公开(公告)号：CN117292716B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311581171.3

申请日：2023-11-24

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  国网智能科技股份有限公司 ,  中国科学院自动化研究所

发明人： 于光远 ,  王思源 ,  胡旭冉 ,  任志刚 ,  胥明凯 ,  韦良 ,  褚壮壮 ,  鲍新 ,  瞿寒冰 ,  刘晓 ,  范岩 ,  翟晨龙 ,  刘冠祥 ,  孙志周 ,  王振利 ,  孙世颖 ,  孟健 ,  韩为超 ,  亓才 ,  朱玉 ,  蒋超 ,  杨广辉

IPC分类号： G10L25/51 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G10L25/30 ,  G01D21/02

摘要： 本发明公开了一种基于声纹与红外特征融合的变压器故障诊断方法与系统，属于变压器多传感器融合故障感知与诊断技术领域，方法包括：采集变压器运行过程中的声纹信号和红外图像；提取声纹信号的声纹特征以及三种不同尺度的红外图像特征；基于级联通道注意力和空间注意力机制将声纹特征分别与三种尺度的红外特征进行融合，获得三个尺度的融合特征；建立特征融合故障诊断模型，利用所述特征融合故障诊断模型对三种尺度的融合特征进行聚合，利用两个多层感知机构建检测和分割多任务网络，进行预测故障类型和位置。本发明将红外图像信息和

公开(公告)号：CN117292716A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311581171.3

申请日：2023-11-24

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  国网智能科技股份有限公司 ,  中国科学院自动化研究所

发明人： 于光远 ,  王思源 ,  胡旭冉 ,  任志刚 ,  胥明凯 ,  韦良 ,  褚壮壮 ,  鲍新 ,  瞿寒冰 ,  刘晓 ,  范岩 ,  翟晨龙 ,  刘冠祥 ,  孙志周 ,  王振利 ,  孙世颖 ,  孟健 ,  韩为超 ,  亓才 ,  朱玉 ,  蒋超 ,  杨广辉

IPC分类号： G10L25/51 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G10L25/30 ,  G01D21/02

摘要： 本发明公开了一种基于声纹与红外特征融合的变压器故障诊断方法与系统，属于变压器多传感器融合故障感知与诊断技术领域，方法包括：采集变压器运行过程中的声纹信号和红外图像；提取声纹信号的声纹特征以及三种不同尺度的红外图像特征；基于级联通道注意力和空间注意力机制将声纹特征分别与三种尺度的红外特征进行融合，获得三个尺度的融合特征；建立特征融合故障诊断模型，利用所述特征融合故障诊断模型对三种尺度的融合特征进行聚合，利用两个多层感知机构建检测和分割多任务网络，进行预测故障类型和位置。本发明将红外图像信息和声纹信息进行有机结合，提供了更加综合、准确的故障诊断结果，有效提高了复杂故障的诊断准确率。

公开(公告)号：CN118799653A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411267049.3

申请日：2024-09-11

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  中国科学院自动化研究所

发明人： 李琮 ,  胥明凯 ,  潘慧超 ,  刘春明 ,  王思源 ,  杨杰 ,  刘晓 ,  李晓磊 ,  李鑫 ,  张澳 ,  杨国栋

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明的一种隐式语义关联建模方法、零样本图像分类方法及装置，属于图像处理技术领域，零样本图像分类方法包括以下步骤：步骤1，获取测试图像和源图像，所述测试图像为未标注的目标图像，所述源图像为标记好的图像；步骤2，利用源图像进行模型训练，获得语义相关性预测模型g(*)；步骤3，计算测试图像的隐含语义表示；步骤4，计算测试图像与每个源图像之间的语义关联矩阵Hi,t；步骤5，利用语义相关性预测模型g(*)预测测试图像与每个源图像之间的语义一致性，并将测试图像分类到平均语义一致性最大的类别。本发明在多个公共数据集上表现出色，并持续提高分类准确率，具有较好的判别力和泛化能力。

公开(公告)号：CN116912637A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202311174427.9

申请日：2023-09-13

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  中国科学院自动化研究所

发明人： 胥明凯 ,  任志刚 ,  杨杰 ,  于光远 ,  韩显芳 ,  李琮 ,  瞿寒冰 ,  刘晓 ,  刘一男 ,  胡庆浩 ,  陈显达 ,  王淑颖 ,  王思源 ,  刘昭 ,  张雨薇

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/082 ,  G06T7/00

摘要： 本发明公开了一种输变电缺陷识别的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于图像处理技术领域，应用于变电站场景的方法包括：获取变电站缺陷检测数据集，对变电站缺陷检测数据集进行图像预处理，生成样本集；利用训练集训练卷积神经网络，建立基于YoloV3模型的变电站缺陷识别模型；基于双门动态剪枝方法对变电站缺陷识别模型进行轻量化处理，获得轻量化变电站缺陷识别模型：利用验证集对轻量化变电站缺陷识别模型进行验证；实时采集变电站缺陷监测图像，并输入轻量化变电站缺陷识别模型进行变电站缺陷检测。本发明能够及时发现和鉴别变电站和输电线路缺陷，提高了变电站和输电线路运维自动化水平和电网运行安全，也适用于输电线路场景。

公开(公告)号：CN118171697A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410584793.X

申请日：2024-05-13

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  中国科学院自动化研究所

发明人： 胥明凯 ,  任志刚 ,  李琮 ,  杨杰 ,  陈显达 ,  王淑颖 ,  王思源 ,  刘昭 ,  刘晓 ,  刘哲 ,  王万国 ,  胡庆浩 ,  李章明 ,  高翔 ,  邵帅 ,  郑义斌 ,  张雨薇

IPC分类号： G06N3/0464 ,  G06N3/082

摘要： 本发明的一种深度神经网络压缩的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于卷积神经网络技术领域，方法包括：获取原始深度神经网络的权重矩阵；通过局部结构化稀疏处理对权重矩阵进行稀疏剪枝；通过乘积量化方法对稀疏剪枝后权重矩阵进行矩阵权重压缩，获得压缩权重；将压缩权重放入adam模块进行微调，获得压缩后的输变电缺陷识别模型。本发明通过结构化稀疏提高了计算效率，通过乘积量化降低了存储开销，结构化稀疏和乘积量化两者协同工作，大大提高了深度神经网络的压缩率。

公开(公告)号：CN116167413A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310422590.6

申请日：2023-04-20

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  中国科学院自动化研究所

发明人： 胥明凯 ,  任志刚 ,  李琮 ,  杨杰 ,  陈显达 ,  王淑颖 ,  王思源 ,  刘昭 ,  刘晓 ,  刘一男 ,  胡庆浩 ,  高翔 ,  邵帅 ,  郑义斌 ,  张雨薇

IPC分类号： G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/082 ,  G06N3/092

摘要： 本发明公开了一种深度卷积神经网络量化剪枝联合优化的方法及系统，属于图像处理技术领域，方法包括：获取待处理对象图像的数据集；利用所述数据集训练待优化神经网络模型，并初始化神经网络模型参数，神经网络模型参数包括评价网络、执行网络、目标评价网络和目标执行网络参数；使用基于强化学习的量化剪枝策略学习方法得到神经网络模型最优的权重剪枝率、权重量化率、输入特征量化率；使用基于蒸馏和量化熵正则后训练方法重新训练神经网络，得到优化后的神经网络模型参数；利用最优的权重剪枝率、权重量化率、输入特征量化率对神经网络模型进行优化，得到最终的神经网络模型。本发明使深度卷积神经网络提升了模型性能，实现了加速与压缩。

公开(公告)号：CN118171697B

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410584793.X

申请日：2024-05-13

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  中国科学院自动化研究所

发明人： 胥明凯 ,  任志刚 ,  李琮 ,  杨杰 ,  陈显达 ,  王淑颖 ,  王思源 ,  刘昭 ,  刘晓 ,  刘哲 ,  王万国 ,  胡庆浩 ,  李章明 ,  高翔 ,  邵帅 ,  郑义斌 ,  张雨薇

IPC分类号： G06N3/0464 ,  G06N3/082

摘要： 本发明的一种深度神经网络压缩的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于卷积神经网络技术领域，方法包括：获取原始深度神经网络的权重矩阵；通过局部结构化稀疏处理对权重矩阵进行稀疏剪枝；通过乘积量化方法对稀疏剪枝后权重矩阵进行矩阵权重压缩，获得压缩权重；将压缩权重放入adam模块进行微调，获得压缩后的输变电缺陷识别模型。本发明通过结构化稀疏提高了计算效率，通过乘积量化降低了存储开销，结构化稀疏和乘积量化两者协同工作，大大提高了深度神经网络的压缩率。

公开(公告)号：CN116912637B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311174427.9

申请日：2023-09-13

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 ,  中国科学院自动化研究所

发明人： 胥明凯 ,  任志刚 ,  杨杰 ,  于光远 ,  韩显芳 ,  李琮 ,  瞿寒冰 ,  刘晓 ,  刘一男 ,  胡庆浩 ,  陈显达 ,  王淑颖 ,  王思源 ,  刘昭 ,  张雨薇

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/082 ,  G06T7/00

摘要： 本发明公开了一种输变电缺陷识别的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于图像处理技术领域，应用于变电站场景的方法包括：获取变电站缺陷检测数据集，对变电站缺陷检测数据集进行图像预处理，生成样本集；利用训练集训练卷积神经网络，建立基于YoloV3模型的变电站缺陷识别模型；基于双门动态剪枝方法对变电站缺陷识别模型进行轻量化处理，获得轻量化变电站缺陷识别模型：利用验证集对轻量化变电站缺陷识别模型进行验证；实时采集变电站缺陷监测图像，并输入轻量化变电站缺陷识别模型进行变电站缺陷检测。本发明能够及时发现和鉴别变电站(56)对比文件琚泽立 等.基于轻量化网络的变电站缺陷图片检测算法.电网与清洁能源.2020,(08),第47-53页.胥明凯 等.应用于GIS绝缘缺陷诊断的改进BP神经网络识别方法《.第三届智能电网会议论文集——智能用电》.2019,第288-291页.Mashhadi M.B et.al.Pruning thePilots: Deep Learning-Based Pilot Designand Channel Estimation for MIMO-OFDMSystems《.IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESSCOMMUNICATIONS》.2021,第20卷(第10期),第6315-28页.周仿荣;方明;马御棠;潘浩.基于YOLO v3的输电线路缺陷快速检测方法.云南电力技术.2020,(04),第116-120页.

公开(公告)号：CN118861322A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411328077.1

申请日：2024-09-24

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司

发明人： 胡旭冉 ,  王思源 ,  瞿寒冰 ,  任志刚 ,  胥明凯 ,  鲍新 ,  毛纯纯 ,  蒋超 ,  周兴福 ,  刘冠祥 ,  马云飞 ,  周生远 ,  朱鸿燕 ,  韦良

IPC分类号： G06F16/36 ,  G06F16/332 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明的一种变压器故障案例匹配的方法、装置、设备及介质，属于变压器故障诊断技术领域，方法包括以下步骤：获取变压器历史检修日志，并构建故障参数图谱和参数数据的故障案例库；采集变压器现场监测图谱数据，并提取出径向关联拉盖尔矩特征向量，现场监测图谱数据包括变压器的声纹图谱、局放图谱和红外图谱；基于径向关联拉盖尔矩特征向量，在图谱案例库中检索出对应的变压器故障描述案例；采集变压器油中溶解气体浓度参数，在参数数据案例库中检索出对应的变压器故障解决方案案例。本发明根据现场监测的图谱和光声光谱气体浓度对历史案例匹配，提高了变压器故障诊断的准确性，减少了因故障导致的停机时间，保障了电力系统的稳定运行。

公开(公告)号：CN118466525B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410931051.X

申请日：2024-07-12

申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司

发明人： 胥明凯 ,  潘慧超 ,  李琮 ,  王思源 ,  刘春明 ,  刘晓 ,  王淑颖 ,  王云鹏 ,  韦良

IPC分类号： G05D1/43 ,  G05D1/242 ,  G05D1/246 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/247 ,  G05D1/648 ,  G05D109/12

摘要： 本发明涉及电力系统智能巡检技术领域，公开了一种电力巡检机器人高空避障方法，包括：对电力巡检机器人待巡检区域环境点云地图进行降采样与区域滤波，获取局部点云地图后，转换为体素网格地图，基于每个体素单元的占据概率，转换为体素八叉树地图；利用内接于预设的包络盒的球形包络区域进行遍历，构建目标体素集；计算每个目标体素的航向角、俯仰角，以及哈希值，二值化获取二值化哈希值，进而获取哈希值极坐标直方图；利用以体素放大系数为边长的滑动窗口在哈希值极坐标直方图上滑动，选取避障路径点，以权值和最小的路径作为当前目标避障路径；获取当前目标避障路径中点的三维坐标，用基于直线路径跟踪的路径生成方法，获取实际高空避障路径。