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公开(公告)号：CN119474656A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411361578.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 高欣 , 李强伟 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 王一帆 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 尹建芹 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 于秀丽
IPC: G06F18/10 , G01R35/04 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/241 , G06F18/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N7/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种双路约束扩散模型的电能表故障检测方法及装置。其中，方法包括：获取待测电能表的多变量数据；将多变量数据输入至预先训练的故障检测模型中，输出待测电能表的检测结果，检测结果包括故障和正常，并且故障检测模型的训练过程为：基于数据标签和样本分布方法对原始少数类样本数据集以及原始多数类样本数据集进行去噪处理，获取少数类有效样本数据集以及多数类样本数据集；利用预先训练的基于双路判别器约束的扩散模型对少数类有效样本数据集进行样本扩散，生成少数类样本数据集；利用少数类样本数据集、所述少数类有效样本数据集以及多数类样本数据集训练预先构建的分类模型，生成故障检测模型。
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公开(公告)号：CN118445724A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410505311.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 高欣 , 于家豪 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 任宇路 , 石智珩 , 谢振刚 , 杨子成 , 杨帅
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的电能表小样本异常检测方法及装置。其中，方法包括：根据获取的目标域历史小样本，构建特征支持集；将获取的目标域待测样本按照预设维度进行数据增强，获取目标域待测样本的增强样本数据集；分别将增强样本数据集中的每个增强样本输入至预先训练的编码器中，获取该增强样本添加对称补丁编码视图的两个隐空间；将两个隐空间输入至预先训练的解码器中，获取增强样本数据集中每个增强样本的重构样本；根据特征支持集、每个增强样本的两个隐空间、原始样本以及重构样本，确定增强样本数据集中每个增强样本每个时间步的异常分数。
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公开(公告)号：CN117491939A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311440486.6
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 高欣 , 薛冰 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 谢振刚 , 肖春 , 石智珩 , 焦广旭 , 贾勇 , 姚俊峰 , 杨子成
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双记忆增强自编码器的电能表异常检测方法，包括：获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据；将多变量长时间序列数据划分为预设窗口长度的多个时间窗口数据；将多个时间窗口数据和其相邻时间窗口数据输入至预先训练的异常检测模型中，输出时间窗口数据对应的重构数据，其中异常检测模型采用基于双记忆增强自编码器；根据每个时间窗口数据的重构数据以及原始数据确定该时间窗口数据每个时间点的异常分数，并根据异常分数，确定待测电能表每个时间点的异常程度。
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公开(公告)号：CN119128750A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411176227.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 高欣 , 陈玲俐 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 王一帆 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 尹建芹 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 于秀丽
IPC: G06F18/2433 , G01R35/04 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度动态感受野的电能表异常检测系统及方法，属于电能计量技术领域。本发明系统，包括：多粒度动态感受野模块，用于对电能表的补丁块数据进行遍历处理，以输出感受野数据；多维时序编解码器模块，用于对所述多粒度动态感受野模块输出的感受野数据进行重构，输出重构数据；双层异常检测模块，用于计算出所述多维时序编解码器模块输出的重构数据的异常分数，基于所述异常分数，确定电能表的异常。本发明通过感受野及数据重构，能够识别数据的异常，以此确定异常分数，并解决了现有重构方法在处理低信息密度的多维时序数据时可能出现的信息丢失或语义特征挖掘不足的问题。
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公开(公告)号：CN118411560A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410523072.8
申请日：2024-04-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 李保丰 , 翟峰 , 高欣 , 苏俊池 , 方潇 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 任宇路 , 石智珩 , 谢振刚 , 杨子成 , 杨帅
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像多目标检测技术领域，公开了一种目标检测模型构建方法、目标检测方法及相关装置；其中，所述目标检测模型构建方法包括：以基于YOLO框架的目标检测网络为基准模型，将基准模型的特征提取网络中的所有卷积层替换为重排网络模块和设置于重排网络模块后的无参数注意力模块，获得轻量化目标检测网络；基于选定的训练数据集对所述轻量化目标检测网络进行深度学习预训练，然后基于教师模型使用置信度蒸馏损失进行蒸馏训练，达到预设收敛条件后，构建获得目标检测模型。本发明构建获得的目标检测网络在面临复杂的检测场景和实时的检测任务时，具有较高的检测精度和检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118501795A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410440793.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 高欣 , 陈玲俐 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 任宇路 , 石智珩 , 谢振刚 , 杨子成 , 杨帅
IPC: G01R35/04 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的电能表异常检测方法及装置。其中，方法包括：获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据；将所述多变量长时间序列数据划分为预设窗口长度的多个时间窗口数据；将多个所述时间窗口数据和其相邻时间窗口数据输入至预先训练的异常检测模型中，输出所述时间窗口数据对应的重构数据，其中所述异常检测模型为基于扩散模型的前向过程及反向去噪过程实现重构数据的生成；根据每个时间窗口数据的重构数据以及原始数据确定该时间窗口数据每个时间点的异常分数，并根据所述异常分数，确定所述待测电能表每个时间点的异常程度。
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公开(公告)号：CN118818414A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411183169.5
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种基于动量更新双路重构自校正电能表异常检测方法及系统，属于电能表异常检测技术领域。本发明方法，包括：获取电能表的原始时间序列数据，并基于所述原始时间序列数据生成时间序列集；基于所述时间序列集及基于动量更新Transformer记忆模块的双路重构自校正框架，训练得到用于电能表异常检测的检测模型；基于所述检测模型，根据目标电能表的时间序列集，对所述目标电能表的异常进行检测。本发明增强了模型对正常数据的学习能力同时提高正异常的区分度，提高了异常检测的性能。
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公开(公告)号：CN118484703A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410561513.3
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 孟之航 , 高欣 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 任宇路 , 石智珩 , 谢振刚 , 杨子成 , 杨帅
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的电能表故障分类方法及装置。其中，方法包括：收集电能表的历史故障数据样本集；分别遍历历史故障数据样本集中的每一故障类别样本，将该故障类别下所有样本作为少数类样本集，其余各故障类别的样本作为多数类样本集，生成多个二类数据集；根据预先训练的迁移数据选择器以及迁移任务监督器，分别对多个二类数据集进行对抗迭代，生成多个迁移数据集；分别将多个迁移数据集输入至少数类样本生成模型中，生成多个平衡样本集分别训练分类器，生成多个故障类别分类器；将实时采集的待测故障数据分别输入至多个故障类别分类器，输出多个故障类别概率，并选取多个故障类别概率中最大值作为待测故障数据的故障类别。
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公开(公告)号：CN117635437A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311426438.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 高欣 , 方潇 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 谢振刚 , 肖春 , 石智珩 , 焦广旭 , 贾勇 , 姚俊峰 , 杨子成
Abstract: 本发明公开了一种电能表图像增强方法、装置、电子设备及计算机存储介质，属于电能计量技术领域；低照度图像增强模型能够更好地判别电表图像中的明暗区域并提供不同程度的光照补偿，同时较好地还原细节信息，增强后的图片能够用于后续可视故障识别，提高故障检测的准确率；多尺度窗口划分机制能够结合多头注意力计算更好地保留像素级的细节信息，同时通过局部全局注意力网络加强模型对低照度图像的自适应感知，生成的图像亮度更加均衡，细节更加明显，减少了过增强与欠增强的可能性；不均匀循环训练策略能够通过数据增强方式与设计的损失函数优化模型对于多样化真实电表图像的泛化性能，更好地适应复杂的挂装场景。
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公开(公告)号：CN117289200A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311270750.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 于家豪 , 高欣 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 肖春 , 任宇路 , 杨帅 , 贾勇 , 姚俊峰
IPC: G01R35/04 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度混合标准化的电能表异常检测方法及装置。其中，方法包括：获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据；将多变量长时间序列数据输入至预先训练的电能表异常检测模型中，输出待测电能表每个时间步的重构数据，其中异常检测模型为基于深度混合标准化模块和自编码器模型的电能表异常检测模型；根据待测电能表每个时间步的多变量长时间序列数据以及重构数据，确定待测电能表每个时间步的异常分数，并根据异常分数，确定每个时间步的异常程度。
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