检测方法，针对目前愤怒驾驶状态的检测机制普遍存在着检测准确率不高、硬件成本较高、设备佩戴不易、受环境因素影响较大等缺陷，通过对驾驶员在正常驾驶和愤怒驾驶状态下脉搏变化情况的观察以及相关对比实验，确定了与愤怒情绪相关的三个特征：脉搏幅值的变化率、主波到重搏波的降幅以及脉率的变化率。基于这些特征数据，训练出驾驶员愤怒驾驶状态的学习评估模型，包括脉搏数据采集与预处理、特征提取、特征训练、状态调节等模块，基于学习评估模型有效地实现愤怒驾驶状态的检测。本发明公开的愤怒驾驶状态检测方法可以在低硬件成本的情况下，获得较高的愤怒驾驶状态识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119944685A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411911084.4
申请日：2024-12-24
Applicant: 南京瑞麟能源技术有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/48 , H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的新能源电力消纳与储能调节预测方法，属于电力技术领域，包括数据采集、处理、分析与可视化四个层次，获取电网及储能系统数据，采用有功电力平衡分析模块和粒子群优化算法计算电力不平衡量，并使用LSTM模型预测储能系统的充放电曲线，评估调节灵活性，解决了通过结合粒子群优化算法与长短期记忆网络，减少有功不平衡量、降低弃电量、预测储能系统的充放电需求，提高储能系统的运行效率的技术问题，减少有功不平衡量，降低弃电量，帮助电力调度系统合理调度储能资源，提高储能系统的运行效率，减少不必要的电能浪费，提高电网的灵活性和可靠性，优化了电力调度过程，提升了调度的准确性和经济性。
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公开(公告)号：CN104952210B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510249302.7
申请日：2015-05-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于决策级数据融合的疲劳驾驶状态检测系统和方法，该系统首先利用加速度传感器采集方向盘运动加速度，基于加速度动态阈值判断出方向盘运动状态，基于方向盘4s不动理论初步判断驾驶员疲劳驾驶状态，还通过设置方向盘左右摇摆的误差值，增强检测的容错性；利用脉搏传感器采集驾驶员的脉搏时域值，基于脉率动态阈值检测出驾驶员生理状态；通过对两种检测结果进行决策级融合，可得到融合后的检测结果。在基于决策级数据融合的疲劳驾驶状态检测方法设计并构建了疲劳驾驶状态检测原型系统。与现有的方法相比，本发明公开的基于决策级数据融合的驾驶员疲劳驾驶状态检测方法在检测准确率方面具有一定的优势，在算法的响应时间、时间复杂度和内存消耗等方面均达具有理想的性能表现。
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公开(公告)号：CN116503740A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310640815.5
申请日：2023-05-31
Applicant: 南京邮电大学通达学院
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及农作物识别技术领域，公开了一种精准识别作物种类的无人机视觉系统，包括微处理器、图像采集模块、图像预处理模块、训练数据集成模块、模型构建模块、模型数据库、作物识别模块、云管理平台，微处理器分别连接无人机、图像预处理模块、训练数据集成模块、模型构建模块、作物识别模块、云管理平台，所述模型构建模块还连接所述模型数据库。本发明提供的精准识别作物种类的无人机视觉系统，通过无人机携带的多光谱成像相机获得超高分辨率遥感影像，基于影像提取农作物光谱、纹理、空间组合最优分类特征，采用DeepLabv3+语义分割模型进行农作物影像的分类、存储和传输，提高分类精度及分类速度，节约人力、财力和物力。
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公开(公告)号：CN104952210A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510249302.7
申请日：2015-05-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于决策级数据融合的疲劳驾驶状态检测系统和方法，该系统首先利用加速度传感器采集方向盘运动加速度，基于加速度动态阈值判断出方向盘运动状态，基于方向盘4s不动理论初步判断驾驶员疲劳驾驶状态，还通过设置方向盘左右摇摆的误差值，增强检测的容错性；利用脉搏传感器采集驾驶员的脉搏时域值，基于脉率动态阈值检测出驾驶员生理状态；通过对两种检测结果进行决策级融合，可得到融合后的检测结果。在基于决策级数据融合的疲劳驾驶状态检测方法设计并构建了疲劳驾驶状态检测原型系统。与现有的方法相比，本发明公开的基于决策级数据融合的驾驶员疲劳驾驶状态检测方法在检测准确率方面具有一定的优势，在算法的响应时间、时间复杂度和内存消耗等方面均达具有理想的性能表现。
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