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公开(公告)号：CN118573579A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410631943.8
申请日：2024-05-21
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC分类号： H04L41/122 , H04L41/14 , H04L41/22 , H04Q1/14
摘要： 本发明涉及计算机技术领域，是一种智能化网络链路管理方法及系统，其将设备模型放置在虚拟化场景中，按照物理机房的实际布局进行排列，利用网络模拟仿真技术搭建机房网络拓扑结构，通过智能配线架实时采集配线架端口连接状态信息，实现通过图形化界面直观展现整个物理层的链路状态及资源情况，通过任务预测、智能引导跳线实现网络布线任务。本发明可以有效简化网络链路系统管理，减少人为失误，保证操作可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN116087686A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310097401.2
申请日：2023-01-18
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC分类号： G01R31/08 , G01R1/02 , G01R1/04 , G01S19/14 , G01V8/10 , G01B11/02 , G01B17/00 , G01S17/08 , G01W1/02
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的电网故障识别系统，包括：移动模块，所述移动模块用于在电网区域内移动；定位模块，所述定位模块用于实时定位移动模块的实时位置；本发明的有益效果是，设有移动模块、定位模块、地图导航模块、驱动模块、测距模块、摄像模块、识别模块、气象检测模块、传输模块、分析模块以及维护模块，移动模块移动，摄像模块实时拍摄照片，识别模块识别摄像模块拍摄照片内的内容，并与预设定的故障状态进行比较，进行故障识别，当故障时，维护模块立即对故障位置进行维护，无需操作人员亲自前往故障地点进行维护，提高电网维护效率。
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公开(公告)号：CN114722421A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210091851.6
申请日：2022-01-26
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种基于多方安全计算的数据隐私保护方法，涉及计算机技术领域，针对现有的数据隐私保护方法存在缺陷的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：通过计算机、手机和其他渠道对信息进行采集，之后将采集到的信息输送至数据处理平台，通过数据处理系统的数据信息接收模块对采集到的信息进行接收，通过数据信息处理模块对采集到的信息进行处理，之后通过数据信息分类模块进行处理后的信息进行分类。发明可对多方的数据信息进行储存备份，从而方便工作人员对数据的运行状态进行分析，从而方便工作人员对数据隐私保护方法进行优化，继而有效的提高数据隐私保护方法的工作性能。
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公开(公告)号：CN118429741A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311689906.4
申请日：2023-12-07
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06V10/28 , G06V10/36
摘要： 本发明公开了一种图像数据增强方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取原始图像数据集，并输入到深度神经网络中；在深度为S＝{0,1,…，n}的深度神经网络中随机选择一层，当S＝0时，从原始数据集中随机选择两个图片，作为基础图像数据，当S＝n，n>0时，从第n层随机选择两个特征图，作为基础图像数据；通过对基础图像数据进行傅里叶变换，得到基础图像数据中的高频区域和低频区域，并对得到的图像使用低通滤波器，在采样的低频图像上应用阈值获得随机二进制掩码；采用随机二进制掩码作为权重，对基础图像数据进行混合拼接，得到混合增强图像。采用本发明可提高生成图像的质量和多样性。
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公开(公告)号：CN115829999A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211656530.2
申请日：2022-12-22
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测模型生成方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：通过获取绝缘子图像，并对绝缘子图像进行处理，得到样本绝缘子图像；基于预先标签对样本绝缘子图像进行标签标注，得到具有标签信息的训练样本图像集，其中，预设标签包括四个类别的标签；基于训练样本图像集，训练预设目标检测算法模型，得到最优权重参数；根据实验结果调整预设图像算法，得到目标图像算法检测绝缘子是否存在缺陷。轻量化模型Mobilenet应用于YOLOv5_s的主干网络来进行特征提取可训练参数和运算量较少的卷积神经网络，通过改进使得模型对绝缘子缺陷检测模型生成提高了效率，在保证了检测缺陷准确率的同时也轻量化网络，满足移动端设备。
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公开(公告)号：CN114898895A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210467433.2
申请日：2022-04-29
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G16H70/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/295
摘要： 本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置。前者包括建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型；利用测试样本集对不良反应识别模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。本发明大量获取网络有关新疆地方药物不良反应的文本信息建立新疆地方药物不良反应语料库，利用基于注意力机制的双向长短时记忆网络和卷积神经网络混合网络的神经网络模型，捕捉新疆地方药物不良反应语料库中文本的双向语义依赖和局部特征，利用注意力机制，突出重要的特征，保证不良反应的有效识别。
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公开(公告)号：CN114898197A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210466286.7
申请日：2022-04-29
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种智能导航技术领域，是一种用于物体检测的辅助导航方法、辅助导航系统及相关装置，前者采集前方环境图像；将前方环境图像输入到物体检测模型中；获取物体检测模型的输出信息，完成辅助导航的物体分割识别，其中，所述输出信息包括所述前方环境图像中的道路、障碍对应的分割识别信息。本发明基于多尺度的变型卷积语义分割神经网络算法训练输出物体检测模型，利用物体检测模型对环境图像进行分割识别，识别获得环境图像中的道路、障碍等对象，从而为视障人士提供辅助导航，并且通过视障人士辅助导航系统为视障人士提供路线、道路、障碍等信息的语音导航服务，帮助视障人士行走在复杂环境中，保证其安全出行。
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公开(公告)号：CN117011265A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310972566.X
申请日：2023-08-03
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及电力设备技术领域，是一种基于融合ViT卷积神经网络的电力设备异常类型自检测方法，其包括：进行图像数据的采集；利用ProGAN进行数据清晰化处理；在ProGAN生成的高清数据集基础上，进行显著化数据处理，显著性加强区域特征，提高设备关键部位像素；联合VGG16和ViT两种卷积神经网络，构建融合电力设备图像显著性特征的深度学习模型；针对各类缺陷样本数量与模型训练指标的关系进行数据建模，通过不断自优化模型实现样本数量自定义以及动态调整，实现训练样本集的迭代更新以及扩充。本发明提高了识别精度，减少了巡检的时间，有效解决了分类速度慢的问题；还实现了动态更新数据集，缩短了训练过程中样本清洗的时间，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN115242661A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210618292.X
申请日：2022-06-01
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L41/142 , H04L43/08
摘要： 本发明涉及一种信息通信技术领域，是一种基于组件层次分析的通信方案决策方法及相关装置，前者包括确定所需的必要特征；运用AHP算法分析必要特征的权重；将TOPSIS算法和必要特征的权重相结合，对待决策通信方案进行排序，获取最佳通信方案。本发明针对各种传输缺陷选择合适的特征作为决策指标，并利用AHP算法和TOPSIS算法对待决策通信方案进行排序，选择最佳的通信方案，从而提高通信系统的适应性和鲁棒性，提高通信信道的吞吐量，并降低延迟，满足用户使用体验感。
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公开(公告)号：CN118736223A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410839228.3
申请日：2024-06-25
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06V10/44
摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种导线异常识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法通过使用SAM模型对包含待识别导线的输入图像进行分割，并使用边缘增强单元对SAM模型分割得到的图像进行增强，得到包含待识别导线位置信息的分割图像，然后使用待识别导线位置信息在输入图像中确定目标区域，将目标区域裁剪为多个目标图像块，使用训练好的基于自注意力机制的图像识别模型对该多个目标图像块进行识别，得到导线异常识别结果，在复杂背景图像下仍然能够准确检测出导线异常，且无需大量样本数据进行训练，识别精度较高且成本较低，便于大规模推广应用。
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