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公开(公告)号：CN114724236A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110271335.7
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于行为识别领域，提供了一种基于3D卷积神经网络的行为识别方法及系统。其中，该方法包括获取电力场景实时视频数据；提取电力场景实时视频数据中的空间流信息和时间流信息并输入至基于双流模型框架的人体行为识别模型中；基于双流模型框架的人体行为识别模型识别出当前视频数据中的人体行为类型；其中，基于双流模型框架的人体行为识别模型包括两个并行的3D卷积神经网络和全连接层神经网络，两个并行的3D卷积神经网络用于分别对应提取空间流信息和时间流信息中的空间流特征和时间流特征，并将空间流特征和时间流特征加权融合后输入至全连接层神经网络，进而得到对应的人体行为类型。
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公开(公告)号：CN119513817A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411812568.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F18/2415 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了电力多模态数据分层路由特征处理与融合方法及系统，涉及电力多模态数据处理技术领域，所述方法包括，获取多模态数据并进行预处理；对预处理后的多模态数据进行特征提取；通过混合专家模型，选择最适合的专家模型，对预处理后的多模态数据进行特征提取；对特征提取后不同模态的特征进行特征对齐与融合；通过跨模态的注意力机制，将各模态的特征与其他模态的特征对齐，并在对齐时融合其他模态的特征，得到对应模态的中层特征；将各模态的中层特征进行加权融合，得到融合后的全局特征。本发明能够实现对多模态数据的高效处理与融合。
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公开(公告)号：CN117253082A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226817.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/22 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种配网工程设备缺陷判别方法、系统、设备及存储介质，包括：获取配网工程设备的多维特征数据样本；采用多维特征数据样本对构建的缺陷判别模型进行训练；所述训练包括：初始化缺陷判别模型中的权重状态及权重连接的分支结构，根据训练过程中权重的使用次数，更新对应的权重状态和分支结构，在训练完成后，若存在使用次数为零的权重，则删除该权重及对应的分支结构，否则进行保存；对配网工程设备的巡检信息，采用训练后的缺陷判别模型，得到配网工程设备的异常诊断结果。引入多组权重共享方法机制，设计权重映射字典，既避免权重的重复保存，又实现权重的灵活添加、比对与调用，保证模型精度的同时提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN109377459B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811166453.6
申请日：2018-09-30
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种生成式对抗网络的超分辨率去模糊方法，包括：S1、运用DRCN网络结构，组成超分辨率深度卷积网络，建立对抗网络模型；S2、结合SRGAN网络代价函数，提升对抗网络性能；S3、选择清晰图片，进行高斯噪声、运动模糊添加，实现训练。本发明针对运动模糊的特征进行分析，对样本人工噪声进行设计，加入散焦模糊核、多方向运动模糊核，实现模糊图像两倍放大的超分辨率去运动模糊处理，并对无人机拍摄的模糊图像进行实验分析，可以极大降低专业知识经验对去模糊算法设计的影响。
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公开(公告)号：CN113724181A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202010435814.3
申请日：2020-05-21
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路螺栓语义分割方法及系统，包括：对于获取到的输电线路待识别图像，对螺栓所在的区域进行定位，得到螺栓所在区域的定位图像；分别获取所述定位图像的具有细节特征的低层特征图和具有语义信息的高层特征图；将所述低层特征图和高层特征图进行融合；基于融合后的特征图得到定位图像的像素级语义分割结果，实现输电线路螺栓的缺陷分类。本发明有益效果：通过螺栓区域定位图像滤除了图像绝大部分背景，非常有效地降低了背景干扰，提高了螺栓的识别精度；通过融合多尺度空洞卷积池化特征与多维度高低层特征信息，提高了螺栓的分类精细化程度，实现了对输电线路螺栓的语义分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110614638B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910887726.4
申请日：2019-09-19
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种变电站巡检机器人自主采集方法及系统，被配置为利用目标检测算法实现双目相机左右目图像中目标设备的实时识别及跟踪，获取双目相机图像中目标设备区域内的三维位置信息，并映射为机器人坐标系的位置坐标，结合所述导航地图，驱动机器人本体运行至目标设备的最佳观测位置，控制云台运动使巡检相机对准目标设备，实现目标设备的图像的自主采集过程。
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公开(公告)号：CN119672461A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411722759.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力设备检测大模型的预训练方法、装置、设备及介质，该电力设备检测大模型的预训练方法包括：从电力设备的历史运行数据中，获取电力设备的正样本数据和负样本数据；确定所述正样本数据中的稀缺样本数据，基于所述稀缺样本数据和所述负样本数据的空间纹理特征，将所述负样本数据与所述稀缺样本数据进行融合，生成所述稀缺样本数据的扩充样本数据；基于样本数据，对预先构建的电力大模型进行预训练，生成电力设备检测大模型。通过上述技术方案，提高了电力大模型的训练效果以及训练完成后的电力设备检测大模型的识别精度以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117292119B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311575142.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
Inventor： 王童 , 王万国 , 王振利 , 刘广秀 , 李振宇 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 邱镇 , 卢大玮 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，提供了一种输电多尺度目标检测方法及系统，在预训练的视觉大模型的输入空间中引入适配于所述检测任务的参数，形成微调后的预训练大模型；利用微调后的预训练大模型作为特征提取网络，对不同质量等级的训练样本集进行特征提取；利用深度强化学习网络进行学习，直至满足迭代要求，得目标检测任务下最终的多尺度目标检测模型；利用多尺度目标检测模型对目标检测任务下的巡视图像进行处理，得到图像处理结果。本发明能够实现电力系统输电多尺度目标检测模型的构建，使其适用于各种各样的检测任务，具有较高的通用性，且对于巡视图像的处理精度上也有一定的提升。
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公开(公告)号：CN113031484B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110271671.1
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种电力巡检嵌入式边缘智能系统及方法，包括：数据采集模块、数据计算模块、数据输出模块和嵌入式CPU模块；嵌入式CPU模块被配置为仅分别向数据采集模块、数据计算模块和数据输出模块发送数据调度指令；数据采集模块被配置为向数据计算模块和/或数据输出模块分别单向传输采集到的电力巡检数据；所述数据计算模块配置为对接收到的电力巡检数据进行计算并将计算结果单向传送至数据输出模块。本发明通过双向指令调度、单向数据传输的方式，CPU不再是传统的接收数据‑分配数据的方式，而是通过指令直接调度其他单元的数据交互，其他单元之间的数据传输不需经过CPU，可直接进行传输，提高数据传输效率。
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公开(公告)号：CN115131643A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110271246.2
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司日照供电公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析方法及系统，获取待检测设备的图像数据和环境感知数据；待检测设备的图像数据至少包括：设备顶部图像、设备中部图像和设备地面图像，环境感知数据至少包括设备红外检测图像数据和设备温度检测数据；利用预设的神经网络模型，分别对得到的待检测设备的图像数据和环境感知数据进行识别处理，综合各个识别结果，得到设备漏油缺陷的最终识别结果；本公开基于多维立体图像，对变电站带油设备进行多维图像分析，结合周边多维环境信息，判断设备漏油，同时对变电站巡检机器人运算系统进行组合优化，提高了变电站巡检机器人对设备漏油缺陷的识别性能。
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