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王呈: 作品数：10 被引量：30H指数：3; 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家工程技术研究中心江苏省产学研前瞻性联合研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学电子电信文化科学更多>>

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基于支持向量机决策树的电梯载重建模研究被引量：1: 2019年; 电梯能效评估需要考虑电梯载重影响,常用电梯载重仅提供超载提示,无连续载重测量的数据输出接口。图像处理方法可用于轿厢内人数统计,但仍无法获得准确的电梯载重量。为了能够估算载重量,利用支持向量机决策树(Support Vector Machine Decision Tree,SVMDT)分类的数据挖掘方法,对海量离线曳引机电压数据进行挖掘,建立电梯载重量与电梯母线电压之间的非线性模型,通过实验对模型进行验证,所得结果的准确性超过83. 3%。利用估算出的载重量计算电梯的能效评定指标,对比不同电梯的能效评定指标可以得到它们之间的能耗及能效情况。; 吉训生陆玉炜王呈; 关键词：载重量

基于Pearson-LOF算法的梯联网数据采集端异常帧检测被引量：5: 2022年; 针对梯联网采集数据中可能出现的异常帧,提出一种基于Pearson-LOF算法的异常帧检测方法,有利于为电梯状态监控和数据分析提供可靠的数据支撑。首先,分析各电梯运行特征间的Pearson相关系数,将存在强相关性的特征相除,将得到的最大比例系数作为一个电梯运行特征。然后,使用局部异常因子(LOF)算法实现对异常帧的检测。实验结果表明,Pearson-LOF算法具有较高的检测准确率和较低的误检率,能有效解决设备运行特征间存在强关联性的多维数据采集中异常帧检测问题。; 石玉亮王呈; 关键词：LOF

基于改进粒子滤波算法的无线传感器网络节点定位被引量：9: 2018年; 针对无线传感器网络节点定位过程中的非视距传播误差问题,提出1种改进的状态检测粒子滤波算法。引入节点随机运动模型对节点运动状态进行预测。通过马尔科夫过程对在非视距(NLOS)/视距(LOS)混合环境下获得的测量值进行检测。利用p-范数对NLOS测量值进行筛选。结合校正后的节点间测量值和节点真实移动速度构建锚盒和采样盒。仿真结果表明,当NLOS/LOS混合模型分别满足均匀分布、高斯分布和指数分布时,该文算法均有较高的定位性能。; 王呈吉训生吴卫; 关键词：粒子滤波无线传感器网络非视距

融合LSD算法与深度学习的开关状态检测方法被引量：2: 2021年; 针对工业复杂环境下设备维保成本高、视觉检测落地周期长等问题,并根据建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)具有与现实场景空间一致,场景视角灵活可调以及可以模拟各类光照条件等优点,提出一种在BIM环境下融合LSD(Line Segment Detector)直线检测与深度学习的设备开关状态检测方法。通过检测图像直线段信息,并基于开关盒边沿特征对直线段进行筛选,实现在图像中框定开关盒位置生成图像数据集,进而输入到YOLOv3(You Only Look Once version3)网络训练生成深度学习模型。将深度学习网络框架部署到边缘设备,在边缘侧对真实环境下开关盒工作状态进行检测。实验结果表明,该方法能够在短时间内实现BIM环境下识别检测机柜设备上的开关盒工作状态,并对真实环境下开关盒工作状态检测具有良好适应性。; 林本丰王呈孙悦程; 关键词：图像处理开关状态目标检测

基于改进概率霍夫直线检测的电梯门状态检测方法被引量：10: 2020年; 针对电梯物联网改造外加传感器施工困难、成本较高等问题,该文提出了一种基于前置图像处理的电梯门状态直线检测方法。针对轿厢外背景及门板工艺对直线检测算法的干扰提出基于规则决策的解决方案。通过提取视频流电梯门图像进行预处理,使用改进概率霍夫直线检测算法提取特征直线,结合基于先验知识的判断规则,实现对电梯门开、关及故障状态的实时检测。通过多个门开关场景验证了算法的有效性,实验结果分析表明,该文提出的限角概率霍夫直线检测算法提取特征直线比概率霍夫直线检测算法耗时减少10%,查准率和查全率均优于概率霍夫直线检测算法,能适用于边缘侧电梯门状态检测系统。; 张国福王呈; 关键词：霍夫变换图像处理

基于空间特征融合的车间作业工具检测算法被引量：1: 2023年; 手和工具的交互是区分车间人员作业行为的关键信息。为防止泵件装配工序错漏,达到实时监测的目的,提出基于空间特征融合的车间作业工具检测算法。首先,为了提高对目标的定位能力和检测精度,基于帧差法分割前景中的手部运动区域,获得具有运动空间特征的纹理图像,结合装配过程的RGB图像构成目标检测网络的双通道输入。设计空间感知模块实现双通道输入的空间特征融合,获得全局空间信息。利用特征增强模块融合全局空间信息和深层语义信息,加强显著位置的特征响应。然后,采用ESNet(enhance shuffleNet)重构主干网络,基于深度可分离卷积实现多尺度特征提取,提高检测速度。最后,针对图像背景中局部元素变化问题,采用CutOut数据增强方法,提高模型抗干扰能力。实验结果表明,本文所提算法有效降低了误检率,较传统YOLOv5s的mAP提高6.4%,能够快速准确检测车间人员作业时使用的工具。; 王呈黄义超杨桂锋; 关键词：帧差法双通道注意力

基于混合滤波最大期望算法的高速列车建模被引量：2: 2019年; 针对高速列车非线性单质点模型的特殊结构及含有隐含变量问题,提出一种基于混合滤波的最大期望辨识方法.借助递阶辨识理论,将高铁列车状态空间模型分解为线性子系统模型和非线性子系统模型.进而,分别利用卡尔曼滤波和粒子滤波对速度和位移状态进行联合估计.最后,使用最大期望方法辨识高铁列车子系统模型参数,解决了隐含变量辨识问题.和传统方法相比,本文所提出方法计算量小,且具有较高的辨识精度.仿真对比实验结果验证了该方法的有效性.; 王呈陈晶荀径李开成; 关键词：参数估计卡尔曼滤波粒子滤波递阶辨识最大期望算法

基于改进胶囊网络的运维知识库故障分类方法: 2022年; 针对传统运维知识库不具备图像故障现象识别能力,无法处理非结构化数据的问题,基于深度学习的故障分类网络,提出改进胶囊网络特征提取结构的Caps-DRFN算法,实现机电设备运维图像自动分类。首先,针对运维图像存在的多噪声问题,引入深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks,DRSN)提高模型在含噪声数据上的特征提取效果。然后,针对实际拍摄的运维图像多尺度问题,结合FPN(feature pyramid networks)算法,实现图像多尺度特征融合提高模型分类准确率。最后,利用胶囊结构构建向量神经元,通过动态路由的特征传递方式,得到分类结构数字胶囊,实现机电设备故障分类。实验结果表明,相较于传统胶囊网络算法,提出的基于特征融合的Caps-DRFN算法准确率提高了15%且有着更强的鲁棒性。; 赵迪王呈; 关键词：FPN 特征提取

“求助式”沟通方法与课堂实践初探: 2017年; 针对国内《传感器与检测技术》课程面临的理论枯燥、学生亟需提高分析与解决问题能力等困难,从课堂教学组织方法出发,以调动学生学习积极性入手,提出了"求助式"案例教学方法。从工程背景导引,科学问题提出、教学内容讲授明确了教学实践中的要点,同时提出了在该教学方法下的教学质量评价体系。本教学法在实践中获得较好效果,有效解决传统教学内容与实例分析割裂的现象。; 王呈; 关键词：《传感器与检测技术》教学组织

改进LSTM-AE算法的电梯知识库故障征兆预测: 2023年; 针对运维知识库系统中故障征兆预测问题,提出面向电梯设备的改进LSTM-AE算法。使用属性子集选择(ACDR)方法筛选特征向量组,剔除电梯运行参数中的冗余特征。同时,针对运行速度特征序列的非平稳性问题,使用变分模态分解(VMD)算法作降噪平稳化处理。在LSTM-AE模型中引入融合BILSTM的滑动窗口注意力机制,提高模型的时序特征提取能力,并通过softmax分类器融合各特征序列的重构误差实现电梯故障征兆预测。实验结果表明,相较经典LSTM-AE算法,提出的改进LSTM-AE算法正常样本判准率提高13%,异常样本误判率降低11%,能够对常见电梯故障进行准确预测,适于构建可靠的电梯运维知识库故障征兆预测模型。; 孙庆港王呈

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