-
公开(公告)号:CN116994095A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202311010079.1
申请日:2023-08-11
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/764
摘要: 本发明公开了一种适用于电力场景目标检测的预训练方法及系统,包括:获取清晰电力场景图像数据集,所述清晰电力场景图像数据集无需人工标注;在对无标签的图像进行不同的预处理后,将预处理后的图像输入到多个编码器中,设计多种损失函数对编码器的输出进行运算,使编码器能从大量无标签的电力场景图像中提取特征,最终得到用于电力场景的目标检测任务的预训练模型;使用有标签的电力场景目标检测数据集对预训练模型进行微调后,得到目标检测模型。本发明极大减少目标检测模型训练时间,同时相较于在单一目标检测数据集训练获得更好的性能。
-
公开(公告)号:CN117079077A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202311101324.X
申请日:2023-08-30
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06N3/0499 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了一种适用于电力图像样本预处理的方法及系统包括,获取若干张带标注的电力场景图像,通过颜色增强对图像进行数据增广;把图像分为原始图像、颜色增强后的图像和随机图像,创建图像对;并将图像对送入特征提取网络中进行提取,得到图像特征对;将图像特征对作为投影头的输入,投影到另一个空间获得图像的高阶表示;通过图像的高阶表示,计算得到像素级的对比损失函数;遍历所有的图像对,利用对比损失函数对特征提取网络进行参数更新,得到适用于电力场景语义分割的预训练模型;本发明通过微调预训练模型不仅解决了电力场景下图像分割数据集规模小的问题,还能加快训练速度,并且相比于在单一图像分割数据集训练能获得更好的性能。
-
公开(公告)号:CN114519073A
公开(公告)日:2022-05-20
申请号:CN202210065396.2
申请日:2022-01-20
申请人: 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/901 , G06F16/9536 , G06Q30/06
摘要: 本发明公开了一种基于图谱关系挖掘的产品配置推荐方法及系统,获取客户‑产品‑物料实体信息,输入到训练好的FM模型,输出产品配置结果;FM模型的构建,包括:利用实际业务数据库完成产品、物料、组件的知识抽取并完成图谱构建;通过图谱路径分析完成构成产品的物料和组件的召回;离线计算产品配置的频次,代入更新产品、物料、组件的关系,得到关系优化后的知识图谱;基于关系优化后的知识图谱通过FM模型进行训练,完成产品配置推荐方法的模型训练,得到基于企业业务数据库构建的训练好的FM模型。优点:本文基于知识图谱进行物料召回,可以缓解冷启动问题,可以实现产品相关物料和组件的最大程度召回,且召回的范围可控。
-
-