一种面向电力设备的可视三维模型构建方法和装置

    公开(公告)号:CN118212356A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410314492.5

    申请日:2024-03-19

    摘要: 本发明涉及一种面向电力设备的可视三维模型构建方法和装置,包括采集多个视角下的电力设备的原始样本图像,并对所述原始样本图像经过神经辐射网络和体渲染处理后得到无阴影样本图像;构建对抗生成网络,所述对抗生成网络包括第一生成器、第一判别器以及第二判别器;通过所述无阴影样本图像和所述原始样本图像对所述对抗生成网络进行训练,直至所述对抗生成网络满足预设条件,将叠加了所述对抗生成网络的神经辐射场网络作为可视三维网络模型。本发明通过向神经辐射场训练过程引入对抗学习的思想,赋予了神经辐射场网络去除阴影的能力,提升了神经辐射场建模的实用性。本发明的效果在于可以有效克服阴影对电力设备图像样本的影响,简化建模所需设备、减小建模难度、提升建模效率,并优化模型质量。本发明还涉及一种设备和存储介质。

    一种用于输电线路图像检测的浮点型数据量化方法及设备

    公开(公告)号:CN117973454A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410210317.1

    申请日:2024-02-26

    摘要: 一种用于输电线路图像检测的浮点型数据量化方法及设备,方法包括将要输入卷积神经网络进行MAC运算的输电线路图像浮点型数据进行分组;将属于同一组的输电线路图像浮点型数据中的指数进行比较,选出最大的指数;将最大的指数之外的其他指数与最大的指数进行预对齐,相应的对尾数位进行移位;利用完成数据位处理之后的输电线路图像浮点型数据完成MAC运算。指数预对齐是将同一组数据(根据硬件架构和精度需求进行分组大小的设置,涉及到精度与效率的权衡)指数进行比较,选出最大的指数,将其他数据的指数与最大指数对齐,相应的尾数位进行移位。本发明通过指数预预对齐对网络进行浮点量化处理,避免频繁的指数预对齐操作,提高网络能效比。

    一种电力智能控制终端及其基于RISC-V的SOC电力芯片架构

    公开(公告)号:CN112199322A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202011057751.9

    申请日:2020-09-30

    IPC分类号: G06F15/78 G06F9/38

    摘要: 本发明一种电力智能控制终端及其基于RISC‑V的SOC电力芯片架构,包括集成设置在一个芯片上通过总线互联的RISC‑V主控单元、AI引擎单元、外设单元、内存和供电单元;RISC‑V主控单元用于处理控制指令和控制指令执行流程;AI引擎单元内置多种AI算子,用于根据控制指令执行AI算法;外设单元用于提供外部设备接入芯片的通用接口;内存用于存储控制指令;供电单元用于芯片的供电。通过内置RISC‑V主控单元和AI引擎单元高效互动,一方面基于RISC‑V的开源指令集实现开源自主,增加了其安全性,一方面利用RISC‑V指令的可扩展性实现AI指令的可扩展,配合AI引擎单元中内置的多种AI算子,实现AI算法在AI引擎单元中的快速执行,提升芯片的运算性能。