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[发明专利]开关器件故障程度诊断方法、装置和计算机设备-CN202310894981.8在审
发明人：孟苓辉;周振威;陈义强;路国光;赵振博;何世烈;刘俊斌;俞鹏飞;余陆斌 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本申请涉及一种开关器件故障程度诊断方法、装置和计算机设备。该方法包括：获取开关器件在当前时段内的输出数据；通过故障程度诊断模型的特征提取网络，对输出数据进行特征提取，得到当前时段内各时刻的输出初始特征；通过故障程度诊断模型的反注意力机制网络，对各时刻的输出初始特征进行特征放大处理，得到各时刻的输出放大特征；通过故障程度诊断模型的全连接网络，根据各时刻的输出放大特征，确定开关器件的故障程度。通过上述方法可以在不影响关器件所在线路的情况下提高故障诊断灵敏度。
开关器件故障程度诊断方法装置计算机设备

[发明专利]一种基于骨架的双流自适应图卷积网络行为识别方法-CN202011282994.2有效
发明人：田联房;余陆斌;杜启亮 -专利权人：华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于骨架的双流自适应图卷积网络行为识别方法，包括步骤：1)视频图像采集；2)标注视频中人体的骨架信息和行为类别，构建训练集；3)构建自适应空间域图卷积单元Convs和自适应时间域图卷积单元Convt；4)利用自适应空间域图卷积单元Convs和自适应时间域图卷积单元Convt构建自适应图卷积模块；5)利用自适应图卷积模块构建自适应图卷积网络；6)利用自适应图卷积网络构建双流自适应图卷积网络；7)利用训练集训练双流自适应图卷积网络；8)利用训练得到的双流自适应图卷积网络对视频图像中的人体行为进行识别。通过本发明可有效提升人体行为种类识别的准确度，为各种计算机视觉处理应用打下了良好的基础。
一种基于骨架双流自适应图卷网络行为识别方法

[发明专利]电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法-CN202310541792.2在审
发明人：孟苓辉;周振威;陈义强;路国光;赵振博;余陆斌;何世烈;刘俊斌;俞鹏飞 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本申请涉及一种电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法。其中，训练方法包括获取待训练的电路故障分析模型、以及电路故障的训练数据，训练数据包括样本数据以及样本标签；将样本数据输入至待训练的电路故障分析模型，通过电路故障分析模型对样本数据进行特征突出处理，得到故障特征；通过电路故障分析模型对故障特征进行时序特征提取，将时序特征提取得到的特征数据进行分类预测；将分类预测结果与样本标签进行相似度对比；更新待训练的电路故障分析模型的模型参数直至相似度对比结果不大于预设误差，得到已训练的电路故障分析模型。方法提升了电路故障分析模型的适用性，也提升了电路模型故障分析结果的准确性和可靠性。
电路故障分析模型训练方法以及

[发明专利]充电设备的故障预警方法、装置和计算机设备-CN202310355650.7在审
发明人：刘俊斌;路国光;何世烈;俞鹏飞;周振威;孟苓辉;洪丹妮;余陆斌 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G08B21/18 文献下载
摘要：本申请涉及一种充电设备的故障预警方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取充电装置和电池管理系统的充电数据，并根据电池管理系统的充电数据得到第一目标值，根据充电装置的充电数据得到第二目标值。若第一目标值大于第一预设阈值，生成第一故障预警信息。第一故障预警信息用于表征电池管理系统即将或已经出现故障。若第一目标值大于第二预设阈值，生成第二故障预警信息。第二故障预警信息用于表征充电装置即将或已经出现故障。即通过对电池管理系统的充电数据和充电装置的充电数据进行分析，实现了电池管理系统和充电装置的故障预警，提高了故障预警结果的准确性，从而进一步提高了运维效率。
充电设备故障预警方法装置计算机

[发明专利]一种基于多流三维自适应图卷积的人体行为识别方法-CN202110799095.8有效
发明人：田联房;余陆斌;杜启亮;向照夷 -专利权人：华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多流三维自适应图卷积的人体行为识别方法，包括：1)采集包含人体的视频，构建训练集；2)利用训练集构建自适应空间域注意力矩阵SAM和自适应时间域注意力矩阵TAM；3)构建自适应空间域注意力图卷积模块ASAGCM、自适应时间域注意力图卷积模块ATAGCM、三维时空域图卷积模块GCN‑3d；4)构建自适应图卷积层；5)利用自适应图卷积层构建自适应图卷积网络；6)利用自适应图卷积网络构建多流三维自适应图卷积网络；7)利用训练集训练多流三维自适应图卷积网络；8)利用训练后的多流三维自适应图卷积网络对视频中的人体进行行为识别。通过本发明可有效提升人体行为种类识别的准确度，为各种计算机视觉处理应用打下了良好的基础。
一种基于三维自适应图卷人体行为识别方法

[发明专利]故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310120357.2在审
发明人：孟苓辉;谢锦阳;陈义强;路国光;周振威;刘俊斌;何世烈;俞鹏飞;余陆斌 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：对电子电路的当前故障信号进行时频域分析，得到当前故障信号的时频域特征；分别根据时频域特征中各维度子特征对故障分析的贡献度，以及各维度子特征之间的时序特性，对时频域特征进行解析，得到电子电路的第一诊断结果和第二诊断结果；根据第一诊断结果和第二诊断结果，确定电子电路的目标诊断结果。通过上述方法可以实现对电子电路中细小故障的诊断，且增加了故障诊断精准性。
故障诊断方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]离线设备剩余寿命预测方法、装置和计算机设备-CN202211655986.7在审
发明人：刘俊斌;路国光;孟苓辉;周振威;余陆斌;何世烈;俞鹏飞;洪丹妮 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种离线设备剩余寿命预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取不同类别的联网设备运行数据；对不同类别的联网设备运行数据分别进行分析，获取不同类别的联网设备的运行敏感参数以及运行敏感参数对应的设备剩余寿命；采用机器学习对不同类别的联网设备的运行敏感参数以及运行敏感参数对应的设备剩余寿命进行训练，建立不同类别的设备剩余寿命函数模型；获取不同类别离线设备的运行敏感参数；将不同类别离线设备的运行敏感参数对应输入至不同类别的设备剩余寿命函数模型，得到离线设备剩余寿命预测结果。采用本方法能够准确进行离线设备剩余寿命预测。
离线设备剩余寿命预测方法装置计算机

[发明专利]牵引变流器故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211395520.8在审
发明人：孟苓辉;周振威;卢冠兰;刘俊斌;何世烈;俞鹏飞;余陆斌 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请涉及一种牵引变流器故障诊断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法获取牵引变流器的工况数据；提取工况数据的时频特征，得到目标特征数据；将目标特征数据输入深度残差收缩网络模型进行故障预测，得到第一故障预测结果，并将目标特征数据输入深度长短期记忆网络模型进行故障预测，得到第二故障预测结果；根据第一故障预测结果和第二故障预测结果进行加权融合，得到故障诊断结果。整个方案，通过多工况的数字孪生状态样本数据训练网络模型更加准确，进而基于两种网络模型进行故障预测，并基于多维度的故障预测结果进行加权融合，得到更加准确的故障诊断结果。
牵引变流器故障诊断方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]电子电路间歇故障诊断方法、装置、系统和计算机设备-CN202211396042.2在审
发明人：孟苓辉;周振威;时林林;刘俊斌;何世烈;俞鹏飞;余陆斌 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：本申请涉及一种电子电路间歇故障诊断方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待诊断电子电路的电路状态数据，对电路状态数据进行特征分析提取和状态预警，得到故障状态特征数据和状态预警结果，调用已训练的故障深度分析诊断模型对故障状态特征数据和状态预警结果进行故障模式诊断，得到待诊断电子电路的故障诊断结果，故障深度分析诊断模型采用历史电子电路故障状态特征数据和历史状态预警数据对深度残差收缩神经网络进行训练得到。采用本方法能够实现快速的不同类型故障模式的预警和故障诊断，得到准确的故障诊断结果。
电子电路间歇故障诊断方法装置系统计算机设备

[发明专利]一种基于自适应图卷积网络的图数据集增强方法-CN202111066154.7在审
发明人：田联房;余陆斌;杜启亮 -专利权人：华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应图卷积网络的图数据集增强方法，包括步骤：1)构建自适应图卷积层；2)利用自适应图卷积层构建自适应图卷积网络；3)整理待增强的图数据集，将其用于自适应图卷积网络训练；4)利用训练完的自适应图卷积网络生成增强矩阵；5)利用增强矩阵对待增强的图数据集进行图数据增强，得到增强后的图数据集。本发明利用了自适应图卷积网络的邻接矩阵扩充图数据集，可以很好解决计算机视觉任务中图数据不足的问题。
一种基于自适应图卷网络数据增强方法

[发明专利]一种基于数据增强和孪生网络的视频目标跟踪方法-CN202111066330.7在审
发明人：田联房;余陆斌;杜启亮 -专利权人：华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据增强和孪生网络的视频目标跟踪方法，包括步骤：1)设置视频中的跟踪目标模板和待搜索区域；2)利用数据增强模块对跟踪目标进行数据增强得到数据增强后的目标模板；3)使用孪生网络提取数据增强后的目标模板的特征图和提取待搜索区域的特征图；4)利用数据增强后的目标模板的特征图和搜索区域的特征图进行匹配得到响应图；5)获取响应图中响应值最大的位置预测目标位置。本发明利用数据增强模块增加视频中待跟踪目标的多样性后，利用孪生网络对视频序列中的目标进行跟踪，使得在遇到跟踪目标有较大形变、光照变化、背景杂乱等干扰等情况时，仍然能保证优异的性能。
一种基于数据增强孪生网络视频目标跟踪方法

[发明专利]基于快速Adaboost训练算法的自动扶梯乘客检测方法-CN201711267192.2有效
发明人：田联房;余陆斌;杜启亮;朱斌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-12-05 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于快速Adaboost训练算法的自动扶梯乘客检测方法，包括步骤：1)视频图像采集；2)生成正样本和负样本；3)提取正、负样本中的HOG特征；4)利用快速Adaboost算法训练分类器；5)利用得到的分类器进行乘客检测；6)利用camshift算法跟踪人体。通过本发明方法可以有效提高Adaboost分类器的训练速度，大大减少了在需要使用多分类器和需要多次训练分类器场合下的时间开销。
基于快速 adaboost 训练算法自动扶梯乘客检测方法

[发明专利]一种基于机器视觉的乘客越过扶手带检测方法-CN201710455856.1有效
发明人：田联房;余陆斌;杜启亮;黎浩正 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的乘客越过扶手带检测方法，包括步骤：1)视频图像采集及感兴趣区域(ROI区域)选取；2)利用CodeBook算法建立视频的背景模型，并进行背景差分；3)对得到的前景进行图像处理；4)通过扶手带的灰度直方图模板判断前景是否是乘客；5)利用camshift算法跟踪前景中属于人体的部分；6)计算属于人体对应前景的面积大小，中心点坐标；7)通过扶手带上、外侧前景面积的比例，以及它们中心点位置的关系分析是否有乘客越过扶手带。通过本发明方法可以有效提高手扶电梯的安全质量，避免了突发事件后的情况进一步恶化，把手扶电梯上有乘客攀爬扶手带后的损伤降到最低。
一种基于机器视觉乘客越过扶手检测方法

[发明专利]结合机器视觉与红外阵列的手扶电梯楼层板视频监控方法-CN201710455857.6有效
发明人：杜启亮;黎浩正;余陆斌;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合机器视觉与红外阵列的手扶电梯楼层板视频监控方法，包括步骤：1)视频图像与红外图像采集；2)视频图像与红外图像坐标配准；3)利用CodeBook算法建立背景模型，提取物件及乘客前景图像；4)利用红外图像对前景图像进行行人检测；5)利用Kalman滤波器对乘客目标进行跟踪；6)利用Fitzgibbon算法对前景图像进行轮廓检测与椭圆拟合；7)剔除6)中的乘客目标，利用Kalman滤波器对物件目标进行跟踪；8)通过分析物件及乘客中心坐标的运动速度和运动方向监控楼层板区域。通过本发明算法可以对手扶电梯楼层板上的物件及乘客行为进行检测与分析，当出现异常时能够及时启动应急方案，将异常情况的潜在危害降至最低。
结合机器视觉红外阵列手扶电梯楼层视频监控方法

[发明专利]基于机器视觉的手扶电梯楼层板物件及乘客行为检测算法-CN201710455837.9在审
发明人：杜启亮;黎浩正;余陆斌;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的手扶电梯楼层板物件及乘客行为检测算法，包括步骤1)视频图像采集；2)利用CodeBook算法建立背景模型，提取物件及乘客前景图像；3)利用HOG描述子对前景图像进行人头特征提取；4)利用AdaBoost级联分类器对前景图像进行人头检测；5)利用Kalman滤波器对乘客目标进行跟踪；6)利用Fitzgibbon算法对前景图像进行轮廓检测与椭圆拟合；7)剔除6)中的乘客目标，利用Kalman滤波器对物件目标进行跟踪；8)通过分析物件及乘客中心坐标的运动速度和运动方向判断二者的行为。通过本发明算法可以对手扶电梯楼层板上的物件及乘客行为进行检测与分析，当出现异常时能够及时启动应急方案，将异常情况的潜在危害降至最低。
基于机器视觉手扶电梯楼层物件乘客行为检测算法

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