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公开(公告)号：CN118364046A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410324285.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司安庆供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学
IPC: G06F16/33 , G10L15/26 , G06N3/0442 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开一种基于大语言模型的用电检查智能语音交互系统和方法，包括：接收用户的语音请求信息，将其转化为文本请求信息；将获取的文本请求信息输入到预训练的用电检查意图识别模型中，获取用户意图信息；根据所述用户意图信息，采用不同的对话生成策略生成文本推荐结果；将所述文本推荐结果转化为语音推荐结果，发送给用户。可根据用户的意图或背景处理复杂、模糊或多义的问题，提供准确、全面或个性化的答案。
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公开(公告)号：CN118918434A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410948699.8
申请日：2024-07-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司安庆供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学
Inventor： 王白根 , 马涛 , 章宇航 , 管楚盈 , 杨波 , 王欧 , 刘辉舟 , 鲍兴江 , 董兰芳 , 齐红涛 , 夏泽举 , 邵竹星 , 胡中鲲 , 郑国栋 , 余兆媛 , 陈伍 , 廖强
IPC: G06V10/82 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/10
Abstract: 本发明公开了一种电力场景缺陷检测方法、装置及存储介质，属于电力场景缺陷检测技术领域，方法包括获取预处理后的电力场景图像；将电力场景图像输入到训练好的电力场景缺陷检测模型中，得到电力场景图像中包含的电力场景缺陷，完成电力场景缺陷检测；其中，电力场景缺陷检测模型是基于YOLOX网络改进得到的，改进包括：将CSEA模块替换为改进CSEA模块、将SPP模块替换为NSPPF模块和将CBS模块替换为GMP模块；在训练的过程中采用IOU‑Based Focal Loss函数作为损失函数，IOU‑Based Focal Loss函数是在Focal Loss函数中引入IOU值得到的；本发明能实现对复杂环境下电力场景中小目标缺陷的精确检测。
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公开(公告)号：CN119003872A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411093807.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司安庆供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 王白根 , 张震 , 管楚盈 , 杨波 , 王欧 , 刘辉舟 , 鲍兴江 , 董兰芳 , 夏泽举 , 齐红涛 , 邵竹星 , 胡中鲲 , 郑国栋 , 余兆媛 , 齐永虎 , 陈伍 , 高艳 , 施其祥
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/9538 , G06F16/535 , G06F16/583
Abstract: 本发明涉及智能交互，具体涉及一种多模态智能知识检索及对话系统及方法，包括用户APP、网络通信模块和远程服务系统，远程服务系统通过网络通信模块接收用户APP发送的多模态请求，对多模态请求进行意图识别得到多模态意图，根据多模态意图进行多模态知识检索，以生成相应的多模态数据，并通过网络通信模块发送给用户APP；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法准确识别用户意图，以及不能向用户更直观地展示对话信息的缺陷。
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公开(公告)号：CN119206206A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411135518.6
申请日：2024-08-19
Applicant: 国网安徽省电力有限公司安庆供电公司
Abstract: 本申请公开了计算机视觉和图像处理领域中的一种图像语义分割方法，其包括以下步骤；获取待分割的图像；根据待分割的图像，采用语义分割模型获取图像的分割结果；其中所述语义分割模型包括骨干网络MobileNetv2、高级特征融合模块以及DenseSPASPP模块；高级特征融合模块用于融合骨干网络MobileNetv2提取的特征，DenseSPASPP模块用于对所述图像的池化处理和空洞卷积处理并拼接所述池化处理结果和最后一层空洞卷积处理结果，根据所述高级特征融合模块和所述DenseSPASPP模块处理结果，拼接得到图像的分割结果，本申请通过构建AFF模块、DenseSPASPP模块、白化变换模块，对DeepLabv3+进行了优化，显著提高了在复杂场景下小目标物体的分割效果和模型的域适应性，从而大大提高了在复杂工业场景下图像分割的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119006829A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411258514.7
申请日：2024-09-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司安庆供电公司
Abstract: 本发明涉及机器视觉与图像处理，具体涉及一种基于语义分割大模型的电线交叉点检测方法及系统，获取原始电线图像，采用Grounded‑Segment‑Anything模型对原始电线图像进行语义分割，得到电线像素图；使用Zhang‑Suen细化算法对电线像素图的二值图像中的线条进行细化，得到电线骨架图；对电线骨架图进行邻域像素分析，得到电线交叉点；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以对电线交叉点进行准确、高效检测的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119003739A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411258511.3
申请日：2024-09-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司安庆供电公司
Inventor： 王白根 , 管楚盈 , 杨波 , 王欧 , 鲍兴江 , 刘辉舟 , 齐红涛 , 董兰芳 , 夏泽举 , 胡中鲲 , 齐永虎 , 陈伍 , 钱亚林 , 陆钦 , 季华艳 , 谭华 , 余兆媛
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/383 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及电力运营管理，具体涉及一种智能用电安全检查系统，包括多模态知识库建立及检索模块，构建和维护一个全面的电力客户用电安全检查服务多模态知识库，包含用电安全检查服务涉及到的各种知识，并提供智能检索和对话功能，以支持现场服务人员快速获取相关知识；智能终端多模态数据采集与处理模块，通过智能终端采集多模态数据，同时负责开发信息融合和识别算法，以实现对设备运行状态和环境的实时监测与分析，为风险预测和安全管理提供数据支持；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以对用电设备安全隐患进行精确、高效识别的缺陷。
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公开(公告)号：CN114583833B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210158879.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于集中监控遥信、遥测的融合分析方法及装置，通过对各类遥信信号、遥测数据进行融合，对融合信息进行多变量统计分析获取特征，根据特征提前发现具有隐蔽性缺陷的变电站设备，再对变电站设备进行筛选，获取筛选后设备的异常信号，通过对异常信号的校验，获得更加准确的信号。本发明提高了对监控信号巡检效率，减低了设备的事故隐患，保障了电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN114626440A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210158711.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种监控信号的对象化分析方法及装置，实现面向电网及设备的监控信号对象化建模，采用特征提取、分类建模、组合筛选、属性固化、故障告警信息获取的方法，实现监控信号到对象化模型的映射。本发明通过对信息离散、零碎的监控信号进行分类、构建模块，有效将监控信号进行预处理，进一步构建出优化的对象化模型、事件化模型，再通过对象化模型的固化与赋值，完成对象化模型的浓缩，并对对象化模型中信息进行分析，实现快速定位电网事故，减少复杂信息分析时间，为减少电网设备异常状态现场检查时间提供基础。
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公开(公告)号：CN114583833A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210158879.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于集中监控遥信、遥测的融合分析方法及装置，通过对各类遥信信号、遥测数据进行融合，对融合信息进行多变量统计分析获取特征，根据特征提前发现具有隐蔽性缺陷的变电站设备，再对变电站设备进行筛选，获取筛选后设备的异常信号，通过对异常信号的校验，获得更加准确的信号。本发明提高了对监控信号巡检效率，减低了设备的事故隐患，保障了电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN114565891A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210192431.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了烟火监测领域的一种基于图形生成技术的烟火监测方法及系统，采集监测区域的视频图像信号；通过预先训练的烟火检测模型对视频图像信号进行烟火识别，得到烟火检测模型输出的烟区和火区分别通过标注框标识视频图像；所述烟火检测模型的训练过程，包括：获取烟火图像和非烟火图像，并进行随机缩放和裁剪后构建图片集；将图片集设定比例分为训练子集和测试子集；对烟火检测模型进行训练，获得训练好的烟火检测模型；本发明对视频图像进行烟火检测，对微小面积的烟火有很好的检测效果，在火灾发生初期进行预警，减少对人身和生产安全的危害。
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