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公开(公告)号：CN118733265A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410849661.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F9/50 , G06N3/063 , G06N3/0495
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，公开一种块稀疏化及负载的均衡方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取原始权重矩阵，所述原始权重矩阵包括多个权重系数；对获取的原始权重矩阵进行预处理获得预处理后权重矩阵；所述预处理后权重矩阵中对角线区域稠密度高于原始权重矩阵对角线区域稠密度；对预处理后权重矩阵进行划分，得到多个矩阵块，每个矩阵块对应分配一个众核系统的核心进行处理。本发明把一个全局均稀疏的矩阵，变为局部稠密其余系数的矩阵，在通过核心进行运算时，相对处理前的矩阵，实现更多在稠密计算上，从而提高计算效率。解决了通过众核系统进行脑仿真时，超大规模矩阵所带来的计算难度大以及负载不均匀的技术问题。
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公开(公告)号：CN115620400A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211410355.9
申请日：2022-11-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于专家语义支持的高空人员违章行为识别方法及系统，方法包括：基于专家知识确定每类违规行为的行为特征；使用包含违章行为的视频数据训练特征识别模型；构建训练数据集；构建行为识别模型，使用训练数据集对行为识别模型进行训练；获取视频数据，使用训练好的特征识别模型得到视频数据中各类行为特征的取值，将视频数据以及视频数据中各类行为特征的取值输入训练好的行为识别模型，得到违章行为识别结果。与现有技术相比，本发明除直接使用神经网络挖掘视频数据的特征外，还基于专家知识进行了特征挖掘，丰富了机器学习时的特征维度，最终使用两种模态的特征进行违章行为识别，可以有效提高违章行为识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119295006A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411352824.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/10 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N5/04 , G06F40/166 , H04N21/854 , H04N21/858 , H04N7/18 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V40/70
Abstract: 本发明涉及电力领域及计算机技术领域，公开了一种基于类脑智能体的电力全景巡视报告生成方法及相关装置；其中，所述电力全景巡视报告生成方法包括：获取用于电力全景巡视报告生成的业务指令和配置文件；基于所述业务指令和所述配置文件，利用类脑智能体进行报告生成，获得电力全景巡视报告；所述类脑智能体包括：类脑智能调度模块、环境感知模块、类脑感知模块、类脑记忆模块和类脑世界模型模块。本发明提供的技术方案，可降低人力成本、提升工作效率、缩短报告生成周期，可显著减少人为因素的影响与干扰，能够确保电力全景巡视报告的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN116227582A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310118939.7
申请日：2023-01-31
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/09 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种掩码自编码器的知识蒸馏方法、装置、设备及存储介质，该方法通过分别建立掩码自编码器的教师模型和学生模型，其中，所述教师模型和所述学生模型均为视觉变换模型，且所述教师模型的规模大于所述学生模型；对所述教师模型进行预训练；基于预训练好的所述教师模型对所述学生模型进行知识蒸馏预训练，使学生模型从预训练好的教师模型中学习数据泛化能力，得到表征能力更好的图像特征；基于下游任务对预训练好的所述学生模型进行微调训练，学生模型可部署在算力资源缺乏的电力边缘侧，在减少模型参数的同时保证了模型精度不下降，加速实时推理速度。
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公开(公告)号：CN119068205A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411089178.8
申请日：2024-08-09
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/40 , G06F17/16 , G06N3/045 , G06V10/774 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像特征提取技术领域，具体涉及一种图像特征提取方法、装置、设备和可读存储介质，包括：对采集的待处理图像进行patch划分，得到进行patch划分后的图像；将进行patch划分后的图像输入至预先建立的神经网络模型，得到待处理图像的最终的特征图；其中，神经网络模型是利用多组特征图提取单元构建，每组特征图提取单元包括：基于第一种窗口划分方式的注意力机制构建的第一特征图提取模块和基于第二种窗口划分方式的注意力机制构建的第二特征图提取模块。本申请提供的技术方案，实现了对高分辨率图像进行处理分析，降低了计算复杂度，有效提高了目标检测、图像分类等计算机视觉任务的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117478713A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311451438.7
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L67/125 , H04L67/10 , G06N3/092 , H04L67/00
Abstract: 本发明涉及工业大数据技术领域，公开了一种云边协同微调控制方法、装置、设备及存储介质，本发明提供的一种云边协同微调控制方法，结合云侧的低成本和高灵活性，边侧低时延和高安全性的优点，减少不必要的模型微调，节省计算资源，提升模型响应速度、及时微调模型使其适应部署的数据分布变化并保证电网采集数据的安全。
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公开(公告)号：CN115311740A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210885390.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种电网基建现场人体异常行为识别方法及系统，识别方法包括，搭建双通道三维卷积神经网络和双流特征融合网络，利用电网基建现场作业监控装置采集的历史工作人员作业视频数据集对网络进行训练，得到电网基建现场人体异常行为识别模型；从电网基建现场作业监控装置实时采集电网基建现场工作人员作业视频数据，获取实时视频最新16帧RGB图像及计算这16帧RGB图像的光流图；将最新视频流和光流图输入至电网基建现场人体异常行为识别模型，得到行为分类结果输出；根据分类损失结果判断，若无异常发生，则返回继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务；若有异常发生，则进行报警处理，然后继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务。
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公开(公告)号：CN119129655A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411106683.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 张希 , 王博 , 陈江琦 , 周飞 , 张国梁 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 郭鹏天 , 王晓辉 , 李黎 , 陈勇 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 张若冰 , 邱镇 , 卢大玮 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/045 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种卷积网络掩码方法、系统、设备及存储介质，包括：对于卷积模块中卷积核大于设定阈值的卷积层，引入与输入特征图相同宽、高的分组矩阵，并为所述分组矩阵设置分组索引；每个输出位置在执行卷积的时间，从与所述分组矩阵同一位置上分组索引相同的区域取值并计算，得到带掩码的卷积计算结果。本发明提出一种带掩码的卷积计算方法，实现了将卷积集成到掩码图像建模自监督预训练方法中，同时还实现了高效并行计算。
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公开(公告)号：CN117132917A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210529344.6
申请日：2022-05-16
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G08B21/18
Abstract: 本申请公开了一种电网设备的检测方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取待检测的目标电网设备实时的在线视频数据；利用在线视频数据中每一视频帧的视觉信息构建在线视频数据对应的目标特征序列；将目标特征序列输入预先训练的检测模型，以使检测模型对目标特征序列进行编码得到输出结果，并对输出结果进行重构得到重构结果；基于重构结果和输出结果计算重构误差，基于重构误差与预设误差的对比结果，确定目标电网设备对应目标设备状态。本申请通过提取每一帧的空间特构建特征序列。以此保证视频帧间的长时信息得到了充分的应用。同时避免电网设备的异常发生在视频离散采样的间隙。最终利用重构结果计算出的重构误差能够快速的识别设备状态。
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公开(公告)号：CN119291399A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411292656.5
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 保定天威保变电气股份有限公司 , 特变电工衡阳变压器有限公司
Inventor： 周飞 , 张鹏 , 范晓钰 , 张国梁 , 初宗博 , 朱孟兆 , 李晨昊 , 朱庆东 , 汪佐宪 , 李戈琦 , 李熙宁 , 赵晓林 , 高飞 , 王庆 , 陈争光 , 田汇冬 , 平腾志 , 董杰 , 苏钟焕 , 陈洪波
Abstract: 本申请提供了一种换流变压器铁心夹件引线组件故障诊断定位方法及系统，所述方法包括：步骤1、采集换流变压器铁心基波接地电流、夹件基波接地电流、换流变压器绝缘油中气体含量和换流变压器铁心局放量；步骤2、基于换流变压器铁心基波接地电流数据和夹件基波接地电流数据进行编码，获得接地电流编码，并基于换流变压器绝缘油中气体含量进行编码，获得含气量编码；步骤3、基于铁心基波接地电流、夹件基波接地电流、气体含量、铁心局放量、接地电流编码和含气量编码，对铁心夹件引线组件故障进行诊断，并根据诊断结果对故障进行定位，获得故障定位结果。本申请能够使用户更直观观察铁心夹件引线组件的故障定位和检修建议，提高运维效率。
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