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公开(公告)号：CN113947564A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111012230.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 彭楚宁 , 王路涛 , 李博 , 苏良立 , 刘俊建 , 边靖宸 , 张书健 , 李永乐 , 孙红宇 , 徐奎龙 , 张萌萌 , 李熊 , 许灵洁 , 严华江 , 陈欢军 , 丁徐楠 , 刘勇 , 南昊 , 孙剑桥 , 梁翀 , 陈思宇
IPC: G06T7/00 , G06F16/535 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种电力行业低压台区计量设备图像校验方法及系统，包括获取电力行业低压台区计量设备的待检测图像，将获取的图像输入到预先设定的电力图像质量分析模型中，进行图像质量分析，并输出最终的图像质量分析结果，然后判断图像的质量是否符合预设质量标准，若符合预设质量标准，则将待检测图像输入到云端进行识别，检测电力设备是否存在故障，若不符合预设质量检测标准，则重新获取待检测图像，通过在对待检测图像进行识别前，首先对待检测图像的质量进行判断，将低质量的待检测图像筛除，只对高质量的待检测图像进行识别，通过提高待检测图像的质量，使得电力设备的故障识别结果准确率得到了提升。
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公开(公告)号：CN113936200A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111012203.9
申请日：2021-08-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 王路涛 , 李博 , 郭敬林 , 苏良立 , 边靖宸 , 李永乐 , 张书健 , 孙红宇 , 张萌萌 , 李熊 , 许灵洁 , 严华江 , 陈欢军 , 丁徐楠 , 刘勇 , 南昊 , 孙剑桥 , 梁翀 , 陈思宇
Abstract: 本发明公开了一种基于移动终端的电表箱图像质量检测方法，包括获取多张电表箱样本图像，对所述样本图像进行分类，将分类后的样本图像进行叠加求均值，得到平均样本图像，然后基于平均样本图像计算全局特征值和纹理特征值，将全局特征值和纹理特征值作为训练集，依次迭代训练多个弱分类器，再将个弱分类器进行加权组合，得到一个强分类器，通过该强分类器对电表箱图像进行质量检测，减少了对样本图像的质量需求，采用两种特征值训练弱分类器，降低了对硬件的需求，同时多个弱分类器协同工作，使得分类结果的准确率和分类效率都有所提高。
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公开(公告)号：CN115439674A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210912014.5
申请日：2022-07-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于电力影像知识图谱的图像智能标注方法及装置，包括：获取电力目标的影像数据；对所述电力目标的影像数据进行超像素分割，并对超像素分割结果进行聚类；将聚类结果输入至预先构建的ViT电力缺陷目标检测模型，得到所述预先构建的ViT电力缺陷目标检测模型输出的电力目标的缺陷诊断结果。本发明提供的技术方案，能够以最小量的标注成本，实现最大化的模型算法迭代训练效率的目标，而人工仅需对自动化标注后的数据进行短期校验，便可大幅提升样本标注效率。
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公开(公告)号：CN115879449A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211386899.6
申请日：2022-11-07
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F40/279 , G06F16/28 , G06F16/35 , G06F40/253
Abstract: 本发明实施例公开一种实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取预设文本库中的至少一个文本信息；确定文本信息对应的嵌入向量；确定任意两个嵌入向量对应的向量对，并保存各向量对到标记组合结果；根据标记组合结果和预先训练的分类器确定文本信息对应的实体关系。本发明实施例，通过预先训练的分类器基于文本信息的嵌入向量进行分析，提取到文本信息的实体关系，可解决实体嵌套以及实体对重叠的问题，在保证三元组提取过程中各个元素的紧密相关度的基础上，可减少误差、解决泛化性差的问题，提升了实体关系抽取的精确性。
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公开(公告)号：CN117609460A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311615794.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F18/22 , G06F40/35
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于关键词语义分解的智能问答方法及装置，包括：将用户问句输入至预先训练的关键词抽取模型，得到预先训练的关键词抽取模型输出的关键词；在文本信息索引库中获取关键词对应的召回答案；将关键词及其对应的各召回答案分别组成问答对并作为预先训练的相似度识别模型的输入，得到预先训练的相似度识别模型输出的关键词与其对应的各召回答案之间的相似度，选取相似度大于预设值的召回答案作为关键词的答案；将用户问句和关键词的答案作为自动总结分析模型的输入，得到自动总结分析模型输出的用户问句回答结果。本发明提供的技术方案，能够使用户的问句可以实现问句关键词语义切分，同时保证召回效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115544273A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211324149.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明公开了一种实体关系抽取方法、装置、设备及存储介质。通过将句子样本集输入初始实体关系抽取模型得到至少一个第一实体关系集群，以及第一实体关系集群所包含的句子样本的伪标签；根据具有伪标签的句子样本更新句子样本集，将更新后的句子样本集输入初始实体关系抽取模型得到至少一个第二实体关系集群，以及第二实体关系集群所包含的句子样本的预测标签；根据句子样本对应的伪标签和预测标签计算损失函数值，并基于损失函数值对初始实体关系抽取模型中的网络参数进行迭代调整，得到目标实体关系抽取模型，能够实现无需人工标记的实体关系抽取方法。
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公开(公告)号：CN114820452A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210325240.3
申请日：2022-03-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明涉及电力设备故障检测技术领域，具体提供了一种基于轻量化神经网络的计量装置缺陷检测方法及装置，包括：获取计量装置的图像数据；将所述图像数据输入至预先构建的精简卷积神经网络，得到所述预先构建的精简卷积神经网络输出的计量装置的检测结果。本发明提供的技术方案基于边缘计算的思想，将缺陷识别模型前置到掌机端对缺陷进行识别，仅将识别结果回传至数据中心，是目前电网业务的主要发展方向。
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公开(公告)号：CN116704218A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310636391.5
申请日：2023-05-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06V10/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力行业目标检测技术领域，具体提供了一种电力行业目标检测方法及装置，包括：获取待检测场景图像；将所述待检测场景图像作为预先训练的电力行业目标检测模型的输入，得到所述预先训练的电力行业目标检测模型输出的待检测场景图像的检测结果；所述检测结果包括下述中的至少一种：目标的位置和类别。本发明提供的技术方案，解决电力行业目标检测任务中的标注量大和训练准确性低的问题，并具备更广泛的适用性，提供了更高效、准确的目标检测解决方案，推动电力行业及其他领域的智能化发展。
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公开(公告)号：CN114821155A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210324966.5
申请日：2022-03-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于可变形NTS‑NET神经网络的多标签分类方法及系统，包括：将待分类图像输入预先训练好的网络模型得到图像的分类标签矩阵；基于分类标签矩阵确定待分类图像的分类标签；其中，网络模型是基于图像及其对应的分类标签对NTS‑NET神经网络进行训练得到的；NTS‑NET神经网络是基于在神经网络中引入可变性卷积和通道注意力机制构建的。本发明利用NTS‑NET作为基本框架,通过在网络模型引入可变形卷积实现对几何变换幅度较大的目标关键局部区域准确定位,并在审查器网络中引入通道注意力机制,有选择性地加强包含有用信息的特征并抑制无用特征，最终实现复杂图像的多属性分类。
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公开(公告)号：CN114723958A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210330923.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的弱监督目标检测方法及系统,包括:将获取的待检测图像通过卷积层进行特征提取，得到特征图；将所述特征图输入到注意力机制模块，得到空间增强后的特征图；基于所述空间增强后的特征图确定所述待检测图像是否为目标图像；其中，所述注意力机制模块，基于卷积层对特征图进行空间维度归一化得到注意力机制权重图，并结合所述特征图进行全局平均化操作得到空间增强后的特征图。本发明采用卷积神经网络结合注意力机制目标检测的方法，解决了高精度标注的数据集费时费力，提高了准确率，实现了通过低质量的数据集来获得高质量的目标检测模型。
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