一种基于VR技术的安全提示方法、装置、介质以及设备

    公开(公告)号:CN114546118B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202210159384.6

    申请日:2022-02-21

    IPC分类号: G06F3/01 G06F3/0484

    摘要: 本申请提供的一种基于VR技术的安全提示方法、装置、介质以及设备,该方法包括:获取用户的瞳孔图像,根据瞳孔图像,确定虚拟场景,响应用户在虚拟场景中输入的操作指令,从预设库中确定与操作指令对应的目标位置,调取目标位置对应的可控制的虚拟设备,以及若在预设时间段内虚拟设备被触发且未进行被操作,则生成提示信息以提示用户按照提示信息进行相应的操作。通过用户在虚拟场景中输入的操作指令,以确定与操作指令对应的第一目标位置,然后调取可控制的虚拟设备,以使作业人员可以在虚拟场景中控制虚拟设备,当作业人员在对虚拟场景进行误操作或者长时间没有操作时可以适当的提供正确的操作流程。

    基于图卷积神经网络的配电网故障区段定位方法及装置

    公开(公告)号:CN114646839A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202210105777.9

    申请日:2022-01-28

    IPC分类号: G01R31/08 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明提供了一种基于图卷积神经网络的配电网故障区段定位方法及装置,涉及电网故障定位的技术领域,包括:获取配电网络特征模型G=(V,E),并构建配电网定位网络模型,配电网定位网络模型包括输入层、隐藏层以及输出层,配电网络特征模型G=(V,E)中,V主要为负荷节点以及分布式电源节点,E为配电线路与开关;基于配电网络特征模型G=(V,E)中的获取配电网络节点V,并将所有节点V的邻边E的特征数据转换后合并至节点V特征向量Nv上以获取节点特征数据;将节点特征数据传输至隐藏层;在隐藏层中采用GraphSAGE算法进行聚合并输出边特征向量;输出层获取边特征向量并提取输出向量。通过本发明可以提高对于配电网中带有拓扑图结构的数据应用效果。