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公开(公告)号：CN112950064A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110333674.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网安全风险影响因素分析方法，首先应用“认知‑约束”模型，从人为因素、设备因素、管理因素、环境因素4个方面对事故机理展开分析，其次构造合适的事故树模型对安全风险因素进行系统的梳理，说明各影响因素间的关联作用，通过量化各事件的结构重要度，总结事故发生规律。本发明以电网安全风险影响因素为研究对象，深层剖析各影响因素间的关系以及对应的事故发生规律，为科学合理的避免类似事故的发生，建设安全电网提出合理建议。
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公开(公告)号：CN108055529A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711419150.6
申请日：2017-12-25
Applicant: 国家电网公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网浙江省电力公司 , 国网江苏省电力有限公司
Inventor： 罗旺 , 鲁盈悦 , 吴超 , 崔漾 , 冯敏 , 郝小龙 , 樊强 , 彭启伟 , 赵高峰 , 张天兵 , 焦群 , 姚一杨 , 夏源 , 余磊 , 白万建 , 李冬 , 徐长福
Abstract: 本发明公开了一种电力无人机和机器人图像数据规范化人工智能分析系统，包括数据导入模块、数据存储模块、数据规范化模块、标签分类模块、分析算法模块和数据访问模块；无人机或机器人平台的图像或视频数据及其关联信息经过数据导入模块存入数据存储模块，经过数据规范化模块调用分析算法模块提供的低质量图像数据清洗、数据去重、数据配准、视频编解码算法进行规范化处理，再经过标签分类模块打上标签；数据访问模块用于检索、查询、下载或展示数据，同时供无人机和机器人平台调用。本发明可以实现电力无人机和机器人图像和视频数据统一集中存储、规范化处理和人工智能分析，有利于数据运用，具备工程可操作性。
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公开(公告)号：CN117670026A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311421055.5
申请日：2023-10-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 韩斌 , 余磊 , 陈伟清 , 张洋 , 王吉康 , 岳雷 , 周伟 , 陈蕾 , 张一博 , 刘坤 , 彭启伟 , 刘嘉华 , 仲启磊 , 郝小龙 , 曹岑 , 薛依铭 , 吴晗 , 程鼎 , 许能 , 樊卫东 , 吕进 , 张铁勋
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于电网GIS的危化品企业智能安全预控系统，涉及了危化品预控技术领域，包括电网GIS平台，电网GIS平台通信连接有数据采集模块、风险评估模块、预警监测模块以及响应决策模块；通过数据采集模块采集若干个危化品企业的危化品相关数据，并动态配置采集关联环境，进而生成评估数据包；通过风险评估模块分析评估出评估数据包的安全风险等级并生成风险报告；通过预警监测模块获取风险报告相应的预警信号，并对实时通信环境进行调节；通过响应决策模块根据不同的预警信号生成相应的响应指令，进而根据响应指令选择自定义决策或抓取所预设的决策库中的安全决策，并执行安全决策，从而实现对危化品企业的智能预控。
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公开(公告)号：CN113593177B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110851440.8
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 王学广 , 刘金锁 , 彭启伟 , 李国志 , 樊卫东 , 陈坤鹏 , 郝小龙 , 郭佳 , 徐濛 , 张军 , 彭家陵 , 余磊 , 韩斌 , 冯敏 , 张铁勋 , 吴强 , 胡文帅 , 许能
IPC: G08B21/02 , H04N7/18 , H04N5/232 , H04W4/021 , H04W4/029 , H04W4/80 , G06F16/29 , G06V20/52 , G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度定位和图像识别的视频告警联动实现方法，边缘计算装置将定位安全帽的定位信息与RFID标签信息进行关联绑定；边缘计算装置根据指定定位安全帽的定位信息与对应上传的RFID标签信息进行关联绑定，获取电子围栏节点的定位信息及RFID标签信息；将电子围栏节点位置信息自动围合形成闭合空间；边缘计算装置将布控球默认预置位作为联动基准位置；对作业人员违章行为进行判别，并进行告警提醒。本发明提供的一种基于高精度定位和图像识别的视频告警联动实现方法，满足现场告警、实时跟踪与取证要求。
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公开(公告)号：CN113593177A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110851440.8
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 王学广 , 刘金锁 , 彭启伟 , 李国志 , 樊卫东 , 陈坤鹏 , 郝小龙 , 郭佳 , 徐濛 , 张军 , 彭家陵 , 余磊 , 韩斌 , 冯敏 , 张铁勋 , 吴强 , 胡文帅 , 许能
IPC: G08B21/02 , H04N7/18 , H04N5/232 , H04W4/021 , H04W4/029 , H04W4/80 , G06F16/29 , G06K9/00 , G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度定位和图像识别的视频告警联动实现方法，边缘计算装置将定位安全帽的定位信息与RFID标签信息进行关联绑定；边缘计算装置根据指定定位安全帽的定位信息与对应上传的RFID标签信息进行关联绑定，获取电子围栏节点的定位信息及RFID标签信息；将电子围栏节点位置信息自动围合形成闭合空间；边缘计算装置将布控球默认预置位作为联动基准位置；对作业人员违章行为进行判别，并进行告警提醒。本发明提供的一种基于高精度定位和图像识别的视频告警联动实现方法，满足现场告警、实时跟踪与取证要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108171117B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711268417.6
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00973 , G06K9/00986 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于多核异构并行计算的电力人工智能视觉分析系统，其特征在于，包括以轻量级神经网络为核心，包括一种多核异构并行计算模块和业务应用模块；业务应用模块和多核异构并行计算模块之间通过网络服务接口访问，传输数据；所述多核异构并行计算模块包括GPU计算节点、CPU存储管理节点、CPU计算节点，各节点之间通过交换机连接；业务应用模块包括图像管理模块、图像标注模块、模型训练模块、算法应用模块；本发明基于多核异构并行计算框架，可高效实现在线或离线图像数据训练，形成轻量化快速图像分类模型，实现电力内外网图像业务应用，能最大化发挥图像数据的价值，具备较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105426908B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201510755426.2
申请日：2015-11-09
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站属性分类方法，能够非常准确地检索到和变电站相关的特定场景以及特定对象，能够帮助变电站安防人员高效地处理监控资料，在一定程度上填补了智能安防的技术空缺。主要创新点在于巧妙地将图像所包含的特定场景和特定对象对应成一种属性，进而建立起一个用来表征图像的二值属性表，同时改进传统的卷积神经网络结构，使其能够对包含多属性的图像进行准确识别和分类。本发明提供的一种基于卷积神经网络的变电站属性分类方法，改进的卷积神经网络结构克服了传统的神经网络只能对单一属性进行分类的缺点，达到平均分类准确率为94.7%，具有非常强的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN105426930A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510755488.3
申请日：2015-11-09
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法，建立一个包含七类图像的变电站图像数据库，将图像进行构建属性表和手工标注语义分割，预训练、学习属性分类和属性分割卷积神经网络，再通过卷积神经网络对图像进行属性分类和属性分割。本发明提供的一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法，可以有效地预防和排除输电故障，保证供电的安全和畅通；同时，有效缓解人力监控的压力，达到真正意义上的智能监控。在建立变电站图像数据库上，进行了大量测试，结果表明本发明提出的基于深度卷积神经网络的新型技术具有非常高的实用性和可行性。
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公开(公告)号：CN105426908A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510755426.2
申请日：2015-11-09
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站属性分类方法，能够非常准确地检索到和变电站相关的特定场景以及特定对象，能够帮助变电站安防人员高效地处理监控资料，在一定程度上填补了智能安防的技术空缺。主要创新点在于巧妙地将图像所包含的特定场景和特定对象对应成一种属性，进而建立起一个用来表征图像的二值属性表，同时改进传统的卷积神经网络结构，使其能够对包含多属性的图像进行准确识别和分类。本发明提供的一种基于卷积神经网络的变电站属性分类方法，改进的卷积神经网络结构克服了传统的神经网络只能对单一属性进行分类的缺点，达到平均分类准确率为94.7%，具有非常强的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN104537350A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410838603.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00825
Abstract: 本发明公开了一种基于多维边缘特征的车牌定位方法，其步骤为：第一步，运用相关的图像预处理法处理原图像；第二步，通过图像的边缘长度、边缘密度扫描，剔除那些不符条件的边缘点；第三步，采用颜色降维方法对初始图像进行处理，得出第二步中剩余边缘特征点相对应的颜色特征信息；第四步，结合图像边缘特征点的颜色信息，最终准确定位出车牌区域。本发明以获取参考图像的分割信息，并将其应用于车牌定位系统中，计算速度更快，实时性较好，定位信息准确，且对于图像的背景的抗干扰能力强。
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