-
公开(公告)号：CN118429640A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410570121.3
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请属于一种图像分割方法，针对现有采用目标检测器进行目标检测的方法，存在很难对小目标进行有效分割，以及深度学习神经网络图像分割性能差的技术问题，提供一种目标区域分割方法及相关装置，获得激光雷达点云图中的不连续点，将不连续点映射至单目视觉图像中，在映射后的单目视觉图像上，将不连续点对应的像素位置的置信值设为1，并对连续点对应的像素位置的置信值，根据与所述不连续点之间的距离按高斯分布进行赋值，生成置信图，最后，将单目视觉图像和置信图输入至训练后的深度学习神经网络中，将所述单目视觉图像划分为道路、非道路和人员三个类别，得到人员目标区域分割结果。
-
公开(公告)号：CN112152830A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910575025.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种智能的故障根因分析方法及系统，包括：对接收到的故障报警进行根因分析，获得故障排查的范围；基于故障排查的范围和故障溯源图谱，确定故障发生的原因；基于故障发生的原因从运维知识库中获取所述故障对应的解决方案。本发明提供的技术方案可以快速定位故障原因，并推荐解决方案，极大地减少了IT运维人员的负担，提高运维效率，保证系统的正常运行。
-
公开(公告)号：CN118710345A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410795607.7
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 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 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/0282 , G06F40/169 , G06F40/186 , G06F18/214 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于语言大模型的供应商评价方法和装置，包括基于预设电力物资供应商评价维度模版和电力物资供应商评价文本数据集，构建基于选定的通用语言大模型的微调指令集；利用微调指令集对通用大语言模型进行监督微调，生成供应商评价大语言模型；将电力物资供应商的评价文本输入供应商评价大语言模型进行推理，得到待评价的电力物资供应商的评价结果。本发明充分挖掘供应商各方面数据信息，实现供应商多准则智能评价，有效提升电力物资供应商评价灵活性和准确性。本发明还涉及一种设备和存储介质。
-
公开(公告)号：CN114419356A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210096568.2
申请日：2022-01-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V20/17 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种稠密排列电力设备检测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取光伏板的可见光影像及红外成像影像；通过水平矩形框对所述可见光影像中的单设备进行标注；根据标注后的可见光影像以及所述光伏板的红外成像影像确定电力设备的中心点集合及外轮廓关键点集合；对所述电力设备的中心点集合中的各中心点进行聚类，对所述电力设备的外轮廓关键点集合中的各外轮廓关键点进行聚类，再将电力设备的中心点集合中各中心点的聚类结果及电力设备的外轮廓关键点集合中各外轮廓关键点的聚类结果作为稠密排列电力设备状态的检测结果，该方法、系统、设备及存储介质能够对稠密排列电力设备进行检测，且检测效果优异。
-
公开(公告)号：CN118351572A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410531578.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/049
Abstract: 本申请属于一种前景检测方法，针对现有基于二维图像和利用双目视觉，进行人员检测和行为分析的方法，存在识别不准确、计算量大、实时性不高、不便于单独输出人员的技术问题，提供一种人员检测方法及相关装置，将双目视频影像分帧得到两个不同视角下的图像流，分离图像流中的前景和背景，根据两个前景图像流中前景图像的视差，结合双目视觉相机的内参，得到人员的三维坐标信息，极大的降低了计算数据量，进而提升了算法的实时性。另外，基于两个深度神经网络模型进行识别，进一步提高了检测效率和检测准确性。再者，本申请中基于前景图像流进行人体姿态节点检测，无需处理背景图像流，也提高了算法的实时性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112152830B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201910575025.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/0631
Abstract: 本发明公开了一种智能的故障根因分析方法及系统，包括：对接收到的故障报警进行根因分析，获得故障排查的范围；基于故障排查的范围和故障溯源图谱，确定故障发生的原因；基于故障发生的原因从运维知识库中获取所述故障对应的解决方案。本发明提供的技术方案可以快速定位故障原因，并推荐解决方案，极大地减少了IT运维人员的负担，提高运维效率，保证系统的正常运行。
-
公开(公告)号：CN111639850A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010463043.9
申请日：2020-05-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种多源异构数据的质量评估方法与模型，通过实时或离线的方式获取待评估数据集，然后针对数据项配置质量规则参数，构建权重矩阵，计算数据集通过率，然后利用数据质量综合评估公式，得出对数据集质量的综合评估结果，不再局限于单一类型数据处理，满足了多源异构数据需求；降低数据质量评估计算的复杂度。
-
公开(公告)号：CN110910440A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910944991.1
申请日：2019-09-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电力影像数据的输电线路长度确定方法和系统，包括：根据输电杆塔的遥感影像识别所述输电杆塔的类别；基于各输电杆塔的类别确定各输电杆塔间的输电线路长度。本发明提供的技术方案实现卫星遥感、固定摄像头遥感、无人机遥感数据的全自动预处理，通过人机协同的方式快速完成电力影像数据中输电设备信息的智能提取，能够极大提高输电线路长度计算结果的可靠性，也能够提升基建管控、审计监督、巡检运维智能化水平。
-
公开(公告)号：CN114332464B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111680022.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/24 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06V10/44
Abstract: 一种安全风险行为检测方法、系统、设备和介质，获取包含目标对象的图像流；对所述图像流进行前景背景分离，得到前景信息图像流；对所述前景信息图像流进行节点识别，得到人体姿态节点信息；根据所述人体姿态节点信息，确定所述目标对象对应的行为。本发明将电力运检人员监控图像流进行前景‑背景分离，得到前景信息图像流，进而利用所分离出的前景信息进行电力运检人员安全风险行为检测，从而提升检测精度。根据前景信息图像流，有向检测电力运检人员人体姿态节点，得到人体姿态节点信息，根据人体姿态节点信息，实现对电力运检人员安全风险行为的辨识，从而抑制误检和漏检问题。
-
公开(公告)号：CN111783464B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202010625052.3
申请日：2020-07-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种面向电力的领域实体识别方法及系统，其通过构建电力领域实体识别算法能够实现对电力领域文本中电力领域实体进行识别，该方法采用BIE进行训练数据标注，利用双向长短时记忆网络和条件随机场进行电力领域实体识别算法模型构建，通过F值等进行算法模型评价，评价满足业务需求即可用于电力实体识别。采用双向长短时记忆网络和条件随机场进行领域实体识别模型的构建，综合了双向长短时记忆网络的序列建模能力，可以捕获较远的上下文信息，具备神经网络拟合非线性的能力，同时采用条件随机场优化整个序列，有效地解决了传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题，为构建电力领域的知识图谱的构建提供了重要基础。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.048 seconds)
