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公开(公告)号：CN118396771A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410661360.X
申请日：2024-05-27
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/02 , G06F18/20 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及自动检测技术领域，具体涉及一种用于高密度养殖节点运行等级评价的方法及系统。本发明包括如下步骤：S1、构造模式特征：获取高密度养殖节点#imgabs0#中水质参数和电气指标参数，利用水质参数和电气指标参数构造高密度养殖节点#imgabs1#的模式特征；S2、运行等级的评价：根据高密度养殖节点#imgabs2#的模式特征，利用训练后的隐马尔可夫模型对高密度养殖节点#imgabs3#的运行等级进行评价；通过构造模式特征、隐马尔可夫模型、训练隐马尔可夫模型以及运行等级的评价等步骤，实现运行等级的准确评估，从而指导养殖节点的优化运行和管理；具有方法复杂度低、计算时间少、精度稳定性高等特点。
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公开(公告)号：CN116452844A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310064810.2
申请日：2023-01-17
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A01M29/00
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种驱鸟方法和装置，所述方法包括以下步骤：通过设置于云台上的相机获取实时的待驱鸟场所图像；通过第一目标检测模型检测所述待驱鸟场所图像中的鸟类目标；截取所述第一目标检测模型的检测结果中距离所述相机最近的鸟类检测框图像；通过第二目标检测模型检测所述鸟类检测框图像中的鸟类头部目标，其中，所述第二目标检测模型为轻量化模型；通过目标追踪算法对所述鸟类头部目标进行追踪，得到目标追踪信息；根据所述目标追踪信息控制设置于所述云台上的驱鸟器进行驱鸟。本发明能够大大提高驱鸟效果。
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公开(公告)号：CN113642178B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110936919.1
申请日：2021-08-16
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 常州常供电力设计院有限公司
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明提供了一种变电站虚拟红布幔的设置方法和装置，其中，该方法包括：将变电站中各实体屏柜与屏柜布置系统中的虚拟屏柜一一对应设置；获取变电站的PMS系统工作票中需要工作的第一实体屏柜；根据第一实体屏柜在屏柜布置系统中获取相应的第一虚拟屏柜；将第一虚拟屏柜相邻以及对侧的虚拟屏柜设置虚拟红布幔。根据本发明的变电站虚拟红布幔的设置方法，通过设置虚拟红布幔能够有效地防止出现红布幔脱落的情况，从而防止出现误操作的情况，大大提高了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN117455996A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311488030.7
申请日：2023-11-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司双创中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/73 , G06T7/80 , G06V10/26 , G06V10/143 , G06V10/10 , G06V10/24 , G06V10/80 , G06V20/52
摘要： 本发明实施例公开了一种基于异源相机的目标位置检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：基于设定标定板对异源相机进行标定，获得标定结果；所述异源相机包括红外相机及可见光相机；根据所述标定结果对异源相机采集的目标场景的红外图像及可见光图像进行校正；将所述红外图像和所述可见光图像分别输入目标分割模型，获得红外目标分割结果图及可见光目标分割结果图；根据所述红外目标分割结果图及可见光目标分割结果图确定所述目标场景中的目标位置。基于红外相机及可见光相机实现目标位置的检测，可以提高目标位置检测的效率及精度。
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公开(公告)号：CN116912890A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311181446.4
申请日：2023-09-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T3/40
摘要： 本发明涉及变电站治理技术领域，提供一种变电站鸟类检测方法和装置，所述方法包括以下步骤：采集变电站区域的视频数据并从视频数据中截取帧图像，其中，帧图像包括当前帧、短期帧和长期帧；对帧图像进行图像增强，获得相应的超分辨率图像；采用检测器网络对超分辨率图像进行特征提取、增强和聚合，得到聚合特征，并基于聚合特征进行鸟类检测。本发明能够有效解决视频数据噪声较多、分辨率较低、细节模糊等问题，从而提高鸟类检测的精度。
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公开(公告)号：CN114979429A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210375916.X
申请日：2022-04-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于视频监控系统的变电站巡检方法和装置，视频监控系统包括M个摄像单元，其中，变电站中的每个待监控设备对应一个或多个摄像单元，其中，M为正整数，该巡检方法包括以下步骤：获取目标待监控设备对应的各摄像单元与目标待监控设备之间的关联度，并选取关联度最大的摄像单元作为目标待监控设备的第一目标摄像单元；判断是否接收到第一目标摄像单元发送的第一监控画面；如果接收到第一监控画面，则根据第一监控画面对目标待监控设备进行监控。由此，采用视频监控系统对变电站进行自动巡检，无需人工现场巡视，从而大大降低了对人力物力和算力资源的消耗，并且巡检效率和准确性较高。
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公开(公告)号：CN118368456A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410520647.0
申请日：2024-04-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC分类号： H04N21/2662 , H04N21/466
摘要： 本发明涉及多媒体通信技术领域，具体涉及一种融合深度强化学习及启发式方法视频码率自适应决策方法。本发明包括如下步骤：S1、视频采集与编码；S2、传统启发式方法黑盒化；S3、特征融合与决策；S4、视频发送与接收；S5、状态记录与策略更新；S6、迭代优化。本发明在融合方式和深度强化学习模块的神经网络的更新策略两方面对Loki进行优化；相比原有的Loki方案，本发明在应用层具有更低的延迟和卡顿，而且维持与Loki相当的发送比特率；相比于原有的Loki方案，本发明的模型更能实时跟踪响应带宽变化，提高了在面对未知网络环境时融合模型的灵敏度，更广泛的适用于当今复杂多变的网络环境。
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公开(公告)号：CN116307557A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310208004.8
申请日：2023-03-06
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种电网用户互动补偿方法和系统，其中，该电网用户互动补偿方法包括以下步骤：获取电网用户的互动成本函数；根据不等式约束条件、用户激励相容约束条件和互动成本函数以电网公司利益最大化作为决策目标构建互动合同，其中，互动合同中包含多个合同选项；在电网用户选择目标合同选项后，获取电网用户的用户类型信息，并根据用户类型信息和目标合同选项执行互动合同中相应的补偿策略。根据本发明的电网用户互动补偿方法，能够在实现电网公司利益最大化的基础上激励用户参与互动，并且实际可操作性较高。
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公开(公告)号：CN114674460A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210349983.4
申请日：2022-04-02
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及电抗器技术领域，提供一种电抗器的温度异常报警方法及装置，方法包括：获取电抗器的历史温度；根据历史温度确定温度采样周期；以温度采样周期采样电抗器多个部位的当前温度；根据历史温度、当前温度和温度采样周期计算电抗器多个部位的温升速率；根据电抗器多个部位的当前温度和温升速率判断电抗器的温度是否异常，并在电抗器的温度异常时进行报警。由此，兼顾温度数值和温升速率，根据温度数据和温升速率判断电抗器的温度是否异常，在电抗器的温度异常时进行报警，使相关人员及时得知电抗器的温度情况，有利于避免或者减少因电抗器温度情况异常导致的火灾事故，可以保证电抗器的正常运行。
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公开(公告)号：CN118469949A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410600561.9
申请日：2024-05-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
摘要： 本发明涉及视频处理技术领域，公开了一种视频播放质量评估方法及装置、电子设备、存储介质。该方法包括：获取目标视频的播放特征，其中，所述播放特征包括延迟率、丢包率；将播放特征输入训练好的视频播放质量评估模型，得到目标视频的播放质量评估结果；其中，视频播放质量评估模型通过下述方式进行训练：建立视频样本集，所述视频样本通过录制源视频样本在不同网络服务质量条件下的播放结果得到；将视频样本提供给评估对象进行评估，获取所述评估对象针对视频样本生成的主观播放质量评估结果；将网络服务质量条件对应的播放特征作为训练样本输入原始视频播放质量评估模型，并获得原始播放质量评估结果，对原始视频播放质量评估模型进行训练。
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