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公开(公告)号：CN111930982A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010696172.2
申请日：2020-07-20
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种电网图像智能标签方法，该方法包括：获取电网区域环境图像，基于电网区域环境图像，通过预先训练好的电网图像分类模型，获取所述网区域环境图像的类别属性分布信息；根据电网区域环境图像、电网区域环境图像的类别属性分布信息，通过预先训练好的电网图像分割模型，获取电网区域环境图像的属性分割图像。
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公开(公告)号：CN109829887A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811598037.3
申请日：2018-12-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于深度神经网络的图像质量评估方法，是一种用于图像质量评估的深度神经网络的新型应用技术。本发明解决的是无人机作业巡检采集图像的质量评估问题，在大型数据库ImageNet上训练得到一个预训练的深度神经网络模型，对深度神经网络改进并采用图像质量评价数据库TID2013训练深度神经网络模型，最后对输入任意的图像，采用已训练完成的深度神经网络模型预测图像的质量。本发明所公开的基于深度神经网络的图像质量评估方法能够非常准确地评估无人机作业巡检采集图像的质量，并且能够明显地区分高质量图像和低质量图像，过滤低质量无用图像。
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公开(公告)号：CN109640100A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811379107.6
申请日：2018-11-19
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04N19/85 , H04N19/42 , H04N19/426
CPC分类号： H04N19/85 , H04N19/42 , H04N19/428
摘要： 本发明公开了一种视频图像再压缩方法，采用将原视频进行分割重构的方法，先根据SBD技术对原视频的分割形成的各视频段进行分类，将不同类型的视频段分别进行处理，对某些帧进行省略，主要针对传统压缩方法对帧间数据压缩比例不够的情况，提出一种结合现有视频图像压缩方法和深度学习技术的视频图像再压缩方法，能极大地提高视频图像帧间数据的压缩比例。具有在现有压缩方法上结合深度学习的方法极大地减少了视频图像帧之间的冗余信息，能在现有方法上提高5倍以上的压缩比的优势。
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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
申请人： 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
摘要： 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：CN104573650B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410854579.8
申请日：2014-12-31
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于滤波响应的电线检测分类方法，包括直线的检测和电线的分类，首先基于Canny算子和Hough变换检测到可能的电线区域，再对其提取纹理和颜色特征，最后用RBF核的SVM训练电线的分类器。本发明所提出的基于滤波器响应的电线检测方法可以快速有效地检测到电线的位置，其中基于滤波器的直线检测能够快速有效的检测到电线的可能位置，并能有效地抑制噪声，另外，采用的纹理和颜色特征在复杂环境下对电线的检测具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103699075A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310675062.8
申请日：2013-12-11
申请人： 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分类号： G05B19/418 , H04N7/18 , H02B3/00
摘要： 本发明公开了一种基于视频监控的变电站巡检智能调度与控制系统，包括巡检配置管理模块，巡检任务调度模块，巡检智能控制模块和巡检结果展示模块，其中巡检配置管理模块通过配置数据，生成巡检方案，与巡检方案相关联的巡检任务，以及巡检控制策略，巡检任务调度模块可以手动或自动调动巡检任务，巡检智能控制模块实现对巡检过程的智能控制，巡检结果展示模块实现对巡检结果以列表、统计、报表等多样化方式展示。本发明将视频巡检路线设置、任务调度、控制联动、巡检结果形成一整套具备智能调度与控制功能的流程方案，并且能够自动生成报表与报告，提高工作效率、准确性、及时性。本发明实现了基于视频监控开展变电站远程智能巡检工作。
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公开(公告)号：CN113705322B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110655846.9
申请日：2021-06-11
申请人： 北京易达图灵科技有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06V30/32 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于门限图神经网络的手写汉字识别方法和装置，其中方法包括：确定待识别汉字的汉字节点矩阵以及空间信息关系矩阵；所述汉字节点矩阵中的各汉字节点为所述待识别汉字的书写视频中每一时刻书写位置的坐标；将所述汉字节点矩阵和所述空间信息关系矩阵输入至汉字识别模型中，得到所述汉字识别模型输出的识别结果；其中，所述汉字识别模型用于基于门限图神经网络，提取所述汉字节点矩阵对应的包含图结构信息的汉字特征向量，提取所述汉字特征向量中的时序信息，得到时序特征向量，并基于所述时序特征向量经由瓶颈网络进行手写汉字识别。本发明综合了汉字的空间结构信息和时序信息，提高了手写汉字识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115719304A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211314621.8
申请日：2022-10-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06T3/00 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图像生成的少样本电力场景增广及分类方法。本发明方法能够在新类别训练数据极其不充足的情况下完成电力场景的中的新类别物体的识别任务。本申请的技术方案主要分为如下三个部分：为了充分挖掘不同类别图像间的关系，首先在已知类数据上训练一个以词向量为条件的生成对抗网络。其次是在新类少量几张图片的条件下，微调上述生成对抗网络，从而能够为新类别生成大量的图片。最后是基于图像质量的评估技术，用来筛选出具有逼真性和多样性的图片，并用于电力场景的中的新类别物体的识别任务。本申请的技术效果是该方法可以在少样本条件下有效地实现电力场景下的新类别物体识别的任务。
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公开(公告)号：CN115641257A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211314652.3
申请日：2022-10-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06T3/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的恶劣场景数据增广方法、识别方法及装置。本发明所提出的方法能够在目前恶劣场景（如：雾天场景、雨天场景）下带标注数据极其不充足的情况下，通过以标注后的清晰图像和非成对的恶劣场景图像为输入，生成大量的与输入清晰图像对应的恶劣场景图像，并且使用清晰图像对应的标注作为生成恶劣场景图像的标注，以此实现数据增广的目的。为了保证生成图像的质量，首先，训练了生成对抗网络，提高生成的图像的质量；其次，使用网络生成的恶劣场景增广数据集，对目前主流的目标检测网络进行训练，使其实现恶劣场景下的目标检测任务。该方法可以实现恶劣场景数据的增广，训练目标测网络，使其能够完成恶劣环境下的目标检测任务。
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公开(公告)号：CN115188008A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210881232.7
申请日：2022-07-26
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06V30/413 , G06V30/16 , G06V30/166 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06K7/14 , G06F40/117 , G06F40/183 , G06F40/186
摘要： 本发明公开了一种结合制表模板的评分表自动识别方法及装置，其方法包括制作评分表；将评分表中每个构成元素导出生成对应的制表模板；将评分表打印成纸质形式并下发填写打分标记，将填写后纸质形式的评分表进行扫描生成评分表图片；对评分表图像进行标识码识别，根据标识码识别结果获取对应的制表模板；对评分表图像进行特征码识别，根据特征码识别结果校正评分表图像；对校正后的评分表图像进行边框识别，根据边框识别结果与对应的制表模板中边框信息进行匹配，获取匹配的构成元素；根据匹配结果获取对应的内容信息，根据内容信息在校正后的评分表图像上进行打分标记识别；本发明相比传统的试卷答题卡识别方法使用灵活方便且识别准确性高。
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