公开(公告)号：CN114064261B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202010787260.3

申请日：2020-08-07

申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所

发明人： 夏长清 ,  金曦 ,  宋纯贺 ,  万广喜 ,  许驰 ,  曾鹏

IPC分类号： G06F9/50 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/096

摘要： 本发明属于工业互联网领域，具体说是一种基于工业边缘计算系统的多维异构资源量化方法及装置。包括：获取多维异构资源信息与混合任务流信息；根据多维异构资源，分析多维资源与边缘计算设备实时算力的关系；根据任务流信息，分析不同种类任务执行所需算力；判断任务算力需求与异构边缘计算设备实时算力供给契合程度，实时算力供给是否满足任务算力需求，对多维资源与边缘计算设备实时算力的关系进行增量学习，不断提高量化准确度。本发明提高了工业边缘计算系统中零散异构资源的整体利用率，降低了网络通信负载及私密数据交互，对工业互联网个性化柔性生产起到支撑作用。

公开(公告)号：CN115168027B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202210677394.9

申请日：2022-06-15

申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所

发明人： 夏天豪 ,  夏长清 ,  金曦 ,  许驰 ,  曾鹏 ,  宋纯贺

IPC分类号： G06F9/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的算力资源度量方法，包括以下步骤：步骤S1：对任务集中所有待量化计算任务进行建模分析，分别定义状态、动作、奖励值；步骤S2：根据深度强化学习算法构建算力量化模型框架，并针对量化要求对模型优化目标进行细化；步骤S3：通过调整超参数对模型进行优化，得到迭代完成的训练模型；步骤S4：将待量化任务数据输入训练好的模型得到计算任务的算力度量结果。本发明能够通过细粒度分析任务模型，量化任务资源需求量，有效预测任务执行时间，实现了对异构任务的算力资源度量，为未来工业互联网下网络‑计算‑控制一体化提供算力量化基础。

公开(公告)号：CN118230152A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410205974.7

申请日：2024-02-26

申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所

发明人： 宋纯贺 ,  许莹莹 ,  李栋 ,  曾鹏 ,  于海斌

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06F17/16

摘要： 本发明涉及工业物联网与边缘计算领域，具体涉及一种基于深度学习的输电塔组件检测方法，包括以下步骤：1)对无人机拍摄到的输电塔图像样本进行数据增强，得到增强后的样本数据，以提高在小样本的条件下输电塔组件检测结果；2)将增强后的样本数据输入至多维动态卷积的目标检测网络，实现关注小目标重叠目标重要特征，根据输电塔组件的特征矩阵，根据这些特征决定目标的位置和类型，并通过筛选保留最合适的结果来识别和定位目标，实现对输电塔组件目标的框选识别。本发明提出一种基于深度学习的输电线路组件检测方法，可以解决小输电线路组件检测的问题，本发明与其他方法相比，具有更高的准确率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118097102A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202211452052.3

申请日：2022-11-21

申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所

发明人： 于诗矛 ,  宋纯贺 ,  孙勇 ,  郑海洋 ,  高鹏佩 ,  武婷婷 ,  王丽丽 ,  郑浩 ,  李沅键

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/75 ,  G06V10/762 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06N20/00

摘要： 本发明涉及一种智能多类型工业仪表在线识别方法，首先基于YOLOv5的目标检测方法对工业仪表图像数据进行4种类型仪表识别，再通过模板匹配方法对指针类型表中指针数字进行识别。本发明采用深度学习yolov5模型实现对四种工业仪表目标识别，模型参数量小，识别率高，可适用于工业仪表的实时在线识别。

公开(公告)号：CN114996664B

公开(公告)日：2024-04-23

申请号：CN202210660134.0

申请日：2022-06-13

申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所 ,  南京南瑞信息通信科技有限公司

发明人： 宋纯贺 ,  郑浩 ,  于诗矛 ,  孙勇 ,  周忠冉 ,  曾鹏 ,  于海斌

IPC分类号： G06F21/10 ,  G06F21/16 ,  G06F21/60 ,  G06F16/27 ,  G06F40/194 ,  G06F40/289 ,  G06Q40/04 ,  G06T7/11 ,  G06V10/74 ,  H04L9/30 ,  H04L9/32 ,  H04L9/40

摘要： 本发明属于区块链技术领域，具体说是一种基于区块链的数字版权保护方法。包括以下步骤：用户注册后上传待认证作品，进行相似度检测；区块链网络节点提取作品内容的唯一标识，存储认证模块将作品内容进行加密后存储至数据存储库，并将作品内容的唯一标识、及加密后的存储位置返回给区块链网络节点，再发送至区块链共识节点进行共识处理，进行上链，将成功上链的交易哈希值发送给redis；用户通过访问web网站进行浏览展示的信息，已注册用户进行版权交易。本发明中交易哈希信息加密存储在与之对应的版权数据库中，在溯源阶段可以快速查询到与问题作品所对应的所有交易哈希，进而在链上查询到所有的交易细节，减少溯源检索的数据量。

公开(公告)号：CN112464996B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202011238068.5

申请日：2020-11-09

申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所

发明人： 宋纯贺 ,  孙莹莹 ,  刘硕 ,  徐文想 ,  于诗矛 ,  曾鹏 ,  于海斌

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F21/55 ,  G06F18/20 ,  G06N3/044 ,  G06N3/049 ,  G06Q50/06 ,  H04L9/40

摘要： 本发明公开了基于LSTM‑XGBoost的智能电网入侵检测方法。包括以下步骤：1)对NSL‑KDD数据集进行预处理，把非数值的特征一一映射为数值型特征；2)通过改进后的XGBoost对NSL‑KDD数据集进行训练、预测，得到预测样本为“攻击”的概率；3)通过LSTM对NSL‑KDD数据集进行训练、预测，得到预测样本为“攻击”的概率；4)将这两种方法得到的预测结果进行加权融合，得到样本被预测为“攻击”的概率值；5)以0.5为阈值，概率值大于等于0.5，则预测结果为“攻击”，小于0.5，则预测结果为“正常”。本发明提出的贝叶斯方法对XGBoost参数进行优化，并同LSTM相结合，节约了时间成本并提高了预测的准确度。

公开(公告)号：CN116383810A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310079861.2

申请日：2023-02-03

申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司 ,  中国科学院沈阳自动化研究所

发明人： 朱庆 ,  陆震军 ,  张宇峰 ,  林慧婕 ,  仲志强 ,  刘永春 ,  宋杰 ,  陈良亮 ,  俞航 ,  陈毓春 ,  李泽煜 ,  杨志家 ,  宋纯贺 ,  方佳伟

IPC分类号： G06F21/55 ,  G06F18/241 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种电气互联系统虚假数据注入攻击检测方法及装置，该方法包括：提取电气互联系统的节点状态变量构建数据集；将所述数据集进行Bootstrap抽样得到训练集和测试集；计算训练集中每个特征的权重，根据计算得到的权重对训练集数据特征进行精简；利用精简后的训练集进行训练生成随机森林模型；将测试集数据输入所述随机森林模型，根据所述随机森林模型的输出确定虚假数据注入攻击检测结果。

公开(公告)号：CN116055110A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211606776.9

申请日：2022-12-14

申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司 ,  中国科学院沈阳自动化研究所

发明人： 朱庆 ,  郑红娟 ,  陈良亮 ,  杨凤坤 ,  俞航 ,  顾琳琳 ,  林慧婕 ,  李泽煜 ,  陆震军 ,  杨志家 ,  宋纯贺 ,  方佳伟

IPC分类号： H04L9/40

摘要： 本发明公开了一种电力系统虚假数据注入攻击检测方法及装置，该方法包括：根据t时刻的系统状态，采用自适应系数卡尔曼滤波法对系统进行状态估计，得到第一状态估计值；根据t时刻的系统状态，利用加权最小二乘法对系统进行状态估计，得到第二状态估计值；根据第一状态估计值、第二状态估计值和预设一致性检验阈值，对系统进行状态一致性检验；响应于状态一致性检验不通过，根据第一状态估计值进行残差检验，根据残差检验结果，确定虚假数据注入攻击检测结果。

公开(公告)号：CN114311023A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202011046733.0

申请日：2020-09-29

申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所 ,  国网江苏省电力有限公司营销服务中心

发明人： 王楚 ,  王忠锋 ,  李力刚 ,  宋纯贺 ,  于诗矛 ,  赵洪莹

IPC分类号： B25J19/00

摘要： 本发明涉及一种基于服务机器人视觉功能检测方法，包括以下步骤：图像采集步骤：利用CCD工业相机分别拍摄室内和室外场景下的目标静态图像和连续多帧视频，发送给视觉处理器；图像预处理步骤：视觉处理器模块发送指令接收CCD工业相机采集的图像和视频并存储至图像数据库中，调用图像预处理模块对接收的图像进行处理使得原始图像和视频的产生比例变形或增加噪声，用于模拟真实场景下的图像变形和天气影响生成模拟图像；图像识别步骤：视觉处理器模块发送指令调用图像真值标注模块对模拟图像进行比对处理识别目标静态图像或视频，并当识别率达到预设阈值时判定该服务机器人视觉检测功能是否合格。

公开(公告)号：CN112613584A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202110018249.5

申请日：2021-01-07

申请人： 国网上海市电力公司 ,  中国科学院沈阳自动化研究所

发明人： 李大伟 ,  宋纯贺 ,  陈晓露 ,  俞睿默 ,  李姝 ,  周晓鹂 ,  贾耕涛 ,  于诗矛

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种故障诊断方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取边缘侧设备的故障数据；对缺失的故障数据进行补全得到待诊断故障数据；通过故障诊断模型对所述待诊断故障数据进行处理得到故障类别，所述故障诊断模型通过训练样本集迭代训练待训练故障诊断模型得到，所述训练样本集包括：故障数据样本和所述故障数据样本对应的故障类别。通过本发明的技术方案，能够解决采集到的数据缺失问题，并通过调整故障诊断模型中的各决策树的权重，有效地解决设备故障诊断准确率低和效率低的问题，实现高效、准确地诊断电力物联网边缘侧设备的故障类别。