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公开(公告)号：CN114835367A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210493652.8
申请日：2022-05-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司
IPC: C02F11/122 , C02F11/147
Abstract: 本发明属于淤泥浆固化处理技术领域，公开了一种用于填料的固化土工泥袋制备方法及装置，所述用于填料的固化土工泥袋制备方法包括：通过固化剂以及絮凝剂联合处理淤泥浆，处理后的淤泥浆灌入装置的土工袋中进行压滤快速脱水，脱水后形成低含水率的土工泥袋，作为填料利用，以实现淤泥浆资源化利用。本发明显著提高了泥浆的脱水性能，能够快速完成泥浆的脱水减量，得到含水率较低的泥饼；本发明低含水率泥饼有利于复合固化剂发挥作用，促使泥饼强度增长，避免直接对高含水率泥浆进行固化处理而导致效果不佳。絮凝‑固化‑压滤一体化处理，可直接将泥浆转化为泥饼并用作填料，处理效率高，具有显著的经济、环保和社会效益。
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公开(公告)号：CN119206361B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411426538.9
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于计算机视觉模型的图像分离识别系统，包括图像接收模块、图像识别模块、模型调度模块和识别结果输出模块；所述图像接收模块用于接收图像并对图像进行预处理；所述模型调度包括模型库所述模型调度模块用于调度视觉模型；所述图像识别模块用于根据所述图像接收模块接收的图像以及所述模型调度模块调度的模型对图像进行识别并分离图像中的各部分；所述识别结果输出模块用于所述图像识别模块的识别结果；本方案通过计算不同视觉模型的置信指标，有利于评价不同视觉模型的可靠程度，通过结合不同视觉模型的识别结果，并以此为依据对图像进行融合，有利于得到更加可靠的识别结果。
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公开(公告)号：CN119575370A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411596031.8
申请日：2024-11-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司 , 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种地质雷达数据增强处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于地质雷达数据处理领域，包括：获取目标区域的地质雷达数据；根据所述地质雷达数据中目标体的深度信息选定窗口尺寸；采用所选定的窗口对所述地质雷达数据进行全覆盖剖分；获得各个窗口的窗口中心滤波值；其中，所述窗口中心滤波值的获得过程包括：以预设的子域形态在当前窗口中心点的邻域内划分出多个子域；分别计算各个所述子域内的信号均值和信号均方差；在当前窗口的所有子域中选定信号均方差最小的子域，并将该子域所对应的信号均值作为当前窗口的窗口中心滤波值。本发明能够锐化边界，增强异常体的边界特征，从而提高异常体在地质雷达图像中的识别效果。
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公开(公告)号：CN118795254A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410887095.7
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司
IPC: G01R31/00 , H02J3/36 , H02J3/44 , G06F18/2431 , G01R31/52
Abstract: 本发明公开了一种直流输电系统换相失败分析方法、装置、设备及介质，涉及直流输电技术领域，包括以下步骤：确定换流阀故障参数；基于不同的故障类型，在故障持续时间内根据换流变正常运行时的换流阀导通顺序分析该故障类型是否会导致故障换流阀换相失败；若导致故障换流阀换相失败，则获取换相失败后直流输电系统的运行参数；获取当前运行工况下的关断角；基于当前运行工况下的关断角，根据换流变正常运行时的换流阀导通顺序分析未发生故障的换流阀是否会发生连续换相失败。本发明的分析方法从换流阀故障这一角度出发，分析不同影响因素下导致的关断角过小的问题，大大提高了换相失败分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117974929A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311835586.9
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司
IPC: G06T17/10 , G06F30/13 , G06F111/20
Abstract: 本发明公开了一种从设计图纸自动重建输电线路铁塔三维模型的方法，解决当前输电线路铁塔的三维模型只能由专业设计人员根据设计图纸进行手动三维转化的问题。本发明涉及两阶段的启发式三维重建方法，首先通过深度学习网络，将平面图纸内容提取并表示为矢量原语的集合，然后将其分为轮廓矢量和内部结构矢量两类，由轮廓矢量粗绘出铁塔各段局部件的三维轮廓框架，最后根据各平面的内部矢量，在三维轮廓框架上描绘出内部结构细节。本发明提出的从二维设计图纸自动重建高压铁塔三维模型的方法，无需依赖人工手动建模，为研发电力系统的数字化产品提供了基础和支撑，对全面推进电力系统的数字化转型具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119479002A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411457435.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司 , 东南大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/412 , G06V30/414 , G06V30/416 , G06V30/18 , G06V30/186 , G06V30/19 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种输电铁塔设计图像的解析方法，解析内容包括设计结构的形状、参数化以及布局等信息提取。首先通过一种语义分割网络，将原始设计图转化为干净的拓扑掩膜图，得到设计结构的形状；然后通过一种矢量提取网络，从拓扑掩膜图中提取出骨骼中心矢量及端点信息；接着对图上及表格内的数字、符号进行识别和提取，对掩膜图像旁对应的数字编号，在表格中找到相同的数字编号，以得到该编号对应的实际尺寸，实现形状矢量的实际尺寸参数化赋值；最后构建一种视角分类网络，解析各形状的图像布局，并获取平面图形对应三维模型的视角方位。本发明为实现图纸自动三维建模奠定了基础，可扩展用于智能验证、改进、查验铁塔的设计图纸等工作。
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公开(公告)号：CN119399364A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411445852.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司
Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能的场景生成系统，所述系统包括场景理解模块、场景构建模块、渲染优化模块和场景调整模块；所述场景理解模块用于从用户输入信息中解析出用于场景生成的关键元素、布局信息和渲染信息；所述场景构建模块用于根据场景理解单元提供的信息构建三维场景；所述渲染优化模块用于对场景构建模块构建的三维场景进行渲染处理生成最终的三维场景；所述场景调整模块用于根据用户需求对最终生成的三维场景进行更改调整处理；本发明实现了从用户输入到高质量三维场景生成的自动化流程，大幅提升了场景设计的效率和质量，同时增强了用户个性化定制和交互体验的能力。
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公开(公告)号：CN118626667A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410867843.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司 , 东南大学
IPC: G06F16/56 , G06F30/13 , G06N3/0464 , G06V10/28 , G06V10/25 , G06T11/20 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种从输电铁塔设计草图自动转换为标准矢量图的方法，解决输电铁塔现场手绘草图的矢量化问题。本发明利用由ControlNet控制的图像生成网络Stable Diffusion，将手绘草图转化为标准的直线结构图；在此基础上，引入矢量提取网络HAWP，对结构图进行矢量化处理，并通过边的筛选、点的聚类进行完善，去除重复和冗余信息，得到标准的矢量图结果。本发明提出的将手绘设计图自动转换为标准矢量图纸的方法，无需依赖人工手动转换，为输电铁塔设计的草图转标准图提供了基础，也为输电线路存量图纸的自动三维建模提供了技术基础，对全面推进电力系统的数字化转型具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117754692A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202211697440.8
申请日：2022-12-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种利用电力工程废弃再生骨料制备填料筋杆的方法，包括以下步骤：S1填料筋杆的筋料改性预制、S2填料筋杆的基料组分配比、S3填料筋杆的基料混合分制、S4填料筋杆的粗胚挤压成型以及S5填料筋杆的成品晾干成型，其中；S1填料筋杆的筋料改性预制包括S1‑1增强凹凸棒土的活化性处理、S1‑2增强凹凸棒土的吸附性处理和S1‑3增强凹凸棒土的链支化处理；S3填料筋杆的基料混合分制包括S3‑1废弃再生骨料的裹浆处理和S3‑2筋料凹凸棒土的筋浆处理。本发明制备的填料筋杆具有性能优良、适用范围宽、制备工艺简便以及适合电力工程建设工地的现场使用等显著优点。
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公开(公告)号：CN117626965A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311579479.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司 , 四川大学
IPC: E02D13/06 , G01B11/02 , G06T7/62 , G06T7/246 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制深度学习的桩长实时检测方法，包括以下步骤：S1：将若干摄像头安装到施工现场，并采集现场图片和视频；S2：构建目标识别模型对预制桩进行识别；S3：构建目标追踪模型对预制桩进行实时检测跟踪；S4：进行预制桩桩长测量。本发明的有益效果是：本发明相较于传统的人工测量，通过将若干摄像头安装到施工现场采集现场图片和视频，目标识别模型对预制桩进行识别以及目标追踪模型对预制桩进行实时检测跟踪，并引入长短期自注意力机制使模型适应复杂的施工现场环境，实现预制桩沉桩过程中对桩长实时监测。
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