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公开(公告)号：CN111179311A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911338423.3
申请日：2019-12-23
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明涉及多目标跟踪技术领域，具体涉及多目标跟踪方法、装置及电子设备，方法包括获取目标视频并提取当前图像帧；将当前图像帧输入运动检测模型中同时得到当前图像帧中所有运动目标的检测框以及上一图像帧中运动目标在当前图像帧中的预测框；分别提取检测框的深度特征以及各个历史轨迹的深度特征，得到第一深度特征以及历史轨迹的深度特征；基于预测框、检测框、第一深度特征以及历史轨迹的深度特征，进行特征拼接以得到对应于各个历史轨迹的拼接特征；根据各个历史轨迹的拼接特征，以形成各个运动目标在目标视频中的运动轨迹。同时输出检测框以及预测框，提高跟踪的效率；结合历史轨迹的深度特征保证跟踪的准确性。
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公开(公告)号：CN111160399A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911242358.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种深度学习的绝缘子目标样本标注方法和装置，该方法包括图像样本中绝缘子目标的标注方法。本发明提出图像样本中绝缘子目标的标注方法，使用椭圆形的标注框对图像中的绝缘子目标进行位置标注，并对其状态进行类别标注，如正常、自爆、污损等。基于此标注方法，得到的数据集，能够支撑深度学习神经网络模型，进行端到端训练，得到绝缘子及其状态(正常/自爆/污损等)的检测模型。该方法具有适用性强、标注效率高、标注精度高等优点。
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公开(公告)号：CN108986152A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810596824.8
申请日：2018-06-11
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于差分图像的异物检测方法及装置，该基于差分图像的异物检测方法包括：获取待检测图像和背景图像，根据待检测图像对背景图像进行配准，生成配准背景图像；对待检测图像与配准背景图像进行差分计算，生成差分图像；对差分图像进行分割，得到多个区元；采用基于欧式距离的区元最近邻域融合算法，对多个区元进行邻域融合，生成异物区元；将异物区元在待检测图像的对应位置进行标记，生成异物检测结果。通过实施本发明，实现了对目标图像的异物检测，提高了异物检测的准确性，进而有效避免了异物目标的漏检。
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公开(公告)号：CN108683469A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810430214.0
申请日：2018-05-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04B17/373 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/391
CPC classification number: H04B17/373 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/3913
Abstract: 本发明涉及一种电力无线专网频谱噪声预测方法及系统，获取设定时间段内设定频率的频谱噪声功率；根据所述频谱噪声功率确定电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型；利用所述电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型预测未来下一时刻频谱噪声发生概率。本发明利用已知一段时间内固定时间间隔检测到的某一频率的频谱噪声功率值组，采用马尔科夫链模型，进行下一时刻的某一频率的频谱噪声的预测。
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公开(公告)号：CN113989933B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111272498.3
申请日：2021-10-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种在线行为识别模型训练、检测方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，将输入视频流输入至在线行为识别模型的空间Transformer特征提取网络输出表征每一帧视觉特征的空间特征；步骤2，基于空间特征，构建令牌特征序列；步骤3，将步骤2获得的令牌特征序列输入至Transformer模型，使用Transformer模型的编码器来识别当前帧块f0的行为，使用解码器来预测即将到来的未来的行为；步骤4，计算整个行为识别模型最后的训练Loss，实施离线训练过程，训练结束后即得到在线行为识别模型；步骤5，上述步骤结束后，当输入在线视频，在线行为识别模型就可以输出当前帧的行为类别。本发明创新性地采用基于Transformer的在线行为识别检测算法，在保证准确度的前期下，实现了在线行为实时检测任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112883929B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110327922.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司枣庄供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种在线视频异常行为检测模型训练、异常检测方法及系统，通过训练方法得到的异常行为检测模型为2D‑3D DSTAE自动编码器，其利用2D卷积神经网络在2D空间层面采用视频帧稀疏采样策略，以避免帧间信息的冗余；对于时空层面在较远帧间采取对特征图执行3D卷积的方式实现端到端融合，以编码长时程视频序列的帧间上下文信息，在兼顾实时性和准确性的基础上解决了模型在异常数据上不能获得较小的重构误差问题。在线视频异常检测方法及系统，采用了同时维护工作记忆组和新收图像组的在线视频处理框架，每次检测时通过从两组视频中各采样一半视频帧来更新工作记忆组，在保证检测准确度的前提下，有效的提升了视频异常行为检测的实时性。
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公开(公告)号：CN110493873B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201910591307.6
申请日：2019-07-02
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司
Inventor： 姚继明 , 卜宪德 , 张浩 , 韦磊 , 张刚 , 李炳林 , 邢宁哲 , 李志峰 , 王玮 , 郭云飞 , 吴鹏 , 朱道华 , 陶静 , 喻强 , 刘川 , 孙云晓 , 郭雅娟 , 李垠韬 , 白杰 , 王珏
IPC: H04W72/0453 , H04W72/566
Abstract: 本发明提供了一种适应电力业务的无线专网频谱分配优化方法及装置，包括：根据次用户业务对时延的要求将次用户业务分为第一类业务和第二类业务,第一类业务对时延要求高,第二类业务对时延要求低；根据主用户占用信道的概率的估计值判断动态预留信道数目；根据正在通信的主用户业务、正在通信的第一类业务、正在通信的第二类业务、租赁信道数目、认知信道数目以及动态预留信道数目进行信道分配。通过本发明提供的适应电力业务的无线专网频谱分配优化方法对频谱进行分配,既保证了频谱资源的充分利用,也可以确保对时延要求较高的高可靠性业务的需求优先得到满足。
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公开(公告)号：CN108683469B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201810430214.0
申请日：2018-05-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04B17/373 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种电力无线专网频谱噪声预测方法及系统，获取设定时间段内设定频率的频谱噪声功率；根据所述频谱噪声功率确定电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型；利用所述电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型预测未来下一时刻频谱噪声发生概率。本发明利用已知一段时间内固定时间间隔检测到的某一频率的频谱噪声功率值组，采用马尔科夫链模型，进行下一时刻的某一频率的频谱噪声的预测。
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公开(公告)号：CN111278058B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010068125.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种随机接入信号的冲突协调方法、装置及存储介质，该方法包括：根据用户节点发送的数据信号监听发送信道，判断是否有冲突的发生；当冲突发生时，根据用户节点发送数据信号和监听得到的冲突信号的强度和时间，计算用户节点和干扰节点发送数据的先后；根据用户节点和干扰节点发送数据的先后，计算用户节点重传数据的时隙。通过实施本发明。监听发送信道中是否有冲突发生，并在冲突发生时根据用户节点发送数据信号和监听得到的冲突信号的强度和时间，测算两个相互干扰的用户节点之间发送数据的先后，从而分配本用户节点重传数据的时隙，大幅度降低了重传过程中，再次发生冲突的概率，提高了信道利用率以及无线通信的效率。
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公开(公告)号：CN114565973A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210179444.0
申请日：2022-02-25
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司枣庄供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种动作识别系统、方法、装置及模型训练方法、装置，其中动作识别系统包括：带通滤波模块用于根据一个分段中的多帧连续图像提取动态特征图；静态特征提取模块用于根据一个分段中的多帧连续图像获取静态特征图；静态特征差异与特征位移网络用于对静态特征图进行特征位移操作，以及计算各分段对应的静态特征图之间的差异特征，得到静态分类特征；动态特征差异与特征位移网络用于对动态特征图进行特征位移操作，以及计算各分段对应的动态特征图之间的差异特征，得到动态分类特征；分类网络用于根据静态分类特征和动态分类特征得到动作识别结果。通过实施本发明能够采用更少的数据训练得到动作识别模型，并且能够实现对动作的精准识别。
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