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公开(公告)号：CN119273641A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411309415.7
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司吕梁供电公司 , 山西鸿顺通科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的电力设备缺陷检测及自主命名方法，属于计算机视觉技术领域。针对传统方法忽略特征空间中的局部密度偏差，无法有效实现电力设备缺陷的识别与定位，同时无法对采集到的海量变电站图像数据形成完整的变电站图像数据自主命名方法的问题，本发明提出合成缺陷模块，通过合成缺陷图像构建自监督学习提高预训练网络的表征能力；设计局部感知特征提取模块得到正样本的特征表示；提出基于多因素KNN检测方法，同时考虑特征空间距离和密度因素，实现缺陷检测。将新采集到的图像数据关联到建立好的多模态变电站样本知识库，实现自动化的图像数据命名，这不仅加快了图像数据处理速度，也提升了图像数据命名的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN110045951A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910321710.7
申请日：2019-04-22
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种神经网络硬件低功耗定制化的开发工具，属于开发工具领域，包括以下步骤：S1：源码加工，源码加工的操作步骤为用户提供编码、用户输入参数与开发工具输出；S2：生成调节策略，将S1中最后生成的源码下载到硬件上运行，钩子函数将需要监听的功能段负载、电压、频率等信息以文本格式输出；S3：生成工程码源，生成工程码源，生成并输出包含调节函数的工程应用代码。该神经网络硬件低功耗定制化的开发工具，提前将电压、频率调节策略写入，不依赖于现场预测，防止预测错误导致实时性要求高的应用无法正常使用，本专利生产的工程文件，没有大量的性能监测、预测等服务于电压、频率调节的任务，不占用硬件资源。
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公开(公告)号：CN110009530A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910303486.9
申请日：2019-04-16
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于便携式电力巡检的神经网络系统和方法，包括影像采集模块、卷积神经网络运行模块和外围功能单元，影像采集模块包括热红外摄像机、可见光摄像机以及防抖云台，卷积神经网络运行模块主要用于处理影像信息的卷积神经网络运行，卷积神经网络运行模块主要有CPU和GPU、NPU、TPU、FPGA的硬件或者由上述硬件构成的片上系统组成；本发明一种适用于便携式电力巡检的神经网络系统和方法，采用热红外摄像头确定电力设备的位置，再采用可见光摄像头对该位置的电力设备状态研判，有效的降低了复杂背景对目标识别的影响，红外图像信息相较于可见光图像信息很少，采用卷积神经网络处理图像时速度更快，从而降低了对模型精度和硬件的需求。
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公开(公告)号：CN119342168A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411288873.7
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司吕梁供电公司 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明涉及自动化控制领域，具体是指一种变电站图像数据自动化无感传输控制系统，包括图像采集模块、智能视频分析模块、自动化传输控制模块、安全与隐私保护模块和无感交互设计模块；本方案采用多尺度Flow模型来深度剖析图像信息,通过区分图像异常检测与像素级异常定位的需求，灵活运用多尺度聚合策略，提升异常识别的精度与效率；采取优化的自适应数据包调度方法确保视频与图像数据在传输过程中的连续性和稳定性，并使用改进的智能优化器算法对优化的自适应数据包调度方法的参数向量进行优化，加快参数收敛速度，增强数据传输的可靠性，并带来流畅无阻的用户体验，最大化利用了现有网络资源。
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公开(公告)号：CN118154790A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410486880.1
申请日：2024-04-22
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司晋城供电公司 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本申请涉及三维重建技术领域，具体提供了一种几何视觉三维模型纹理化方法及系统，所述方法包括：获取纹理数据和纹理化参考图像；将所述纹理数据映射至三维几何模型生成几何结构；将所述几何结构投影至所述纹理化参考图像对应的平面，生成三维几何模型投影平面；将所述三维几何模型投影平面反投影至所述三维几何模型，得到初始纹理化模型。通过将三维几何模型投影平面反投影至三维几何模型，达到了对实际应用提供极大的帮助，同时保障数据和业务的安全性的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115439653A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211275613.7
申请日：2022-10-18
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种变电站场景点云语义分割方法，属于语义分割技术领域；解决了变电站场景复杂、点云数众多、特征提取困难，无法准确提取到具有鉴别性的特征容易出现欠分割或者过分割等问题；包括如下步骤：建立变电站点云语义分割数据集；点云数据集标注；构建变电站点云语义分割模型——Seg‑PointNet模型，模型主要创新包括提出多尺度残差结构(RES‑MLP)，提出3D点云特征金字塔(3DP‑SSP)，融入注意力机模块SENet；模型训练和测试，模型在斯坦福大学建立的公共数据集S3DIS上进行训练，在自建变电站点云数据集SCP上进行验证，实现变电站点云数据的分割；本次发明主要应用于变电站的场景建模，可适用于移动装置。
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公开(公告)号：CN115294313A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210869098.9
申请日：2022-07-22
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于3D‑2D多模态融合的密集真彩点云数据采集方法及装置，属于激光雷达、三维点云、三维重建技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于3D‑2D多模态融合的密集真彩点云数据采集方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：S1：初始化系统：对相机内参、外参进行标定，同步电机与雷达的时间，获取雷达到探测目标的平均距离；S2：通过电机驱动雷达旋转采集点云数据；S3：利用改进的ICP算法将获取到的两帧点云进行配准并序列化储存，并继续采集点云数据至点云足够密集，S4：裁剪配准结果；S5：结合相机获取到的RGB信息，将配准裁剪完成的点云着色；本发明应用于激光雷达。
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公开(公告)号：CN110033451A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910306201.7
申请日：2019-04-17
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD架构的电力部件缺陷检测方法，包括如下步骤：1)电力部件检测：在SSD架构下，构建基于大卷积神经网络的电力部件检测模型；2)电力部件缺陷检测：在SSD架构下，构建基于轻量级卷积神经网络的电力部件缺陷检测模型；3)裁剪图片：利用电力部件检测模型检测电力部件，在检测到的电力部件图片上进行部件区域裁剪；4)检测结果重定位：对以上构建的两个检测模型的检测结果进行重定位。本发明模型文件较小，对多种缺陷类别具有适应性，且在这些缺陷类别上保持较高的平均准确率以及较高的实时性。
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公开(公告)号：CN115240114A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210893238.6
申请日：2022-07-27
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于注意力机制的变电站作业场景3D目标检测网络及方法，属于雷达3D点云数据处理技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于注意力机制的变电站作业场景3D目标检测方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：步骤1：对输入的点云数据进行两级局部特征提取，得到经过通道和点方向双重注意力串行加工后的局部区域；步骤2：通过全局特征提取聚合所有局部特征得到全局特征；步骤3：经全连接层进行分类与回归，预测目标的类别、中心点坐标、尺寸以及角度；本发明应用于3D目标检测。
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公开(公告)号：CN110045951B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910321710.7
申请日：2019-04-22
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种神经网络硬件低功耗定制化的开发工具，属于开发工具领域，包括以下步骤：S1：源码加工，源码加工的操作步骤为用户提供编码、用户输入参数与开发工具输出；S2：生成调节策略，将S1中最后生成的源码下载到硬件上运行，钩子函数将需要监听的功能段负载、电压、频率等信息以文本格式输出；S3：生成工程码源，生成工程码源，生成并输出包含调节函数的工程应用代码。该神经网络硬件低功耗定制化的开发工具，提前将电压、频率调节策略写入，不依赖于现场预测，防止预测错误导致实时性要求高的应用无法正常使用，本专利生产的工程文件，没有大量的性能监测、预测等服务于电压、频率调节的任务，不占用硬件资源。
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