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公开(公告)号:CN117635981A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311643239.6
申请日:2023-11-30
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06V10/74 , G06V10/774
摘要: 本发明实施例提供一种电力元数据标签的标定方法、系统、图像识别方法及系统,属于电气设备的图像识别技术领域。所述标定方法包括:获取已标定标签的电力设备的图像;根据所述已标定标签确定所述图像的信息矩阵;计算每两个所述信息矩阵的相似度;根据所述相似度对所述图像进行聚合,以得到用于训练网络模型特定能力的类数据集。该标定方法及系统通过对已标定标签的电力设备的图像确定信息矩阵,再结合该信息矩阵对图像进行分类,降低了数据集中图像的维度。该图像识别方法及系统通过结合类数据集的分别训练,最后结合训练后得到的精度的阈值进行判断,使得训练出的网络模型能够满足综合性要求。
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公开(公告)号:CN117635765A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311641378.5
申请日:2023-11-30
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要: 本发明实施例提供一种红外电力设备图像的标注方法及系统,属于电力设备的图像识别技术领域。所述标注方法包括:获取待标注的红外电力设备图像;确定红外电力设备图像中的可标注区域;在可标注区域绘制线框区域;获取红外电力设备图像的图像标注信息;根据图像标注信息确定机器识别码;将机器识别码绘制到线框区域内。通过上述技术方案,本发明实施方式提供的一种红外电力设备图像的标注方法及系统通过在图像中划定可标注区域,并在该可标注区域上绘制表示图像标注信息的设备识别码。由于可标注区域本身为单色区域,在处理的过程中既方便对图像标注信息的提取,又便于对原始缺损图像的还原,实现了在对图像添加标签的基础上,不影响图像本身特征的目的。
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公开(公告)号:CN117312531A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311506504.6
申请日:2023-11-13
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/34 , G06N5/022
摘要: 本发明涉及一种知识图谱增强的基于大语言模型配电网故障归因分析方法。该方法首先利用数据提取技术从大规模复杂的电力故障数据中挖掘关键信息,并通过特定的三元组模型将这些信息结构化为实体和关系,构建知识图谱。接着,通过专业的可视化工具,将知识图谱进行细致的可视化处理,以揭示可能的故障原因。然后,依赖启发式规则,在知识图谱上进行链接游走,生成详尽的故障原因描述文本。大语言模型(LLM)对这些生成的文本进行深度处理,简化并提取关键信息,使得复杂的故障原因描述变得简洁明了。处理后的文本信息存储为本地知识库,并在此基础上进行LLM问答,以执行深度的故障归因分析。本发明方法能有效地找出电力故障的原因,提高故障处理效率。
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公开(公告)号:CN117292298A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311259288.X
申请日:2023-09-27
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/762
摘要: 本发明提供一种电力作业的目标实时安全监测方法、系统及终端,通过初始化模块从本地文件或线上文件中读取和加载多头目标检测网络模型;通过目标检测模块基于加载的多头目标检测网络模型对实时视频数据流进行初始目标检测,得到初始检测目标;通过目标尺度分析模块计算初始检测目标的尺度分布,若目标的尺度分布一致,则通过网络模型替换模块根据目标的尺度分布选择相应的单头目标检测网络模型替换多头目标检测网络模型,进入正式目标检测。本发明能有效减少实时目标检测运行过程中需要的计算时间,从而提高安全监测系统的实时目标检测帧率,并保持检测精确度不降低。
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公开(公告)号:CN117173636A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311242883.2
申请日:2023-09-25
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/764
摘要: 本发明提供一种安监场景下图像识别模型构建方法及终端,构建前层网络模型;构建初始网络模型;在初始网络模型上采用多种类别的数据集训练得到全能网络模型;对全能网络模型进行锁定,并在全能网络模型前面拼接前层网络模型;对拼接后的全能网络模型进行微调,得到最终图像识别模型。本发明先构建前层网络模型并采用多种类别的大量安监数据集训练全能网络模型,采用对全能网络模型进行锁定、将前层网络模型拼接到全能网络模型前面的方式,不仅具备很强的迁移能力,能适应不同安监场景下的图像处理需求;同时修改方法时也无需重新训练整个模型,只需修改前层网络模型和微调,就可以直接应用于新的安监场景中,大大减少计算资源。
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公开(公告)号:CN115983399A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211546808.0
申请日:2022-12-03
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明提供了一种电力专用模型安全性和稳定性的检测系统,包括模型检测工具、第三方AI平台和第三方样本中心,所述模型检测工具包括评估模型纳管、评估任务配置、评估报告、评估日志和调用接口;所述第三方AI平台包括基础管控和模型管理,其中,所述基础管控包括账号权限管理、资源调度、存储管理、安全组件和监控报警,所述模型管理包括模型中心、模型发布、模型文件管理、部署包管理和模型重训;应用本技术方案旨在解决电力专用模型安全性和稳定性的检测的问题。
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公开(公告)号:CN112583887B
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202011148940.7
申请日:2020-10-23
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明涉及一种基于区块链的数据可信共享方法,第三方金融服务平台将企业填写的包括申请信息与授权书在内的授权信息上链,通过区块链节点共识后,存储至电力内网的区块链存储服务器;电力营销应用服务系统审核企业的授权申请后,将授权结果上链;第三方金融服务平台发送查询企业电力数据请求,调用区块链进行权限校验,将权限校验结果存储至电力内网的区块链存储服务器;电力营销应用服务系统根据区块链权限校验结果,查询对应的电力数据并返回查询结果给第三方金融服务平台,同时将电力数据的查询结果的hash值上链。本发明能够实现第三方金融平台与国网企业的数据可信共享。
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公开(公告)号:CN118609563A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410795339.9
申请日:2024-06-19
申请人: 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G10L15/22 , G10L15/08 , G10L19/02 , G10L19/26 , G10L21/0232 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/87 , G10L25/90 , G10L17/04 , H04L9/32 , H04L9/40
摘要: 本发明公开了一种基于动态密码声纹鉴权的机器人临时控制方法及系统,控制方法包括以下步骤:提取用户的第一声纹特征,构建声纹模型并保存;生成具有时效性的动态口令并通知用户;实时监听环境声音,检测到关键词时连续录音,生成音频文件;提取音频文件的第二声纹特征,将所述第二声纹特征与声纹模型进行比对;提取所述音频文件中的口令特征,与保存的口令比对;使用自然语言处理技术解析比对成功的音频文件,生成动作指令发送至执行终端;执行终端根据收到的动作指令执行相应的动作。本发明能够快速准确地从短时录音中提取声纹特征进行身份鉴别和时效授权,有效提高识别准确率,增强鲁棒性以及增加声纹特征的区分能力。
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公开(公告)号:CN117874612A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410011534.8
申请日:2024-01-03
申请人: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06F18/241 , G06N3/088
摘要: 本发明提出一种基于人工智能的电力系统设备模型异常检测方法,通过无监督学习和神经网络模型相结合的方式,对传统的电力专用模型进行增强,通过狭义神经网络构建故障分类模型,能够实现对电力设备的准确故障分类诊断。最后,基于人工智能的故障检测方法能够实现在线故障诊断,及时预警和处理电力系统设备的故障问题。本发明运用了前沿的人工智能算法和技术,具有识别准确性高、故障诊断能力强的优点。可以应用于电力系统异常检测和在线故障诊断等领域,提高电力系统的安全稳定性和可靠性。
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公开(公告)号:CN117746105A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311647870.3
申请日:2023-12-01
申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/56 , G06V10/30 , G06V10/82
摘要: 本发明公开了一种电力设备标识的识别方法,涉及图像识别技术领域,步骤如下:图像采集:使用摄像设备对待识别的电力设备进行图像采集。图像预处理:对采集到的图像进行预处理,包括图像去噪、图像增强等操作,以提高后续识别的准确性。特征提取:从预处理后的图像中提取特征。特征匹配:通过匹配特征与已知的电力设备标识数据库进行比对,找到与之相匹配的标识。标识输出:将识别到的电力设备标识输出到相关的系统或设备中。本发明公开了,采用图像采集、预处理、特征提取、特征匹配和标识输出的电力设备标识识别方法能够实现自动化、准确性高、一致性好的标识识别,为电力设备管理和运维提供了有益的效果和增强。
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