公开(公告)号：CN118112375A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410004787.2

申请日：2024-01-02

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖一鹏 ,  钟宏超 ,  唐倩

IPC: G01R31/12 ,  G01J5/48 ,  G01J5/00 ,  G01R27/26 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明提供一种基于红外热成像的电缆接头绝缘劣化非接触式诊断方法，首先，对电缆接头及两端电缆的绝缘表层进行红外热成像，实现电缆接头中心两边多个对称区域的表层温度、接头两端电缆表层温度的非接触式采集；其次，构建基于双隐层自编码极限学习机的深度学习网络，以挖掘表层温度数据内部深层次隐含特征，将提取的深度隐含特征作为随机森林诊断模型输入；然后，提出一种非线性动态自适应旋转角的量子旋转门以改进量子烟花算法的更新策略，并用于诊断模型参数优化；最后，结合接头表层红外温度和绝缘介质损耗角正切值构建数据集，对诊断模型进行训练和现场测试。

公开(公告)号：CN117788424A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311828372.9

申请日：2023-12-27

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖一鹏 ,  唐倩 ,  高跃明

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/62

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习密度图的浮选泡沫时空分形特征检测方法。利用融合多尺度注意力机制的MARNet网络模型对浮选泡沫数据集进行训练学习，获取浮选泡沫的深度学习密度图，统计密度图中的气泡密度作为尺寸系数，并计算最近邻气泡最长距离与最短距离之比来近似所测气泡的形变系数；然后，空间上对一张泡沫图像进行等比例放大子区域进行尺寸、形变系数检测，利用分形思想用最小二乘拟合方法获取空间尺寸、形状分形系数；时间上分析每一帧图像中泡沫的尺寸、形变系数，利用分形思想用最小二乘拟合方法得到一段时间内的尺寸、形状分形系数。本发明可以有效表征浮选工况状态，为后续浮选生产回收率、精矿品位等生产指标预测提供基础。

公开(公告)号：CN119810596A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411892597.5

申请日：2024-12-20

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖一鹏 ,  廖玉华 ,  唐倩 ,  董则希 ,  高跃明

IPC: G06V10/776 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提出一种基于红外时序显著目标分割的浮选泡沫稳定度估计方法，首先，采用基于ConvNeXt网络设计的U型网络，在编码器中嵌入ConvLSTM网络中以实现时间序列红外显著性信息提取，并将交叉注意力机制添加到ConvNeXt网络中用以实现红外显著性区域初定位；其次，构建U型编码器‑解码器结构的残差细化网络，深度学习显著图与真值之间的残差以改善显著区域的边缘细节，实现时序显著目标的精细化分割最后，根据显著目标分割结果计算泡沫稳定度，并统计不同工况下泡沫稳定度在时间序列上的偏离度和异常阈值，通过对泡沫红外视频图像进行显著区域检测以实现对合并及破裂气泡的分割，根据分割结果进行泡沫稳定性的评估。