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公开(公告)号：CN116071251A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211477266.6
申请日：2022-11-23
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请适用于电力设备巡检技术领域，提供了电力设备巡检方法、装置及终端设备，该方法包括：获取待检测电力设备的采集图像，以及采集采集图像时采集设备在世界坐标系下的速度、角速度和加速度，采集图像为多个不连续的帧图像；基于采集采集图像时采集设备在世界坐标系下的速度、角速度和加速度，得到所述采集图像相对于世界坐标系的旋转矩阵和世界坐标系中的平移矩阵；对采集图像进行平滑处理，基于平滑处理后的采集图像，得到采集图像的特征点的虚拟坐标，特征点为待检测电力设备；基于旋转矩阵、平移矩阵和特征点的虚拟坐标，得到特征点的真实坐标，即得到待检测电力设备的真实坐标。本申请可以提高电力设备巡检的效率。
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公开(公告)号：CN112714016A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011559413.5
申请日：2020-12-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种电力物联网大数据边缘分析方法。所述方法包括：数据采集系统对终端设备的数据源进行监听，并把流数据汇总转发给缓冲系统；所述缓冲系统对所述流数据进行缓冲后，发送至计算系统；所述计算系统对各网络节点进行块布局优化，并对所述流数据进行边缘计算；所述计算系统对边缘处理后的流数据进行存储。该方法改进了网络端的拓扑结构，构建了基于HDFS块布局优化的边缘结构，并在边缘簇对流数据进行计算并向物联网设备反馈结果，能够实现将对流数据的计算能力从传统的云计算中心转移到网络边缘，在满足吞吐量要求的前提下，有效降低了端到端延迟。
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公开(公告)号：CN213244052U
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202022281226.7
申请日：2020-10-14
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本实用新型提供了一种智能变电站终端可信自治认证系统，该系统包括：智能终端、一次设备、二次设备、可信交换机、可信计算机、可信计算芯片、认证服务器、特征数据库，所述一次设备及二次设备连接所述智能终端，所述智能终端连接所述可信交换机，所述可信交换机连接所述可信计算机，所述可信计算机连接所述特征数据库及认证服务器，所述认证服务器连接所述特征数据库，所述可信交换机、可信计算机、认证服务器均内置所述可信计算芯片。本实用新型提供的智能变电站终端可信自治认证系统，使可信计算能够应用到终端信息认证中，保证智能变电站过程层和间隔层间信息交互安全，最大程度降低网络攻击对智能变电站的安全威胁。
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公开(公告)号：CN119251038A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411344200.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06T1/00 , G06T7/70 , G06F40/205 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06T5/30
Abstract: 本发明属于图像字符识别技术领域，尤其为一种面向OCR识别水印对抗攻击的方法和系统，该面向OCR识别水印对抗攻击的方法通过采用图像处理技术、自然语言处理、机器学习技术，旨在向印刷的文本图像上添加水印，有效地抵御恶意识别攻击，实现知识产权的保护。其中，通过训练一个关键词识别模型，利用关键词识别模型确定文本句子中关键词的位置；然后通过形态学操作的方法，进一步确定了关键词在文本图像上的位置，确保水印添加到最显著的区域；然后使用强化学习方法来优化水印的添加位置、旋转角度以及灰度值，确保水印的稳健性和隐藏性。该方法不仅可以向印刷文本上添加水印，有效地抵御恶意识别攻击，而且可以以攻促防，加强OCR系统的防御能力。
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公开(公告)号：CN116030484A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310017922.2
申请日：2023-01-06
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种驾照日期数字识别方法及装置，涉及字符和模式识别技术领域；方法包括获得驾照日期部分的待处理图像，输入基于先验知识的双CNN的识别网络获得每一位置的数字，识别网络包括依次连接的均值滤波器、第一CNN结构、第二CNN结构、第一全连接层、第二全连接层和输出层，两个CNN结构相同，两个全连接层相同，CNN结构包括依次连接的卷积层、最大池化层、卷积层和最大池化层，输出层添加有先验知识，先验知识包括年份的前三位为194至202中的任意一项、月份不超过12和日期不超过31；装置包括识别模块，其通过带有先验知识的双CNN的神经网络进行识别，实现驾照日期识别效率高、效果好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112052551A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201911021826.5
申请日：2019-10-25
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国家电力投资集团有限公司 , 国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出了一种风机喘振运行故障识别方法及系统。所述识别方法包括：首先，获取风机设备在工作过程中的现场设备声信号；并对现场设备声信号进行预处理，获得现场设备声信号的二维时频数据；然后，采用CNN网络对所述二维时频数据进行识别，获得第一识别结果；采用LSTM网络对所述二维时频数据进行识别，获得第二识别结果；最后，基于D‑S证据理论，对第一识别结果和所述第二识别结果进行信息融合，获得风机喘振运行故障的识别结果。本发明利用现场设备声信号进行风机喘振故障诊断，无需在风机上安装传感器，采用卷积神经网络和长短时记忆网络对喘振声信号特征进行故障发生概率诊断，并使用D‑S证据理论进行决策层两个结果的融合诊断，提高诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN112037215A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010938100.4
申请日：2020-09-09
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种基于零样本学习的绝缘子缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取绝缘子每种缺陷类别对应的文本数据；根据每种缺陷类别对应的文本数据，获取每种缺陷类别的语义特征向量；获取待检测绝缘子的图像；根据所述待检测绝缘子的图像，采用卷积神经网络提取所述待检测绝缘子的图像特征向量；确定所述图像特征向量与每种缺陷类别的语义特征向量之间的距离；基于所述图像特征向量与每种缺陷类别的语义特征向量之间的距离，采用最近邻分类器确定所述待检测绝缘子的缺陷类别；所述待检测绝缘子的缺陷类别为与所述图像特征向量距离最短的语义特征向量对应的缺陷类别。本发明可以提高绝缘子缺陷检测的准确度及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112037215B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202010938100.4
申请日：2020-09-09
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种基于零样本学习的绝缘子缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取绝缘子每种缺陷类别对应的文本数据；根据每种缺陷类别对应的文本数据，获取每种缺陷类别的语义特征向量；获取待检测绝缘子的图像；根据所述待检测绝缘子的图像，采用卷积神经网络提取所述待检测绝缘子的图像特征向量；确定所述图像特征向量与每种缺陷类别的语义特征向量之间的距离；基于所述图像特征向量与每种缺陷类别的语义特征向量之间的距离，采用最近邻分类器确定所述待检测绝缘子的缺陷类别；所述待检测绝缘子的缺陷类别为与所述图像特征向量距离最短的语义特征向量对应的缺陷类别。本发明可以提高绝缘子缺陷检测的准确度及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113127911A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110491904.9
申请日：2021-05-06
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明适用于加密技术领域，提供了一种电力数据加密方法、装置及终端。其中，所述方法包括：获取预设大小的数独盘和目标电力数据；选取数独盘上一随机位置的数独数字作为第1位数独数字，并基于第1位数独数字的位置信息和数值计算第1位密钥数字；基于当前位密钥数字、当前位数独数字的位置信息和数值，确定下一位数独数字及下一位密钥数字；根据第i位密钥数字、第N+i位数独数字的位置信息和数值，计算第N+i位密钥数字；生成第一密钥和第二密钥；基于第一密钥和第二密钥，对目标电力数据进行三重DES加密。本发明使密钥具有较高的安全性，并且计算简单，存储方便，解决了现有的电力数据加密方法实用性和安全性不高的问题。
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公开(公告)号：CN111539277A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010289669.2
申请日：2020-04-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种输电线路区域内施工机械的检测方法及系统，所述检测方法包括首先，基于视频数据生成待检测区域的码书背景模型；将待检测图像中的每个像素点与码书背景模型进行匹配，得到待检测图像中的运动目标的像素点坐标集合；根据运动目标的像素点坐标集合确定待检测区域的每个运动目标的最大外接矩形坐标，建立Box集合；将待检测图像和Box集合输入训练好的Fast R-CNN模型进行监测。本发明将运动目标检测和深度学习目标检测相结合，使Fast R-CNN只关注图像信息中的前景目标。从而大大减少了算法的冗余计算，同时，利用码书的运动目标检测作用，使得Fast R-CNN依靠少量图像样本即可取得较好的检测效果。提高了对输电线路中施工机械的检测精度和检测速度。
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