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公开(公告)号：CN115440224A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211083092.5
申请日：2022-09-06
申请人： 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分类号： G10L15/26 , G10L15/06 , G10L21/0208
摘要： 本发明公开了一种语音处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取电力巡检过程中待识别的巡检语音信息；基于巡检语音声学模型对巡检语音信息处理，得到巡检语音信息中每个音频帧所对应的文字识别结果；基于目标解码图对各文字识别结果进行处理，得到与巡检语音信息相对应的目标巡检文本。解决了现有技术中基于通用语音识别模型对电力巡检专业术语识别准确率低的问题，提高语音识别准确性，满足电力巡检语音识别需求，助力巡检作业提质增效。
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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
申请人： 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分类号： G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 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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公开(公告)号：CN117239930B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311224968.8
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种用于配电网智能巡检系统及方法，涉及配电网智能巡检技术领域，包括：获取巡检分析模型；将模型参数转换为特定的张量形式，判断与目标移植平台所支持的网络结构是否匹配；若匹配，根据目标网络结构，将巡检分析模型的张量形式转化为目标张量，并对巡检分析模型的算子结构中不一致的部分进行改写，完成巡检分析模型的重编译；若不匹配，针对不匹配的模型参数类型进行张量重生成，以及对不匹配的算子结构进行重生成，完成巡检分析模型的重编译；将重编译后的巡检分析模型推送至目标移植平台，使目标移植平台根据巡检任务进行巡检分析。实现配电网巡检分析模型的快速编译升级及推送，解决不同平台适配周期长问题。
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公开(公告)号：CN117409238A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311226891.8
申请日：2023-09-21
申请人： 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
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/00
摘要： 本发明涉及配电线路巡检技术领域，提供了配电网跌落式熔断器绝缘保护罩缺失的识别方法及系统，包括：采用熔断器检测模型定位熔断器设备在配电网设备图像中的位置，并将定位的熔断器设备图像输入熔断器绝缘罩缺失故障分类模型，得到故障类别；其中，熔断器检测模型，通过在骨干网络引入空洞金字塔池化，采用全局平均池化块和多个膨胀率不同的空洞卷积块，捕捉多个比例的图像上下文信息后，通过上采样分支和降采样分支分别提取不同尺度的图像细节信息和图像语义信息，并在不同尺度上进行融合，以多尺度预测输出熔断器设备位置。实现了熔断器绝缘罩故障的准确识别。
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公开(公告)号：CN117409237A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311226498.9
申请日：2023-09-21
申请人： 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
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06T7/194 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06T7/00
摘要： 本发明涉及配电线路巡检技术领域，提供了一种配电网导线绝缘套损坏的识别方法及系统，包括：通过绝缘导线分割模型提取所述架空导线可见光图像中导线区域，得到分割后的架空导线图像；基于所述分割后的架空导线图像，对架空导线可见光图像中的背景区域进行加权去除，得到可见光绝缘导线图像；对可见光绝缘导线图像进行切分实现图像序列化，得到若干个子图像；对于每个子图像，采用轻量化的目标检测模型，识别绝缘护套损坏的类别及位置，并将识别结果进行后处理映射到可见光图像。不仅去除了复杂背景干扰，而且增大绝缘导线护套缺陷目标占比，提高了缺陷目标识别识别效率。
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公开(公告)号：CN117252834A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226617.0
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T3/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T15/04 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开一种配电网巡检数据对抗扩充方法、系统、设备及介质，包括：对配电网巡检实景图像分离出目标设备及目标设备下的缺陷部件后，得到真实部件图像；对目标设备的实物图像经缺陷仿真后，得到渲染部件图像；对真实部件图像和内容图像进行风格迁移，得到渲染合成图像；根据渲染合成图像和真实部件图像训练生成式对抗网络，根据训练后的生成式对抗网络，生成包含有给定缺陷类型对应的缺陷设备及缺陷设备下缺陷部件的缺陷局部图像；将缺陷局部图像替换至配电网正常巡检图像的对应设备位置处，得到含缺陷的配电网巡检图像扩充样本。实现配电网线路缺陷样本的快速且高质量扩增。
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公开(公告)号：CN117251764A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226603.9
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种配电网故障巡检方法、系统、设备及存储介质，包括：获取配电网巡检数据样本；对构建的巡检分析模型进行网络结构训练，包括：初始化巡检分析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，选择性删除或共享对应的权重及分支结构；定义矢量计算有向图，将网络结构训练后的巡检分析模型以矢量计算有向图的形式组成相适配的网络架构，在该网络架构上采用可微分的连续梯度下降搜索的方式进行模型参数自优化，将优化后的模型参数与原有模型参数进行二次连接后进行模型参数训练，由此得到最优巡检分析模型；采用最优巡检分析模型，对配电网巡检数据进行异常诊断。
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公开(公告)号：CN117239930A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311224968.8
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种用于配电网智能巡检系统及方法，涉及配电网智能巡检技术领域，包括：获取巡检分析模型；将模型参数转换为特定的张量形式，判断与目标移植平台所支持的网络结构是否匹配；若匹配，根据目标网络结构，将巡检分析模型的张量形式转化为目标张量，并对巡检分析模型的算子结构中不一致的部分进行改写，完成巡检分析模型的重编译；若不匹配，针对不匹配的模型参数类型进行张量重生成，以及对不匹配的算子结构进行重生成，完成巡检分析模型的重编译；将重编译后的巡检分析模型推送至目标移植平台，使目标移植平台根据巡检任务进行巡检分析。实现配电网巡检分析模型的快速编译升级及推送，解决不同平台适配周期长问题。
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公开(公告)号：CN117220413A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311226607.7
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种配电网巡检智能分析平台及方法，包括：端侧分析子系统获取多路巡检数据并进行巡检分析，将未处理完成的巡检任务、巡检分析结果及多路巡检数据发送至边侧分析子系统；在进行巡检分析时采用权重参数和网络结构参数与量化参数对应转化的方式模型进行轻量化处理；边侧分析子系统接收巡检任务并进行巡检分析，将巡检分析结果发送至端侧分析子系统，将未处理完成的巡检任务、端侧分析子系统的巡检分析结果和边侧分析子系统的巡检分析结果发送至云侧决策子系统；云侧决策子系统汇总巡检分析结果并接收巡检任务以进行最终的巡检任务决策，解决了当前云端服务器与边缘侧资源无法实时评估及协同性不足的问题，实现云边协同的立体式巡检。
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公开(公告)号：CN113723536A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111026201.5
申请日：2021-09-02
申请人： 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种电力巡检目标识别方法及系统，获取电力巡检历史图像数据，形成训练样本集；选择深度学习模型对训练样本集进行目标识别训练，获取训练模型组；准备目标检测测试样本，根据电力巡检目标识别需求，选取模型中每类目标的置信度、模型代数进行模型选定目标函数，作为遗传算法适应度函数；运用每个检测模型进行测试样本测试，以模型与每类目标置信度作为变量，对适应度函数进行迭代求解，求取目标函数最大值，确定各训练模型组中的最优解；利用确定的所述最优解所对应的深度学习模型及其参数，作为业务场景实际应用的目标识别模型，利用该模型对电力巡检图像数据进行现场目标识别工作。
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