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公开(公告)号：CN114399757B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210039603.7
申请日：2022-01-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种多路并行位置关联网络的自然场景文本识别方法及系统。包括以下步骤：步骤A、裁剪自然场景图片中只包含文本信息的图像，并标注图片中对应的文本以及文本长度，构建训练数据集S；步骤B、使用训练集S训练基于多路并行位置关联的深度学习网络模型G，用于识别自然场景图片中的文本信息；步骤C、将裁剪为固定大小的文本图片输入到训练后的深度学习网络模型G中，得到图片中对应的目标字符文本信息。本发明能够有效提高文本识别的准确度。
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公开(公告)号：CN115986937A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310005820.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于稳态电能质量监测数据的敏感负荷类型识别方法。考虑用户所含敏感负荷的多样性与未知性，采用非侵入式监测方式，将暂态电能质量指标与多指标稳态电能质量监测数据相结合，实现对对重要用户所含电压暂降敏感负荷进行精准识别，有利于供电方提供差异化服务和用电方实施定制化治理。
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公开(公告)号：CN115859208A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211697313.8
申请日：2022-12-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N7/01 , G06N7/02 , G06Q50/06 , G01R21/00
Abstract: 本发明提供了一种基于累积概率分布识别窃电的检测方法，包括以下步骤：步骤一：获取用电数据；步骤二：建立用户日功率散点概率分布范围；步骤三：得到对应的累计概率；步骤四：建立对应的模糊矩阵；步骤五：计算功率数据集中所有功率数据的密度；步骤六：计算用电功率数据平均距离密度值；步骤七：对不同的类簇距离CX进行分类；步骤八：当聚类数据集为空集时结束聚类；步骤九中：更新数据中心；步骤十：得到聚类中心序列；步骤十一：计算各聚类中心的相似度；步骤十二：来衡量曲线的相似性；步骤十三：当累加结果低于η时认为用户用电异常。应用本技术方案可实现推测计量装置是否存在异常或用户窃电。
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公开(公告)号：CN114399757A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210039603.7
申请日：2022-01-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种多路并行位置关联网络的自然场景文本识别方法及系统。包括以下步骤：步骤A、裁剪自然场景图片中只包含文本信息的图像，并标注图片中对应的文本以及文本长度，构建训练数据集S；步骤B、使用训练集S训练基于多路并行位置关联的深度学习网络模型G，用于识别自然场景图片中的文本信息；步骤C、将裁剪为固定大小的文本图片输入到训练后的深度学习网络模型G中，得到图片中对应的目标字符文本信息。本发明能够有效提高文本识别的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115964650B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211715042.4
申请日：2022-12-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/23213 , H02J3/00 , G06F18/2413 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于K‑medoids聚类分析的居民空调装机容量挖掘方法，包括以下步骤：步骤一：获取用电数据；步骤二：计算功率均值、功率方差；步骤三：建立对应的模糊矩阵；步骤四：计算功率数据；步骤五：计算用电功率数据平均距离密度值；步骤六：对不同的类簇距离CX进行分类；步骤七：当聚类数据集为空集时结束聚类；步骤八：更新数据中心；步骤九：得到聚类中心序列#imgabs0#；步骤十：提取不同聚类中心的聚类簇；步骤十一：得到含有空调用电的总用电负荷；步骤十二：计算其他用电器用电负荷；步骤十三：推算该居民用户家庭空调装机量。应用本技术方案可实现取对空调装机容量的计算。
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公开(公告)号：CN115964650A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211715042.4
申请日：2022-12-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/23213 , H02J3/00 , G06F18/2413 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于K‑medoids聚类分析的居民空调装机容量挖掘方法，包括以下步骤：步骤一：获取用电数据；步骤二：计算功率均值、功率方差；步骤三：建立对应的模糊矩阵；步骤四：计算功率数据；步骤五：计算用电功率数据平均距离密度值；步骤六：对不同的类簇距离CX进行分类；步骤七：当聚类数据集为空集时结束聚类；步骤八：更新数据中心；步骤九：得到聚类中心序列；步骤十：提取不同聚类中心的聚类簇；步骤十一：得到含有空调用电的总用电负荷；步骤十二：计算其他用电器用电负荷；步骤十三：推算该居民用户家庭空调装机量。应用本技术方案可实现取对空调装机容量的计算。
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公开(公告)号：CN116299056A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310286055.2
申请日：2023-03-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种高供低计计量装置异常接线判别方法，采用穷举法，计算计量装置电流接线可能出现的48种情况的一些指标，包括高压侧三相电压的平衡系数、低压侧三相的功率因数及其平衡情况，通过分析指标判断是否存在接线异常。本方法仅适用于高供低计的计量方式下计量装置异常接线判别，且计量装置无电流短路和电压断相故障。与以往方法相比，可以降低误判的概率，提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118035833A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410176252.3
申请日：2024-02-08
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了基于稳健回归和卷积神经网络的中压窃电类型检测方法，包括步骤一：窃电线路预筛选；步骤二：技术损耗计算；步骤三：窃电类型分析；步骤四：模拟数据获取；步骤五：电量守恒分析；步骤六：求解基于稳健回归的系数；步骤七：获取训练集；步骤八：模型训练；步骤九：窃电检测。应用本技术方案可以检测具体窃电类型，使现场排查方向更明确，缩小排查范围，提高查实率。
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公开(公告)号：CN105424645A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510715830.7
申请日：2015-10-29
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/359
CPC classification number: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种快速鉴别临床常见致病菌（如金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠埃希氏菌）的方法。具体包括以下步骤：(1)采集金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠埃希氏菌样本的近红外光谱图；(2)对金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠埃希氏菌样本的近红外光谱进行PCA降维处理；(3)建立Fisher判别函数进行分类。发明所采取的主成分分析法结合Fisher判别引入到鉴别常见的致病菌，不仅能够快速鉴别出致病菌的种类，并且具有高精度、操作简单等优点，在后续的临床菌种鉴别工作中有重大贡献，具有良好的应用前景。
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