- 专利标题: 一种针对变电站的基于机器学习的语义标注方法
- 专利标题(英): Transformer substation-oriented machine learning-based semantic labeling method
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申请号: CN201711093816.3申请日: 2017-11-08
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公开(公告)号: CN107944454A公开(公告)日: 2018-04-20
- 发明人: 杜振波 , 江翼 , 刘正阳 , 聂德鑫 , 冯振新 , 徐进霞 , 朱诗沁 , 梁明辉 , 程林 , 赵坤 , 张杰 , 刘熙 , 丁国成 , 陈庆涛 , 杨海涛 , 吴兴旺 , 尹睿涵
- 申请人: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网安徽省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
- 申请人地址: 湖北省武汉市洪山区珞喻路143号
- 专利权人: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,国网安徽省电力公司电力科学研究院,武汉大学
- 当前专利权人: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,国网安徽省电力公司电力科学研究院,武汉大学
- 当前专利权人地址: 湖北省武汉市洪山区珞喻路143号
- 代理机构: 武汉科皓知识产权代理事务所
- 代理商 鲁力
- 主分类号: G06K9/46
- IPC分类号: G06K9/46 ; G06K9/62 ; G06K9/66 ; G06K9/72 ; G06Q10/00 ; G06Q50/06
摘要:
本发明公布了一种针对变电站的基于机器学习的语义标注方法。其包括对训练视频和测试视频图像进行特征提取,对特征进行聚类,将生成的视觉单词进行关联和量化,机器模型依据特征描述后的视频和图像进行学习,将最优参数下的半监督或弱监督学习方法用于对测试视频、图片进行标注。本发明可实现现场作业标准化和数据规范化,实现现场侧和中心侧的数据和分析算法互享,提高现场侧的数据分析能力,加强现场运维的远程管控和实时技术支持能力。提高现场运维的专业化、智能化水平,提升运检工作效率、设备状态管控能力,强化状态检修和辅助决策。
公开/授权文献
- CN107944454B 一种针对变电站的基于机器学习的语义标注方法 公开/授权日:2021-09-14