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公开(公告)号:CN117434337A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202310872465.5
申请日:2023-07-17
申请人: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号: G01R19/25 , G06F18/213 , G01R23/167 , G01R15/00
摘要: 本发明公开了一种宽频电压信号测量方法及系统,包括:将宽频电压信号转换为数字数据;对采集到的数据进行信号调理和滤波,以去除噪声和杂散信号;对滤波后的信号进行频谱分析,以获得信号在不同频率上的分布情况;检测峰值信号的存在,并提取其频率、幅度特征;基于提取的特征和已知的背景噪声水平,估计宽频电压信号的信噪比;分析估计的信噪比,设定阈值和警报机制,如果信噪比低于设定的阈值,触发相应的警报,以确保及时发现和处理信号异常情况。本发明为宽频电压的测量和监测提供了高效、准确和可靠的解决方案,具备实时性、高精度、自动化和可定制性等优势,适用于多种领域的应用,包括电力系统、通信系统、工业控制等。
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公开(公告)号:CN113888426A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111141397.2
申请日:2021-09-28
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
摘要: 一种基于深度可分离残差网络的电力监控视频去模糊方法,属于视频复原技术领域,解决视频帧序列对齐融合不精确造成的去模糊复原效果差的问题;本发明采用隔帧对齐融合网络将输入的视频帧序列进行对齐和融合,对齐操作作用于隔帧的两帧图像,充分利用目标帧和支持帧的特征信息,对输入的存在复杂运动的视频帧序列进行准确对齐融合,使模型能够处理更长的时序关系,利用更多的场景信息,有效提高去模糊复原效果;在隔帧对齐网络后级联一个特征提取网络,该特征提取网络中采用了深度可分离卷积方式,较大程度上减少了模型的参数量,缩短了模型推理运行时间。
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公开(公告)号:CN113888426B
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202111141397.2
申请日:2021-09-28
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 合肥工业大学
IPC分类号: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 一种基于深度可分离残差网络的电力监控视频去模糊方法,属于视频复原技术领域,解决视频帧序列对齐融合不精确造成的去模糊复原效果差的问题;本发明采用隔帧对齐融合网络将输入的视频帧序列进行对齐和融合,对齐操作作用于隔帧的两帧图像,充分利用目标帧和支持帧的特征信息,对输入的存在复杂运动的视频帧序列进行准确对齐融合,使模型能够处理更长的时序关系,利用更多的场景信息,有效提高去模糊复原效果;在隔帧对齐网络后级联一个特征提取网络,该特征提取网络中采用了深度可分离卷积方式,较大程度上减少了模型的参数量,缩短了模型推理运行时间。
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