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公开(公告)号：CN112419316A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011472397.6
申请日：2020-12-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 西北工业大学
摘要： 本发明提供一种跨设备可见光纹理缺陷检测方法及装置，通过对待检测设备拍摄可见光图像，能够利用第一网络模型和第二网络模型识别该可见光图像中的实际纹理缺陷区域和缺陷类型。本发明在保证检测准确率的情况下，设计了一种能够跨设备进行的可见光纹理缺陷检测，具有更高的使用灵活性，降低了进行缺陷检测的代价。
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公开(公告)号：CN113989746B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111319503.1
申请日：2021-11-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 西北工业大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供了一种场景中复杂事件的检测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：将同一时间段内连续的第一数量个光波谱段实时图像序列，输入到预设事件内容提取模型中，以使预设事件内容提取模型对第一输入参量进行特征提取，并输出同一时间段内检测到的复杂事件，其中，复杂事件为光波谱段实时图像序列的空域特征和时域特征，将复杂事件输入到预设复杂事件检测模型中，以使预设复杂事件检测模型对第二输入参量进行特征提取，并输出第二输入参量对应的检测结果。本发明通过综合多种光波谱段实时图像序列，结合复杂事件数据库和神经网络模型，对采集的多种光波谱段实时图像序列进行特征提取和复杂事件确定，实现对场景中复杂事件的高效检测。
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公开(公告)号：CN113989746A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111319503.1
申请日：2021-11-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 西北工业大学
摘要： 本发明实施例提供了一种场景中复杂事件的检测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：将同一时间段内连续的第一数量个光波谱段实时图像序列，输入到预设事件内容提取模型中，以使预设事件内容提取模型对第一输入参量进行特征提取，并输出同一时间段内检测到的复杂事件，其中，复杂事件为光波谱段实时图像序列的空域特征和时域特征，将复杂事件输入到预设复杂事件检测模型中，以使预设复杂事件检测模型对第二输入参量进行特征提取，并输出第二输入参量对应的检测结果。本发明通过综合多种光波谱段实时图像序列，结合复杂事件数据库和神经网络模型，对采集的多种光波谱段实时图像序列进行特征提取和复杂事件确定，实现对场景中复杂事件的高效检测。
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公开(公告)号：CN114241294A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111320478.9
申请日：2021-11-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 西北工业大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供了一种设备异常检测的方法、系统、设备及存储介质，方法包括：在预设时长内，使用三光采集设备对目标设备进行数据采集，获得三光融合图像序列数据，将其输入到异常特征提取模型进行特征提取，获得多变量时序序列数据，对多变量时序序列数据中的部分数据或全部数据，进行子序列划分，获得多变量子序列段数据，将其输入到预设异常检测模型中进行误差判定，获得目标设备的异常状态判断结果。通过对经过异常特征提取的多变量时序序列数据进行子序列化分，在保证数据准确的基础上，获得了反应设备异常的多变量子序列段数据，使本发明相较于现有技术，在检测准确性和检测效率上均有提高。可见，本发明提高了对电力设备异常检测的效率。
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公开(公告)号：CN113987953A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111319532.8
申请日：2021-11-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 西北工业大学
摘要： 本发明实施例提供了一种故障检测模型轻量化的方法、系统、设备及存储介质，方法包括：利用预设训练集和预设测试集对第一电力设备故障检测模型进行训练，获得第二电力设备故障检测模型，利用轻量化网络结构对第二电力设备故障检测模型的基础网络结构进行替换，获得第三电力设备故障检测模型，将第三电力设备故障检测模型输入到预设压缩微调算法中，进行压缩微调，获得第四电力设备故障检测模型，将第四电力设备故障检测模型输入到预设优化引擎中，以使预设优化引擎对第四电力设备故障检测模型进行优化，获得轻量化的电力设备故障检测模型。本发明实现了在保证输出结果准确的前提下，降低神经网络模型的结构复杂程度。
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公开(公告)号：CN113971777A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111240270.6
申请日：2021-10-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 西北工业大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供设备故障预测方法、装置及服务器，应用于电力系统技术领域，该方法首先获取目标设备在预设时间区间内多个采样时刻的设备图片集，然后提取各设备图片集中各目标谱段设备图片的目标参数的参考值，得到各采样时刻对应的参考数据集，进一步将各参考数据集输入预训练的数据预测模型，得到目标设备在多个预测时刻的预测数据集，最后将各预测数据集输入预训练的故障确定模型，得到目标设备的故障预测结果。本方法能够基于不同多个目标谱段的设备图片对目标设备进行故障预测，进而提前确定电力设备是否有可能发生故障，为运维人员采取针对性的运维措施提供参考依据，解决现有技术存在的问题。
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公开(公告)号：CN112381784B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202011260499.1
申请日：2020-11-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F11/22
摘要： 本申请公开了一种基于多光谱图像的设备检测系统，包括：多光谱图像采集设备和处理设备，处理设备与多光谱图像采集设备相连接，处理设备的检测处理器用于：接收多光谱图像采集设备传输的图像集合；至少对其中的红外图像进行图像识别，以得到红外图像的温升识别结果，温升识别结果包括：红外图像中的每个图像区域的温升异常检测结果；至少对图像集合中的可见光图像和紫外图像进行图像识别，以得到紫外图像的放电识别结果，放电识别结果包括：紫外图像中的每个图像区域的放电异常检测结果；根据温升识别结果和放电识别结果，获得设备检测结果，包括：每个图像区域的异常检测结果，异常检测结果表征电力设备中与图像区域对应的设备部件是否存在异常。
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公开(公告)号：CN112379231B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011263184.2
申请日：2020-11-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于多光谱图像的设备检测方法及装置，方法包括：获得多个图像集合；至少对每个图像集合中的红外图像进行图像识别，以得到红外图像的温升识别结果，温升识别结果包括：红外图像中所包含的每个图像区域的温升异常检测结果；至少对每个图像集合中的可见光图像和紫外图像进行图像识别，以得到紫外图像的放电识别结果，放电识别结果包括：紫外图像中所包含的每个图像区域的放电异常检测结果；根据每个图像集合中的温升识别结果和放电识别结果，获得设备检测结果，设备检测结果包括：红外图像或紫外图像中所包含的每个图像区域的异常检测结果，异常检测结果表征电力设备中与图像区域对应的设备部件是否存在异常。
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公开(公告)号：CN113407981A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110954361.X
申请日：2021-08-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于零知识证明的能源消费数据处理方法，包括：基于预设频率获取耗能企业的原始能源消费数据；基于哈希算法计算原始能源消费数据的散列值，将所述散列值作为第一证明问题；根据能源大数据中心的业务需求确定不可逆函数，基于不可逆加密算法得到原始能源消费数据的第二证明问题；验证原始能源消费数据是否完整，若验证通过，分别计算第一证明问题和第二证明问题的零知识证明，若零知识证明均满足能源大数据中心规定的验证条件，则将第二证明问题存储到能源大数据中心。本发明在不泄露耗能企业的原始能源消费数据的同时，采集到真实的能源消费数据的相关信息，并能够直接被能源大数据中心用于后续的分析业务。
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公开(公告)号：CN112702600A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011591927.9
申请日：2020-12-29
申请人： 南京大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04N19/124 , H04N19/13 , H04N19/149 , H04N19/30 , G06N3/04 , G06T9/00
摘要： 本发明公开一种图像编解码神经网络分层定点化方法。该方法的步骤如下：(1)选取合适的静态图像训练集及测试集建立并训练端到端的图像编解码网络；(2)对所述图像编解码网络的参数和激活值进行定点化，其中，对于网络不同层的参数和激活值采用不同的定点化比特数，并对需要进行浮点运算的激活函数进行简化；(3)重新训练经步骤(2)定点化后的图像编解码网络；(4)将训练后的图像编解码网络的输出数据，经过量化和无损熵编码输出作为压缩数据。本发明的方法通过对不同的网络层采用不同的量化系数，优化了定点化效果。
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