公开(公告)号：CN113191362A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110452669.4

申请日：2021-04-26

申请人： 南瑞集团有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

发明人： 周建新 ,  张昭 ,  陈西海 ,  杨莎 ,  黄树欣 ,  裴玉龙 ,  姜啸远 ,  孙瀚

IPC分类号： G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种变电设备油渗漏缺陷的检测装置及方法，其中检测方法包括模型训练阶段的缺陷区域检测模型训练方法和油污与水渍甄别模型训练方法，以及缺陷检测阶段的缺陷区域检测方法和油污与水渍甄别方法；检测装置包括顺次连接的变电设备油渗漏缺陷区域检测模块和油污与水渍甄别模块。本发明借助训练的两个深度学习模型，将变电设备油渗漏缺陷检测分为二步完成，以获得更好的召回率和准确率，解决了以往方法及装置无法精准区分水渍和油污的不足。

公开(公告)号：CN112184552A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011006454.1

申请日：2020-09-23

申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

发明人： 谢业华 ,  阎乃臣 ,  孙树才 ,  张传羽 ,  姬海超 ,  姜啸远 ,  江涛 ,  刘宏坤

IPC分类号： G06T3/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于高频特征学习的子像素卷积图像超分辨方法，使用低分辨率的图像输入到网络中，对低分辨率图像进行特征学习；在生成网络中引入卷积残差层，将输入作为特征图与卷积特征图级联，卷积残差层自适应学习级联特征图的权重，将残差学习下沉到各子像素特征层；通过映射获得多通道特征图，并视为高分辨图像的子像素层；基于卷积网络结构获取高频特征映射参数，引入高频特征映射对比损失与像素级误差损失的多任务损失函数，使生成的图像与超分辨图像在高频域上更接近。本发明引入卷积残差层，减少整个网络低频域的误差；将残差学习下沉到各子像素特征层，获得图像更多高频纹理信息；展示图像更多高频细节，提高超分辨重构后的视觉体验。

公开(公告)号：CN117609118A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311591699.9

申请日：2023-11-27

申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司

发明人： 谢业华 ,  王晓进 ,  周华良 ,  周建新 ,  郑经荣 ,  孙树才 ,  张传羽 ,  江涛 ,  张瑞 ,  姜啸远 ,  刘宏坤

IPC分类号： G06F13/12 ,  G06F13/40

摘要： 本发明公开了一种数字站基础数字底座业务交互系统，包括：数据采集单元、数据存储单元、业务交互结构单元、API网关；数据采集单元用于采集Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ区数据；数据存储单元用于存储Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ区数据；业务交互单元用于通过交互协议调用Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ区数据后，对Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ区数据进行管理；API网关用于对数字站应用系统鉴权后，数字站应用访问业务交互单元；本发明通过建立数据的统一管理，数字站应用系统通过业务交互接口服务和API网关，极大的方便了数据的调用，实现了系统数据的共享共用。

公开(公告)号：CN111048861A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911213953.5

申请日：2019-12-02

申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

发明人： 韩伟 ,  谢业华 ,  黄毅 ,  汪云龙 ,  姜啸远

IPC分类号： H01M10/48 ,  H01M10/42

摘要： 本发明公开了一种电池温度保护装置和控制方法，数字温度传感器对各个单节电池进行温度数据采集发送给数据采集器；各个数据采集器将温度数据发送给数据集中器；数据集中器将所有温度数据发送给处理单元；处理单元将集中器上送的电池温度与电池正常运行温度范围进行比较；如果温度在正常范围内，则设备正常运行；反之判断电池异常状态，处理单元向控制器发送断开控制命令，控制器通过CAN网总线与继电器连接，驱动继电器切断电源。本发明可以保障配备了化学能电池的电站在正常运行情况安全稳定，在电池异常状态快速切断问题电池，保证设备安全。

公开(公告)号：CN114820745B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202111516581.0

申请日：2021-12-13

申请人： 南瑞集团有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

发明人： 陈西海 ,  姜啸远 ,  周建新 ,  张昭 ,  孙树才 ,  张传羽 ,  杨莎 ,  黄树欣

IPC分类号： G06T7/50 ,  G06T3/4007 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

摘要： 本发明提出一种单目视觉深度估计系统、方法、计算机设备及计算机可读存储介质，系统包括：深度模型建立模块，用于建立左右视角图片双向重构的深度网络模型，深度网络模型包括空间注意力通道、卷积残差网络，由空间注意力置信值与残差网络中间层的基本积生成视差图；训练模块，用于训练深度网络模型，获取左侧视角的重叠域损失约束权重、右侧视角的重叠域损失约束权重，对重叠域约束外观损失值、重叠域约束左右一致性损失值修订，基于左右侧视角视差图平滑约束损失值，计算双向重构后的重叠域约束损失值，获取最优深度网络模型；测试模块，用于输入单目图像，计算单向卷积残差和空间注意力置信图的基本积作为视差图；后处理模块，用于获取深度图。

公开(公告)号：CN113205027A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110453594.1

申请日：2021-04-26

申请人： 南瑞集团有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

发明人： 张昭 ,  周建新 ,  陈西海 ,  杨莎 ,  黄树欣 ,  裴玉龙 ,  姜啸远 ,  王晶

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种变电设备金属锈蚀的检测装置及检测方法，包括依次连接的样本采集模块、分层嵌套标注模块、目标检测模型训练模块以及检测结果整合模块；所述样本采集模块用于具有锈蚀缺陷的变电设备样本；所述分层嵌套标注模块对样本进行标注并划分为训练集、验证集、测试集；所述目标检测模型训练模块采用已标注的训练集对目标检测模型进行训练，获得变电设备锈蚀检测模型；所述检测结果整合模块将检测结果中所有相交检测框合并。本发明相比于传统标注方法训练得到的目标检测模型在变电设备锈蚀检测中有着更高的检测率和召回率。

公开(公告)号：CN116977795A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202311093950.9

申请日：2023-08-28

申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司

发明人： 张昭 ,  常波 ,  周华良 ,  陈西海 ,  周建新 ,  姜啸远 ,  曹勇 ,  杨莎 ,  黄树欣 ,  裴玉龙 ,  王晶 ,  孙瀚

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06F9/50

摘要： 本发明公开了一种变电站数字表计检测网络模型压缩方法和系统，该方法包括：采集变电站数字表计样本图像，预处理后形成训练集；利用训练集训练基于改进的YOLOV5算法的网络模型，得到变电站数字表计检测模型；通过局部搜索算法求取置换矩阵P，重新排列模型中的权重矩阵W；通过SR‑C退火量化算法求取近似表示权重矩阵W的质心码本C和代码B；通过优化算法微调质心码本C；将质心码本C和代码B作为压缩后的模型部署在边缘设备上，利用该模型对变电站数字表计进行识别。本发明能够大幅度削减数字表计模型占据的存储空间，节省边缘设备的计算资源。

公开(公告)号：CN115348417A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210793962.1

申请日：2022-07-07

申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

发明人： 陈西海 ,  姜啸远 ,  周建新 ,  张昭 ,  杨莎 ,  孙树才 ,  张传羽

IPC分类号： H04N7/18 ,  H04N19/182 ,  H04N19/42 ,  H04N19/587 ,  H04N19/59

摘要： 本发明公开了一种电力视频监控系统中实现码率自适应控制的方法，对视频前端系统及视频平台侧分别提取视频关键帧图像信息及视频运动特征，通过拓展现有电力监控系统协议，实现视频特征同步传送至平台侧，视频平台侧基于特征比对结果计算调整的码率倍率下发至前端系统。在发明说明书中详细介绍了用于衡量视频质量的半参考特征的提取步骤及方法，电力视频监控系统的规范接口实现特征传输的拓展方式，并对基于视频质量评估的自适应码率控制方法的全过程进行了清晰的描述，体现了该方法的易用性。

公开(公告)号：CN112184552B

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202011006454.1

申请日：2020-09-23

申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

发明人： 谢业华 ,  阎乃臣 ,  孙树才 ,  张传羽 ,  姬海超 ,  姜啸远 ,  江涛 ,  刘宏坤

IPC分类号： G06T3/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

摘要： 本发明公开了一种基于高频特征学习的子像素卷积图像超分辨方法，使用低分辨率的图像输入到网络中，对低分辨率图像进行特征学习；在生成网络中引入卷积残差层，将输入作为特征图与卷积特征图级联，卷积残差层自适应学习级联特征图的权重，将残差学习下沉到各子像素特征层；通过映射获得多通道特征图，并视为高分辨图像的子像素层；基于卷积网络结构获取高频特征映射参数，引入高频特征映射对比损失与像素级误差损失的多任务损失函数，使生成的图像与超分辨图像在高频域上更接近。本发明引入卷积残差层，减少整个网络低频域的误差；将残差学习下沉到各子像素特征层，获得图像更多高频纹理信息；展示图像更多高频细节，提高超分辨重构后的视觉体验。

公开(公告)号：CN113205027B

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202110453594.1

申请日：2021-04-26

申请人： 南瑞集团有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司 ,  国电南瑞南京控制系统有限公司

发明人： 张昭 ,  周建新 ,  陈西海 ,  杨莎 ,  黄树欣 ,  裴玉龙 ,  姜啸远 ,  王晶

IPC分类号： G06V20/50 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种变电设备金属锈蚀的检测装置及检测方法，包括依次连接的样本采集模块、分层嵌套标注模块、目标检测模型训练模块以及检测结果整合模块；所述样本采集模块用于具有锈蚀缺陷的变电设备样本；所述分层嵌套标注模块对样本进行标注并划分为训练集、验证集、测试集；所述目标检测模型训练模块采用已标注的训练集对目标检测模型进行训练，获得变电设备锈蚀检测模型；所述检测结果整合模块将检测结果中所有相交检测框合并。本发明相比于传统标注方法训练得到的目标检测模型在变电设备锈蚀检测中有着更高的检测率和召回率。