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公开(公告)号：CN116775905A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310776363.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F40/289 , G06F16/33 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力领域知识图谱关系发现方法，涉及电力领域技术领域，利用专业领域知识构建电力领域知识图谱，并在其中添加实体以及它们之间的关系；利用增量式训练得到的BERT模型提取中文文本特征，并结合知识图谱中的实体和关系信息进行序列标注学习；同时结合堆叠卷积神经网络和学生重排序网络，能够高精度进行知识图谱补全和预测实体之间的关系。本发明方法能够利用电力领域的专业知识，实现对实体间关系的准确、高效、自动化的挖掘，并快速、准确地维护和更新知识图谱。
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公开(公告)号：CN115983383A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310018734.1
申请日：2023-01-06
Applicant: 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/025 , G06F16/36 , G06F40/205 , G06F16/35 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0895
Abstract: 本申请提供一种面向电力设备的实体关系抽取方法及相关装置，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取描述电力设备的文本信息；从文本信息中提取出待处理句子；对待处理句子的字符进行特征提取，得到字符特征；对待处理句子的部首进行特征提取，得到部首特征；对字符特征和部首特征进行特征融合，得到融合特征；将融合特征输入实体关系提取网络，得到从待处理句子中抽取的实体关系。本申请实施例中，能够从待处理句子中提取出不同层次的特征，即字符特征和部首特征。由于部首特征能够传递语义信息，将部首特征和字符特征进行融合能够缩短不同电力设备的实体之间的距离，进而准确的提取出实体关系，且该方法在不同的电力设备之间具有泛化能力。
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公开(公告)号：CN118038107A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211382859.4
申请日：2022-11-04
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08B21/18
Abstract: 本发明公开了一种输电线路的施工机械隐患检测方法、装置及存储介质，包括：获取输电线路周围的图像数据；将图像数据输入至施工机械识别模型中，得到识别结果；当识别结果中包括施工机械时，根据识别结果中目标框的高度信息以及预先获取的杆塔的数据判断施工机械是否处于输电线路防护通道内；基于是否处于输电线路防护通道内以及施工机械的运动状态、工作状态确定输电线路安全威胁预警等级。通过实施本发明，使用施工机械识别模型辅助施工机械安全威胁的识别和判断，提高巡检效率，降低巡检成本。同时，把逻辑计算与深度学习结合起来，在现有的输电线路检测技术上增加了多种可能的安全威胁预警的考虑因素，可以得到更加全面具体准确的预警方案。
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公开(公告)号：CN119478554A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510039281.X
申请日：2025-01-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于深度决策融合的电力绝缘子缺陷识别方法及装置，所述方法包括：对电力巡检图像进行特征提取，获得k个不同层级的深度特征图，将k个不同层级的深度特征图进行融合获得融合后的深度特征图F；基于融合后的深度特征图F，获取协方差描述符特征矩阵#imgabs0#、主成分分析特征矩阵#imgabs1#和最大噪声分数法特征矩阵#imgabs2#；将#imgabs3#、#imgabs4#和#imgabs5#分别输入至对应的支持向量机模型中，输出初始识别结果（#imgabs6#、#imgabs7#、#imgabs8#）；采用投票机制的决策融合模型分析初始识别结果（#imgabs9#、#imgabs10#、#imgabs11#），输出最终的绝缘子缺陷识别结果。本发明能实现在少量训练样本条件下对电力绝缘子缺陷的高精度识别。
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公开(公告)号：CN119478324A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510038557.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种电力无人机巡检图像去雨雾方法及装置，所述方法包括：对采集的巡检图像构建m种不同空间尺度的子张量#imgabs0#；其中，m为整数且m大于等于2，#imgabs1#为整数且#imgabs2#；利用巡检图像的低秩张量和空间临域相似性对子张量#imgabs3#进行去雨雾，得到初始去雨雾图像#imgabs4#；对各空间尺度下的初始去雨雾图像#imgabs5#进行决策平均融合，生成最终的恢复图像#imgabs6#。本发明可以更好地利用上下文空间结构信息来提高去除雨水雾气性能，可以确保即使在不利的天气条件下，电力无人机也能获取高质量的巡检图像，提高电力设施智能运检安全性和可靠性；可以广泛应用于电力无人机巡检等领域，具有广泛的应用前景和市场价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112883929B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110327922.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司枣庄供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种在线视频异常行为检测模型训练、异常检测方法及系统，通过训练方法得到的异常行为检测模型为2D‑3D DSTAE自动编码器，其利用2D卷积神经网络在2D空间层面采用视频帧稀疏采样策略，以避免帧间信息的冗余；对于时空层面在较远帧间采取对特征图执行3D卷积的方式实现端到端融合，以编码长时程视频序列的帧间上下文信息，在兼顾实时性和准确性的基础上解决了模型在异常数据上不能获得较小的重构误差问题。在线视频异常检测方法及系统，采用了同时维护工作记忆组和新收图像组的在线视频处理框架，每次检测时通过从两组视频中各采样一半视频帧来更新工作记忆组，在保证检测准确度的前提下，有效的提升了视频异常行为检测的实时性。
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公开(公告)号：CN119445050A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510040432.3
申请日：2025-01-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种光照亮度自适应调整的电力无人机巡检图像增强方法及装置，方法包括：对采集的巡检图像进行超像素分割，得到N个超像素区域；对超像素区域进行本征图像分解，得到超像素区域的光谱反射成分；将各超像素区域的光谱反射成分组合得到图像初步增强结果；采用明通道特征提取模型对巡检图像进行处理，得到明亮显著性图谱；将图像初步增强结果和明亮显著性图谱进行决策融合，得到最终光照亮度增强的恢复图像。本发明可以确保即使在极端光照条件下(如逆光、弱光)，电力无人机也能获取高质量的巡检图像，提高电力设施智能运检安全性和可靠性，可以广泛应用于电力无人机巡检等领域，具有广泛的应用前景和市场价值。
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公开(公告)号：CN119444191A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510040307.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06V10/143 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , H02J13/00
Abstract: 本申请提供了一种基于自监督的电力架空线路的智能监测方法、装置及云端服务器，方法包括：应用前端采集装置采集电力架空线路的实时多维图像数据；根据电力架空线路的历史多维图像数据对云端服务器传输的种子模型进行自监督预训练，得到训练后的专有模型；应用专有模型对实时多维图像数据进行隐患识别，获取隐患识别结果，并将隐患识别结果传输至可视化监控设备以进行可视化展示。能够实现对电力架空线路隐患的实时监测与智能识别，通过智能调整模型参数以适应复杂多变的自然环境，减少误报和漏报现象，保障电力架空线路的安全运行，通过对专有模型的训练和应用，在保证高质高效完成实时监测任务的同时，实现对专有模型的个别精度的不断优化。
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公开(公告)号：CN119439974A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510038338.4
申请日：2025-01-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试验研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/229 , H02G1/02 , G01C21/20 , G06V20/17 , G06T17/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/64 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种低成本的电力架空线路无人机自主巡检方法及装置，方法包括：获取待巡检杆塔的巡检图像；识别出巡检图像中杆塔的类型，并提取杆塔的三维坐标信息；建立各类杆塔的模型库，并设定每类杆塔的无人机拍摄点位和飞行路径；基于识别的杆塔类型、杆塔的三维坐标信息以及模型库，在三维空间地图中生成所识别杆塔的参数化三维模型，并获取所识别杆塔类型对应的无人机拍摄点位和飞行路径；分析各巡检图像中是否存在通道树患，对存在通道树患杆塔的无人机拍摄点位和飞行路径进行优化；生成最终无人机自主巡检航迹文件；本发明可实现一次投资建设，后续重复应用，大幅降低无人机自主巡检的应用成本，实现低成本的配网无人机自主巡检。
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公开(公告)号：CN112883929A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110327922.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司枣庄供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在线视频异常行为检测模型训练、异常检测方法及系统，通过训练方法得到的异常行为检测模型为2D‑3D DSTAE自动编码器，其利用2D卷积神经网络在2D空间层面采用视频帧稀疏采样策略，以避免帧间信息的冗余；对于时空层面在较远帧间采取对特征图执行3D卷积的方式实现端到端融合，以编码长时程视频序列的帧间上下文信息，在兼顾实时性和准确性的基础上解决了模型在异常数据上不能获得较小的重构误差问题。在线视频异常检测方法及系统，采用了同时维护工作记忆组和新收图像组的在线视频处理框架，每次检测时通过从两组视频中各采样一半视频帧来更新工作记忆组，在保证检测准确度的前提下，有效的提升了视频异常行为检测的实时性。
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