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公开(公告)号：CN119905989A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411671269.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请涉及一种电力系统的长序列负荷预测方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：利用Kronecker乘积层对输入矩阵进行多级运算，以构建高维矩阵；利用旋转矩阵掩码对高维矩阵进行整理，并利用满足预设条件高维矩阵删除高阶重复项；将预设核函数应用于不同阶数的输入矩阵；根据预设多层感知机处理输出矩阵；利用均方误差和平均绝对误差评估预设电力系统长序列负荷预测模型；分析预设电力系统长序列负荷预测模型的内部变量之间的关系和影响，确定预设电力系统长序列负荷预测模型的优化方案。本申请实施例可以通过将大模型与Kronecker乘积、旋转矩阵掩码等结合，实现准确的长序列负荷预测，并提供有效的系统优化策略，并且在特征提取能力、模型鲁棒性、模型可解释性和长序列预测方面都有显著提升。
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公开(公告)号：CN118097036B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410506512.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种针对含有透光材料的物体点云重建系统及方法，系统包括转台、RGB‑D相机、相机支架、目标物体和Apriltag标定板，方法基于系统实现，包括启动系统，自动采集目标物体不同视角的数据；将RGB图像和深度图像对齐，提取RGB图像中的Apriltag角点，求解相机坐标系中的每个角点到Apriltag坐标系对应点的旋转矩阵和平移矩阵，得到RGB‑D相机的外部参数；将对齐后的不同视角的RGB图像和深度图像数据进行合并，剔除由于透光材料导致的异常点；点云分割与目标物体提取。本发明能够大幅度降低透光能力强造成的深度信息的误差，为三维建模和分析提供了重要工具，适用于需要高质量点云数据的应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118357083B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410786190.8
申请日：2024-06-18
Applicant: 武汉大学
IPC: B05B9/04 , B05B12/12 , B05B12/14 , B05B13/04 , B05D1/02 , B05D5/06 , G06T17/00 , G06N20/00 , G06T15/04
Abstract: 本发明公开了一种基于用生成式大模型的纹理生成的三维颜料喷涂系统及方法。该系统包括转台，带滑轨的工作平台，机械臂，喷涂泵，RGB‑D相机；以及用户操作平台。该方法包括S1，采集多视角图像数据；S2，对图像进行数据处理再经重建获得待喷涂物体的网格模型；S3，结合网格模型，根据用户要求生成特定数字纹理及其与网格模型的UV映射关系；S4，纹理喷涂路径规划；S5，纹理喷涂。本发明通过将生成式大模型与三维物体重建、路径规划等技术相结合，能够将数字纹理转换为物理纹理，再通过物理世界纹理对模型进行微调修正，实现了虚拟世界和物理世界的交互，以对三维物体的高质量、个性化数字纹理喷涂。
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公开(公告)号：CN119919994A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411715338.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/0499
Abstract: 本申请涉及人机交互技术领域，特别涉及一种基于动作识别的具身智能人机交互系统预测的方法及装置，其中，方法包括：收集人体多个骨骼关键点的三维坐标和每个骨骼关节点的坐标对应的时间帧，以生成初始骨骼数据，对骨骼数据进行预处理，以得到满足条件的最终骨骼数据，对最终骨骼数据进行骨架编码，以提取至少一个骨骼特征，基于至少一个骨骼特征，训练预测模型，其中，预测模型包括克罗内克积层、Kernel Matrix层和多层感知机层，以识别未来动作轨迹。由此，解决了相关技术中，由于大模型参数量大、数据依赖性强以及难以直观展示变量间的关系，从而限制模型在实际应用中的有效性和可解释性，影响用户对识别结果的信任的问题。
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公开(公告)号：CN119759679A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411573050.9
申请日：2024-11-06
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/30 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F119/12
Abstract: 本申请涉及时间序列预测技术领域，特别涉及一种数据中心冷却系统回水温度的预测方法及装置，其中，方法包括：采集数据中心中冷却系统的初始运行数据；对初始运行数据进行预处理，以得到满足一定条件的最终运行数据；将最终运行数据输入至预先训练的时间序列预测模型中，以得到冷却系统回水温度的预测结果，其中，时间序列预测模型具有克罗内克积层、核矩阵层和多层感知机层。由此，解决了相关技术中，模型参数量庞大、非线性特性通过复杂激活函数表达导致的黑箱化以及难以直观表达跨变量关系，限制了模型在实际应用中的有效性和可解释性，影响了用户对模型预测结果的理解和信任等问题。
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公开(公告)号：CN118097036A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410506512.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种针对含有透光材料的物体点云重建系统及方法，系统包括转台、RGB‑D相机、相机支架、目标物体和Apriltag标定板，方法基于系统实现，包括启动系统，自动采集目标物体不同视角的数据；将RGB图像和深度图像对齐，提取RGB图像中的Apriltag角点，求解相机坐标系中的每个角点到Apriltag坐标系对应点的旋转矩阵和平移矩阵，得到RGB‑D相机的外部参数；将对齐后的不同视角的RGB图像和深度图像数据进行合并，剔除由于透光材料导致的异常点；点云分割与目标物体提取。本发明能够大幅度降低透光能力强造成的深度信息的误差，为三维建模和分析提供了重要工具，适用于需要高质量点云数据的应用场景。
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公开(公告)号：CN118357083A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410786190.8
申请日：2024-06-18
Applicant: 武汉大学
IPC: B05B9/04 , B05B12/12 , B05B12/14 , B05B13/04 , B05D1/02 , B05D5/06 , G06T17/00 , G06N20/00 , G06T15/04
Abstract: 本发明公开了一种基于用生成式大模型的纹理生成的三维颜料喷涂系统及方法。该系统包括转台，带滑轨的工作平台，机械臂，喷涂泵，RGB‑D相机；以及用户操作平台。该方法包括S1，采集多视角图像数据；S2，对图像进行数据处理再经重建获得待喷涂物体的网格模型；S3，结合网格模型，根据用户要求生成特定数字纹理及其与网格模型的UV映射关系；S4，纹理喷涂路径规划；S5，纹理喷涂。本发明通过将生成式大模型与三维物体重建、路径规划等技术相结合，能够将数字纹理转换为物理纹理，再通过物理世界纹理对模型进行微调修正，实现了虚拟世界和物理世界的交互，以对三维物体的高质量、个性化数字纹理喷涂。
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