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公开(公告)号：CN118015512A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410152121.1
申请日：2024-02-03
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06T7/246 , G06V40/20 , G06V10/147 , G06V10/141 , G06V20/52 , H04N5/76 , H04N7/18 , H04N23/50 , H04N23/51 , H04N23/55 , H04N23/56 , H04N9/31 , G08B21/18 , G08B31/00
摘要： 本申请提供了一种视频图像人工智能处理系统及应用，包括处理器模块，所述处理器模块电信号连接有摄像头模块、无线通信模块、人机交互模块、图形处理模块、生物识别模块以及存储模块。本申请为了解决现有技术中录制的视频无法让管理人员快速发现其问题所在的问题，本申请通过设置的生物识别模块、动态目标跟踪模块以及异常行为识别模块，生物识别模块实时检测画面中出现的生物，动态目标跟踪模块追踪该生物的一举一动，并通过异常行为识别模块识别该生物的异常行为并进行记录，当电力设备被生物不小心损坏时，可以调取存储模块中的异常行为记录，在现场也可以通过投影模块将画面投射至地面，实现了管理人员快速发现其问题所在，并对其进行预防。
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公开(公告)号：CN113705322B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110655846.9
申请日：2021-06-11
申请人： 北京易达图灵科技有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06V30/32 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于门限图神经网络的手写汉字识别方法和装置，其中方法包括：确定待识别汉字的汉字节点矩阵以及空间信息关系矩阵；所述汉字节点矩阵中的各汉字节点为所述待识别汉字的书写视频中每一时刻书写位置的坐标；将所述汉字节点矩阵和所述空间信息关系矩阵输入至汉字识别模型中，得到所述汉字识别模型输出的识别结果；其中，所述汉字识别模型用于基于门限图神经网络，提取所述汉字节点矩阵对应的包含图结构信息的汉字特征向量，提取所述汉字特征向量中的时序信息，得到时序特征向量，并基于所述时序特征向量经由瓶颈网络进行手写汉字识别。本发明综合了汉字的空间结构信息和时序信息，提高了手写汉字识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112804302B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011619666.7
申请日：2020-12-30
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04L67/1001 , H04L67/12 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06V20/40 , H04N7/18
摘要： 本发明公开了一种基于云边协同的电力视频图像分析系统及方法，系统包括：电力视频图像平台、业务处理系统、人工智能云平台以及若干边缘分析设备，边缘分析设备，用于采集电力生产环境下的电力视频图像数据，并对电力视频图像数据进行第一层分析处理，电力视频图像平台，用于将采集的电力视频图像数据上传云平台，并将分析结果上报给业务处理系统；人工智能云平台，用于对视频图像数据进行第二层分析处理。本发明是针对现有的云端集中处理模式通过计算云端分析能力、边端分析能力以及算法复杂度、算法计算量的分析对云端和边端进行算力分配有效解决数据处理的实时性、分析资源不合理占用等问题。
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公开(公告)号：CN112804302A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011619666.7
申请日：2020-12-30
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于云边协同的电力视频图像分析系统及方法，系统包括：电力视频图像平台、业务处理系统、人工智能云平台以及若干边缘分析设备，边缘分析设备，用于采集电力生产环境下的电力视频图像数据，并对电力视频图像数据进行第一层分析处理，电力视频图像平台，用于将采集的电力视频图像数据上传云平台，并将分析结果上报给业务处理系统；人工智能云平台，用于对视频图像数据进行第二层分析处理。本发明是针对现有的云端集中处理模式通过计算云端分析能力、边端分析能力以及算法复杂度、算法计算量的分析对云端和边端进行算力分配有效解决数据处理的实时性、分析资源不合理占用等问题。
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公开(公告)号：CN113705322A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110655846.9
申请日：2021-06-11
申请人： 北京易达图灵科技有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明提供一种基于门限图神经网络的手写汉字识别方法和装置，其中方法包括：确定待识别汉字的汉字节点矩阵以及空间信息关系矩阵；所述汉字节点矩阵中的各汉字节点为所述待识别汉字的书写视频中每一时刻书写位置的坐标；将所述汉字节点矩阵和所述空间信息关系矩阵输入至汉字识别模型中，得到所述汉字识别模型输出的识别结果；其中，所述汉字识别模型用于基于门限图神经网络，提取所述汉字节点矩阵对应的包含图结构信息的汉字特征向量，提取所述汉字特征向量中的时序信息，得到时序特征向量，并基于所述时序特征向量经由瓶颈网络进行手写汉字识别。本发明综合了汉字的空间结构信息和时序信息，提高了手写汉字识别的准确性。
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