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公开(公告)号：CN117765383A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311486536.4
申请日：2023-11-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 马莉 , 卢生炜 , 周明 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 朱正雨 , 黄伟杰 , 李朝瑞 , 郑拓 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 骆元鹏 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 张文成 , 江桥 , 易乐安 , 李建峰 , 王水 , 肖淞
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗网络的智能矢量化方法、系统、设备及介质，方法包括：获取空间数据并进行预处理；对预处理后的数据进行数据增强；将增强后的数据输入训练好的智能矢量化模型，输出最优的矢量化结果；智能矢量化模型的训练，进一步包括：基于生成对抗网络的思想，构建基于U‑net的智能矢量化模型，所述模型包括生成器模块和识别器模块，所述生成器模块用于生成矢量掩膜部分，所述识别器模块用于在训练过程中不断筛选最优的掩膜，进而得到输出样本的最优矢量化结果；构建损失函数，并通过损失函数对训练模型进行约束优化，得到训练好的模型。本发明通过将深度学习应用到遥感数据矢量化应用中，实现了复杂场景下的空间数据的规则矢量化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117765412A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311486510.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 马莉 , 卢生炜 , 周明 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 朱正雨 , 黄伟杰 , 李朝瑞 , 郑拓 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 骆元鹏 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 张文成 , 江桥 , 易乐安 , 李建峰 , 王水 , 肖淞
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于无人机影像的建筑物屋顶提取方法、装置及介质，方法，包括：获取无人机影像数据并进行预处理；将预处理后的数据输入训练好的模型，输出建筑物屋顶提取结果；所述模型的训练，进一步包括：构建主干特征提取网络及三分支解码网络；将训练数据输入预先构建的主干特征提取网络，得到建筑物的特征提取结果；将所述特征提取结果分别输入预先构建的三分支解码网络，用于上下文细节解码、语音信息解码和边界信息解码；将所述上下文细节解码、语音信息解码和边界信息解码的结果进行融合，得到分割特征图用于建筑物提取。本发明通过构建建筑物屋顶提取模型，提高建筑物屋顶提取精度与提取效率。
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公开(公告)号：CN117372896A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311097431.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 马莉 , 周明 , 卢生炜 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 骆元鹏 , 肖淞 , 孙利平 , 廖晓红 , 张童彦 , 黄伟杰 , 朱正雨 , 李朝瑞 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 李建峰 , 张文成 , 江桥 , 易乐安
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开一种基于影像的无监督道路提取方法、系统、设备及介质，方法包括：获取变电站施工区域的影像数据并进行预处理；将预处理后的影像数据输入训练好的地物无监督分割模型，得到初步的道路分割结果；对所述初步的道路分割结果进行后处理操作，得到最终的道路提取结果；其中，所述地物无监督分割模型的训练包括：将影像训练样本输入构建的卷积神经网络，得到影像训练样本聚类后的特征图；对所述聚类后的特征图进行分类，得到道路粗分割影像；将所述道路粗分割结果进行超像素精化，得到道路精化分割影像；构建损失函数，使用随机梯度下降更新网络参数。本发明实现了无监督场景下变电站施工进度中的道路精准检测。
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公开(公告)号：CN117928536B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311512887.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Abstract: 本发明公开一种室内外一体化实时组合定位方法，包括以下步骤：可穿戴设备UWB时间系统与GNSS时间系统同步，以及穿戴设备UWB坐标系统与GNSS坐标系统统一；确定被监测目标初始位置；将被监测目标初始位置或者上一刻的位置信息及可穿戴设备与UWB基站或者卫星之间的距离数据输入卡尔曼滤波器，服务器依据初始位置或者上一刻的位置信息及可穿戴设备与UWB基站或者卫星之间的距离数据解算被检测目标当前时刻的实时位置；本发明结合GNSS及UWB定位技术，针对室内外环境下的不同定位环境，对定位场景进行了区分，能够实现对人员在室内外场景切换时的连续定位，对比单一定位系统，应用范围更加广泛。
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公开(公告)号：CN117928536A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311512887.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Abstract: 本发明公开一种室内外一体化实时组合定位方法，包括以下步骤：可穿戴设备UWB时间系统与GNSS时间系统同步，以及穿戴设备UWB坐标系统与GNSS坐标系统统一；确定被监测目标初始位置；将被监测目标初始位置或者上一刻的位置信息及可穿戴设备与UWB基站或者卫星之间的距离数据输入卡尔曼滤波器，服务器依据初始位置或者上一刻的位置信息及可穿戴设备与UWB基站或者卫星之间的距离数据解算被检测目标当前时刻的实时位置；本发明结合GNSS及UWB定位技术，针对室内外环境下的不同定位环境，对定位场景进行了区分，能够实现对人员在室内外场景切换时的连续定位，对比单一定位系统，应用范围更加广泛。
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公开(公告)号：CN118444345A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410408324.2
申请日：2024-04-07
Applicant: 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种自适应气象与通讯条件的GNSS地表位移监测方法及系统，该方法包括以下步骤：该系统根据电池状态、风险评估和天气预测信息，生成并执行相应的供电频率策略；测站和基站获取GNSS观测数据；基站解析载波相位，生成差分改正数据，并将其发送至测站；测站通过来自于基站的差分改正数据，对其自身接收到的GNSS观测数据进行改正，获得定位数据；测站将定位数据及其相应的光伏电池单元状态信息和供电频率策略发送至卫星通讯地面站；卫星通讯地面站根据通讯状态确定传输路径，将定位数据发送到服务器；卫星通讯地面站根据各测站发送的定位数据及其相应的光伏电池单元状态信息和供电频率策略调整下次测站的光伏电池单元的供电频率策略。本发明有效提高定位数据的可靠性。
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