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公开(公告)号：CN108418871B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810139125.0
申请日：2018-02-09
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
Inventor： 乔学明 , 王贻亮 , 郭聃 , 刘乘麟 , 荣以平 , 林艳 , 尹明立 , 朱东杰 , 傅忠传 , 张媛 , 李爱国 , 孟平 , 孙海峰 , 张祥坤 , 姜婷 , 刘燕燕 , 王超 , 汤耀 , 王飞
IPC: H04L67/1097 , H04L9/40 , H04L67/56 , H04L67/568 , H04L67/55 , G06F3/06
Abstract: 本发明提供了一种云存储性能优化方法和系统，涉及互联网的技术领域，包括：获取Swift云存储架构中存储节点各个分区的分区信息；基于分区信息在各个分区中确定第一分区和第二分区；将第一分区中的文件迁移至代理节点中，并将第二分区中的文件迁移出代理节点中。在本发明实施例中，通过热点数据的动态迁移，达到了提高云存储系统的访问速度的目的，进而解决了现有技术中传统的cache缓存策略不能有效提高海量小文件的读写速度的技术问题。
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公开(公告)号：CN108415962A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810121061.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
CPC classification number: G06F16/183 , H04L67/02
Abstract: 本发明提供了一种云存储系统，涉及数据处理的技术领域，该系统包括：代理服务器，对象服务器，中间件和文件系统，其中，代理服务器用于接收客户端发送的用户请求，并将用户请求转发给对象服务器；对象服务器根据用户请求查找对应的物理节点的中间件，并将用户请求转发给中间件，以及从客户端获取待上传文件，并将待上传文件转发给所述中间件；中间件在获取到用户请求之后，对目标文件执行用户请求；文件系统用于存储目标文件。本发明解决了现有技术中云存储系统的数据读取性能较低和存储性能较低的技术问题，达到了优化云存储系统的数据读取性能和存储性能的技术效果。
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公开(公告)号：CN108462605B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810120980.7
申请日：2018-02-06
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/147 , H04L67/568 , H04L67/1097 , H04L41/069
Abstract: 本发明提供了一种数据的预测方法和装置，涉及数据处理的技术领域，该方法包括：获取文件访问日志，得到目标序列；对目标序列进行处理，得到目标训练样本和目标测试样本；将目标训练样本和目标测试样本输入到预测模型中，以根据预测模型得到的预测结果，调整预测模型，得到目标预测模型；基于目标预测模型对用户访问请求进行分析，得到预测数据集合，并基于所述预测数据集合的数据量对所述预测数据集合进行缓存。本发明解决了现有技术中存在的当用户进行数据的访问时，分布式存储系统的数据读取效率较低的技术的问题，本发明达到了提升分布式存储系统的数据读取效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN108462605A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810120980.7
申请日：2018-02-06
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
CPC classification number: H04L41/145 , H04L41/069 , H04L41/147 , H04L67/1097 , H04L67/2842
Abstract: 本发明提供了一种数据的预测方法和装置，涉及数据处理的技术领域，该方法包括：获取文件访问日志，得到目标序列；对目标序列进行处理，得到目标训练样本和目标测试样本；将目标训练样本和目标测试样本输入到预测模型中，以根据预测模型得到的预测结果，调整预测模型，得到目标预测模型；基于目标预测模型对用户访问请求进行分析，得到预测数据集合，并基于所述预测数据集合的数据量对所述预测数据集合进行缓存。本发明解决了现有技术中存在的当用户进行数据的访问时，分布式存储系统的数据读取效率较低的技术的问题，本发明达到了提升分布式存储系统的数据读取效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN108418871A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810139125.0
申请日：2018-02-09
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
Inventor： 乔学明 , 王贻亮 , 郭聃 , 刘乘麟 , 荣以平 , 林艳 , 尹明立 , 朱东杰 , 傅忠传 , 张媛 , 李爱国 , 孟平 , 孙海峰 , 张祥坤 , 姜婷 , 刘燕燕 , 王超 , 汤耀 , 王飞
CPC classification number: H04L67/1097 , G06F3/061 , G06F3/0643 , G06F3/0644 , G06F3/0656 , G06F3/067 , H04L63/0428 , H04L63/08 , H04L63/168 , H04L67/26 , H04L67/28 , H04L67/2814 , H04L67/2842
Abstract: 本发明提供了一种云存储性能优化方法和系统，涉及互联网的技术领域，包括：获取Swift云存储架构中存储节点各个分区的分区信息；基于分区信息在各个分区中确定第一分区和第二分区；将第一分区中的文件迁移至代理节点中，并将第二分区中的文件迁移出代理节点中。在本发明实施例中，通过热点数据的动态迁移，达到了提高云存储系统的访问速度的目的，进而解决了现有技术中传统的cache缓存策略不能有效提高海量小文件的读写速度的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569920A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910876897.7
申请日：2019-09-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
Abstract: 一种多任务机器学习的预测方法，本发明涉及多任务机器学习的预测方法。本发明的目的是为了解决现有用户画像模型预测准确率低，特征提取负担大的问题。过程为：一、采集各信息源数据，对各信息源数据做预处理，得到预处理后的文本；二、采用预处理后的各信息源数据训练各信息源各自的学习模型，对各信息源分别进行特征提取，得到各信息源的特征；三、将各信息源的特征编码为矢量，融合多源数据，构建多任务学习框架；四、对各个子任务设置不同的全连接层和损失函数，得到各个子任务的预测结果；五、将四中各个子任务的预测结果进行加权投票，输出最终预测结果。本发明用于机器学习预测领域。
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公开(公告)号：CN113095235B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110405637.9
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC: G06V20/60 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 一种基于弱监督判别机制的图像目标检测方法、系统及装置，涉及图像目标检测方法、系统及装置。为了解决现有的图像目标检测方法中同一类图片的数据少会导致分类不足问题，本发明所述方法利用目标检测网络模型对待检测的图像进行检测；首先将图像输入到特征提取网络提取特征；然后，将提取的特征送到CCN网络进行处理；所述CCN网络包括三个平行的卷积网络，三个平行的卷积网络分别记为网络A、网络B和网络C，每个卷积网络均包括4个卷积层、一个单级SPP层和一个FC层，FC层即全连接层；将网络A中FC层的输出传入到网络B的spp层，同时将网络B中FC层的输出传入到网络A的spp层；网络C的FC层之后设有一个1×1卷积层。主要用于图像目标的检测。
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公开(公告)号：CN113095237B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110406932.6
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F16/182
Abstract: 一种复杂环境下目标检测方法，属于图像处理技术与目标识别技术领域。本发明是为了解决现有的目标检测在复杂环境下存在识别不准确的问题。本发明首先利用背景弱化算法对图片和视频帧的静态背景区域进行弱化处理，消除静态的背景区域内部的像素点；然后使用滑动窗口检测的方式在处理结果的图像或视频中选择一块矩形区域，将滑动窗口选择的矩形区域中的图像片段与模板片段进行余弦相似度比对，利用相似度参数阈值对滑动窗口进行过滤，过滤掉部分静态背景区域；通过不断调整滑动窗口矩形框的左下角和右上角坐标标记出部分矩形区域所对应的静态背景区域；利用训练好的yolo v3模型对图片或视频资源进行目标检测。主要用于目标检测。
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公开(公告)号：CN110569920B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910876897.7
申请日：2019-09-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
Abstract: 一种多任务机器学习的预测方法，本发明涉及多任务机器学习的预测方法。本发明的目的是为了解决现有用户画像模型预测准确率低，特征提取负担大的问题。过程为：一、采集各信息源数据，对各信息源数据做预处理，得到预处理后的文本；二、采用预处理后的各信息源数据训练各信息源各自的学习模型，对各信息源分别进行特征提取，得到各信息源的特征；三、将各信息源的特征编码为矢量，融合多源数据，构建多任务学习框架；四、对各个子任务设置不同的全连接层和损失函数，得到各个子任务的预测结果；五、将四中各个子任务的预测结果进行加权投票，输出最终预测结果。本发明用于机器学习预测领域。
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公开(公告)号：CN113095236A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110406931.1
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
Abstract: 一种基于智能眼镜的危险行为识别方法。解决了营业厅的传统视频监控遇见危险行为识别时响应速度慢问题。包括：通过智能眼镜上的摄像头获取当前视觉范围内的图像，得到待识别图像上传到云服务器；云服务器利用ViBe算法，对运动前景进行提取，获取人体轮廓的二值化图像；利用获取的二值化图像获取运动历史图，计算运动历史图中同一位置的像素变化，获取像素点的像素值；根据获取的像素点的像素值计算图片熵，通过图片熵获取熵值；将熵值与预设的全局能量阈值比较，若大于预设的全局能量阈值，则为异常情况；否则，为正常情况；将发生危险行为的信息返回给用户客户端，并同时向预先设定的安保中心或者监控中心预警。用于智能穿戴设备领域。
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