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公开(公告)号：CN110083551A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910344205.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F12/14
Abstract: 本发明公开了一种安全紧耦合存储器及其访问方法和存储介质，所述安全紧耦合存储器与处理器相连接，所述安全紧耦合存储器中预设有多个不同安全级别的存储区，每个存储区用于存储与该存储区安全级别对应的数据，所述访问方法包括：接收访问操作信息，其中所述访问操作信息包括：存储区中的数据地址以及该访问操作信息的安全属性标识，根据所述访问操作信息的安全属性标识以及所述数据地址判断所述访问操作信息是否具有访问所述数据地址的权限；若具有访问所述数据地址的权限，则对与所述数据地址对应的存储区进行访问操作。本发明提供的安全紧耦合存储器及其访问方法和存储介质满足了安全可信处理器架构中对存储程序和数据安全性的要求。
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公开(公告)号：CN113670929B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110758730.8
申请日：2021-07-05
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线异物检测方法与装置、存储介质、终端设备，其中，输电线异物检测方法包括：获取输电线图像数据；将输电线图像数据输入预先训练好的多任务学习模型进行模型推理，以获得输电线检测结果和异物检测结果；根据输电线检测结果和异物检测结果进行输电线异物检测。由此，该实施例的输电线异物检测方法能够准确检测出输电线上较小的异物，防止异物漏检，以使输电线能够安全工作。
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公开(公告)号：CN113486936A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110719482.6
申请日：2021-06-28
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，提供一种输电线设备覆冰检测方法、装置、系统及存储介质。所述输电线设备覆冰检测方法在边缘侧执行，包括：通过嵌入式设备采集所述输电线设备的图像；利用嵌入式设备中部署的深度学习网络模型对采集的图像进行分析，确定所述输电线设备的覆冰检测结果；其中，所述深度学习网络模型在服务器侧进行训练、评估和压缩后获得。本发明能够实现输电线设备覆冰情况的实时检测，且能够准确识别、定位输电线设备的覆冰区域和位置。
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公开(公告)号：CN113486936B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202110719482.6
申请日：2021-06-28
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，提供一种输电线设备覆冰检测方法、装置、系统及存储介质。所述输电线设备覆冰检测方法在边缘侧执行，包括：通过嵌入式设备采集所述输电线设备的图像；利用嵌入式设备中部署的深度学习网络模型对采集的图像进行分析，确定所述输电线设备的覆冰检测结果；其中，所述深度学习网络模型在服务器侧进行训练、评估和压缩后获得。本发明能够实现输电线设备覆冰情况的实时检测，且能够准确识别、定位输电线设备的覆冰区域和位置。
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公开(公告)号：CN113670929A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110758730.8
申请日：2021-07-05
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线异物检测方法与装置、存储介质、终端设备，其中，输电线异物检测方法包括：获取输电线图像数据；将输电线图像数据输入预先训练好的多任务学习模型进行模型推理，以获得输电线检测结果和异物检测结果；根据输电线检测结果和异物检测结果进行输电线异物检测。由此，该实施例的输电线异物检测方法能够准确检测出输电线上较小的异物，防止异物漏检，以使输电线能够安全工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112528971B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110174426.9
申请日：2021-02-07
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，提供一种基于深度学习的输电线路异常目标检测方法、系统及存储介质。所述方法包括：根据预先收集的输电线路通道内的图像数据进行网络模型训练，所述网络模型训练包括：对目标检测算法的损失函数进行优化，利用预先收集的图像数据和优化后的损失函数进行网络模型训练得到深度学习网络模型；采集当前的输电线路通道内的图像数据；利用所述深度学习网络模型对当前的图像数据进行推理，根据推理结果确定当前的输电线路通道内是否存在异常目标。本发明通过对损失函数进行优化来提高目标检测的预测框位置的准确性，从而提升输电线路异常目标检测的精度，降低输电线路异常检测成本。
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公开(公告)号：CN112528971A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202110174426.9
申请日：2021-02-07
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，提供一种基于深度学习的输电线路异常目标检测方法、系统及存储介质。所述方法包括：根据预先收集的输电线路通道内的图像数据进行网络模型训练，所述网络模型训练包括：对目标检测算法的损失函数进行优化，利用预先收集的图像数据和优化后的损失函数进行网络模型训练得到深度学习网络模型；采集当前的输电线路通道内的图像数据；利用所述深度学习网络模型对当前的图像数据进行推理，根据推理结果确定当前的输电线路通道内是否存在异常目标。本发明通过对损失函数进行优化来提高目标检测的预测框位置的准确性，从而提升输电线路异常目标检测的精度，降低输电线路异常检测成本。
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公开(公告)号：CN117288444A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311104359.9
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司
Inventor： 何宁辉 , 朱家运 , 周秀 , 陈巳阳 , 尚文同 , 何楷 , 刘博 , 马飞越 , 高飞 , 杨宁 , 贾鹏飞 , 张博文 , 韩帅 , 李丽华 , 杨洋 , 陈没 , 廖思卓 , 孙仿
Abstract: 本发明公开了一种基于声振信号深度学习的GIS缺陷确定方法，包括：获取GIS的原始声音信号和原始振动信号；滤除所述原始声音信号和原始振动信号中的干扰信号，获取估计声音源信号和估计振动源信号；计算所述估计声音源信号和所述估计振动源信号的倒谱系数；根据预先构建的SRU神经网络，根据输入的所述估计声音源信号和所述估计振动源信号的倒谱系数，输出所述倒谱系数对应的GIS缺陷。提高GIS安全运行水平。
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公开(公告)号：CN113495053A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110691823.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种涉及极化效应的管道年腐蚀深度确定方法，包括：根据涉及管道极化效应的接地极电流，获取管道泄漏电流；获取接地极电流、土壤电阻率、接近距离与管道泄漏电流密度之间的多元非线性拟合系数；根据接地极流过额定电流下，管道上产生的最大泄漏电流密度，以及接地极在双极运行工况下，不平衡电流在管道上产生的最大泄漏电流密度，获取破损点在接地极运行寿命周期中总的腐蚀量；根据所述总的腐蚀量，获取直流接地极电流影响下的管道年腐蚀深度。解决现有技术不考虑直流接地极电流在邻近埋地金属管道上产生的泄漏电流分布，导致管道年腐蚀深度计算不准确的问题。
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公开(公告)号：CN110927533B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN201911037251.6
申请日：2019-10-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 西南交通大学
Inventor： 汤浩 , 张书琦 , 邓江 , 吴超 , 赵晓林 , 李熙宁 , 周秀 , 吴旭涛 , 李秀广 , 何宁辉 , 杨雁 , 高波 , 程涣超 , 赵志刚 , 王健一 , 刘雪丽 , 汪可 , 孙建涛 , 遇心如 , 赵晓宇 , 徐征宇 , 吕晓露 , 王琳 , 杨帆 , 梁宁川
Abstract: 本发明提供了一种用于测量高压直流套管芯体材料沿面放电特性的试验装置，该装置包括：套管；腔体，腔体与套管的底部相连接；试品放置台，试品放置台设置于腔体内，试品放置台用于承载试品，并且，试品放置台设置有第一电极和第二电极，第一电极的电压大于第二电极的电压，第一电极与套管相连接，第一电极和第二电极均可与试品相接触。本发明中，试品放置台设置有与试品同时接触的第一电极和第二电极，试品通过第一电极与套管相连接，从而可测试试品包括沿面闪络电压和局部放电相关参量等的绝缘特征量；试品放置台设置于腔体内，可保证试品试验环境的密闭性，能够真实地模拟电容式高压直流套管主绝缘环氧芯体的实际运行环境。
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