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公开(公告)号：CN114821025A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210261718.0
申请日：2022-03-16
IPC分类号： G06V10/22 , G06V10/774 , G06V30/148
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的表计识别方法和系统，涉及图像识别技术领域，包括图像分析模块、信息记录模块、信息整理模块以及信号验证模块；图像分析模块用于采用yolov3检测模型对接收到的表计图像进行数字目标识别得到数字识别结果，最终得到表计读数；信息记录模块用于记录图像分析模块的识别记录；信息整理模块用于对识别记录进行整理，构建参数检测训练样本，得到参数补偿模型并反馈至模型构建模块对yolov3检测模型进行修正，提高识别的正确率；信号验证模块用于实时验证图像分析模块的通信状态，在探测到通信预警指令后，图像分析模块进入主动待机模式，有效减少干扰信号的影响，从而提高识别效率和精度。
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公开(公告)号：CN114783132A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210203419.1
申请日：2022-03-03
摘要： 本发明公开了一种基于多级智能的变电站安全防护系统，属于变电站安全防护技术领域，包括入侵防护模块、网络安全模块、数据库、服务器；所述入侵防护模块用于对智能变电站进行生物入侵安全防护；获取智能变电站建筑图及周边地形图，建立三维模型，设置预警区域，将设置的预警区域标记在三维模型中，获取各个预警区域的特性值，根据获得的特性值获取对应预警区域的安全防护方案，进行安全防护方案布设，并将相应的检测设备标记在三维模型中的对应位置上，将当前的三维模型标记为检测模型；通过检测设备实时获取各个预警区域内的生物信息，当检测到生物时，将检测到的生物位置标记在检测模型中，根据对应的安全防护方案对检测的生物进行驱离。
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公开(公告)号：CN114722134A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210351551.7
申请日：2022-04-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于变电站三维模型坐标与经纬度坐标的映射方法，属于变电站设备位置坐标转化映射技术领域，具体方法包括：步骤一：获取变电站图纸，根据获取的变电站图纸建立变电站模型，将变电站模型中的坐标简化为平面坐标；步骤二：定义特征点，在变电站模型中进行特征点识别匹配，选取N个特征点位；其中N为正整数，且N≥3；步骤三：识别特征点位在变电站模型中的特征坐标，获取特征点位在变电站中的实地经纬度；步骤四：将变电站模型中的坐标系标记为模型坐标系，识别模型坐标系的坐标轴，标记为模型坐标轴，识别变电站经纬度坐标轴，标记为实地坐标轴，对模型坐标系进行调整，使得模型坐标系与变电站经纬度坐标系相重合。
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公开(公告)号：CN114004805A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111271106.1
申请日：2021-10-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
摘要： 本发明公开了基于OSS的电力设备巡检影像自动归集方法，涉及电力设备巡检技术领域，包括：通过摄像机采集现场电力设备图像，基于人工智能算法进行分析，判断设备是否存在缺陷故障，然后将图像分析结果按照规范格式存储在描述文件中；将同一天的电力设备巡检图像和对应的描述文件进行打包，并通过站端影像自动上传程序在次日将对应数据包上传至OSS平台；具有读写速度快，利于分享的特点，能够快速归集海量电力设备巡检影像；OSS平台接收到上传的数据包，按照预设归集规则进行样本归集：根据巡检系数进行归集等级评判，将不同归集等级的数据包分别归集至对应云存储节点，便于管理人员分类统计，提高巡检效率和数据存储安全。
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公开(公告)号：CN113641793A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110937101.1
申请日：2021-08-16
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种针对电力标准的长文本匹配优化的检索系统，属于文本检索领域，电力标准中每个章节可能会出现超长文本，长度大于512的时候，当建立电力标准文档检索的时候，如何有效的对检索词和长文本有效匹配是一个核心的问题。传统的TF‑IDF和BM25算法考虑的是词维度上的匹配，并没有考虑深度语义的匹配度和相关性，会造成匹配相似性具有局限性，针对原始BERT中的单字级别的Mask操作无法学习到领域专业词汇上下文的问题，针对领域分词的结果进行连续词汇片段级别的Mask操作，从而强制模型学习词汇级别的上下文，对于中文检索任务的提升有一定的效果。
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公开(公告)号：CN112014692A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010700759.6
申请日：2020-07-20
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 杨为 , 朱太云 , 田宇 , 柯艳国 , 朱胜龙 , 张国宝 , 赵恒阳 , 蔡梦怡 , 陈忠 , 罗沙 , 谢佳 , 李坚林 , 秦少瑞 , 赵常威 , 秦金飞 , 宋东波 , 杨海涛 , 钱宇骋 , 吴杰 , 吴正阳
摘要： 本发明公开了一种基于主成分分析的局部放电特高频信号盲源分离去噪方法，实施步骤包括：利用特高频检测法对气体绝缘开关设备进行局部放电检测，获得原始的局部放电特高频信号；通过对单通道特高频信号进行集合经验模态分解得到有限个本征模态函数分量；利用主成分分析对本征模态函数分量构成的矩阵进行空间变换，得到其特征值并按照从大到小的顺序排列；通过分析特征值变化趋势，确定源信号数量并在新的特征空间内构建多通道检测信号；利用基于独立成分分析的FastICA算法进行盲源分离并获得去噪后的特高频信号。本发明的方法能够有效去除包括环境白噪声和周期性通讯噪声，去噪后的信号更接近无噪声源信号且计算量小，提高诊断准确率。
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公开(公告)号：CN112917495B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202110199545.X
申请日：2021-02-22
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： B25J11/00
摘要： 本发明公开了一种变电站用智能巡检机器人，包括作为总支撑的金属圆球壳体，所述金属圆球壳体的内部设置有识别机构，所述金属圆球壳体的上方设置有可供识别机构伸出的上伸出槽，所述上伸出槽中覆盖有弧形挡板，当识别机构伸出上伸出槽时，弧形挡板遮挡于识别机构的上方用于保护识别机构不受落物影响，当坠落物砸到弧形挡板上时，重力抵触伸缩杆往伸缩套中缩入，实现缓冲卸力的目的，此时，识别机构也被压合缩入金属圆球壳体中实现保护，弧形挡板将上伸出槽封闭，外部的装置不易损伤识别机构，当装置再次使用时，通过送气单元向伸缩套的底部充气，气体可推动伸缩杆上升使得识别机构伸出金属圆球壳体进行工作。
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公开(公告)号：CN118154995B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410572033.7
申请日：2024-05-10
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供基于时频关联自适应学习模型的图像质量裂化评估方法，包括：构建不同类别的原始图像集；利用傅里叶变换获得频谱图像集；将频谱图像和原始差异类别图像输入到残差神经网络中学习频谱图像特征、原始图像特征；将时频关联的图像特征、原始图像特征融合；输入到动态调节参数BP神经网络；进行图像质量裂化评估分类。本发明解决了分析处理信息不全面，导致图像质量异常分类效果差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118379271A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410556464.4
申请日：2024-05-07
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
摘要： 本发明提供一种变电站设备缺陷识别检测方法及系统，方法包括：采集获取变电站设备可见光图像，对图像中正常设备与设备缺陷进行标注；对训练数据集进行训练；将文本和图像对应输入到大型语言模型LLaMA和大型视觉模型ViT的编码器中，分别得到语言特征向量和视觉特征向量；实时采集变电站的图像；将图像与默认文本输入训练后的可见光图像与文本多模态大模型后，输出预测的边界框，得到图像中缺陷设备的位置；可根据模型预测的分数在报警模块中设置报警门限；根据报警信号，及时采取措施对设备维护人员进行提醒。本发明解决了小模型和单纯可见光图像的应用场景受实际条件制约，同时存在缺陷漏检、智能化水平较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118155024A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410585235.5
申请日：2024-05-13
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供大模型图像样本自动生成方法及系统，方法包括：采集电网设备的差异光谱图像数据，以作为原始数据，对原始数据进行形态学滤波操作、数据清洗操作以及数据整合操作，以得到模型训练输入数据；利用生成对抗网络GAN进行对抗操作，对模型训练输入图像数据进行训练，以进行样本生成以及样本评估操作，获取稀缺样本；将稀缺样本与实时采集图像混合，利用支持向量机进行标注处理，以构造适用泛化能力新数据集；利用迁移学习技术，在适用泛化能力新数据集上，对预训练ResNet模型进行训练、验证操作，以得到适用电网图像大模型。本发明解决了电网设备监测与诊断操作中存在样本稀缺，导致模型的监测诊断性能受有制约的技术问题。
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