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公开(公告)号：CN114466158A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111449147.5
申请日：2021-12-01
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司定西供电公司
摘要： 本发明公开了一种基于作业现场的音视频数据提取处理系统，包括音视频采集模块、信息记录模块、信息汇总模块、无线传输模块和终端接收模块，所述音视频采集模块与信息记录模块相连，所述信息记录模块与信息汇总模块相连，所述信息汇总模块与无线传输模块相连，所述无线传输模块与终端接收模块相连；音视频采集模块用于对作业场所信息进行采集，并将采集到的音视频汇总至信息记录模块内，信息记录模块将信息汇总至信息汇总模块进行收集，信息汇总模块通过无线传输模块将信息传递至终端接收模块；本发明属于作业现场管理技术领域，具体是指一种基于作业现场的音视频数据提取处理系统。
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公开(公告)号：CN114444838A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111408182.2
申请日：2021-11-25
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司定西供电公司
摘要： 本发明公开了一种变电运维安全风险全过程评估方法，将变电中需要保护的设备进行记录，同时将变电设备中存在问题进行登记；将设备存在的缺点进一步划分为硬件上的问题还是软件上的问题，进行分类记录；对运维人员安全注意事项进行登记注册，同时对进行预警提醒；对变电运维环境进行登记更新，对紧急情况进行预警分析和风险评估；根据上述信息，建立数据安全实施框架，实施框架贯穿设备运维安全事项、运维人员防护措施以及变电运维环境安全监测；实现安全策略和安全遵从安全体系，完成管理合规、技术防护、安全计划、安全建设以及安全运营，本发明属于变电站安全风险技术领域，具体是指一种变电运维安全风险全过程评估方法。
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公开(公告)号：CN117115727A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310857503.X
申请日：2023-07-13
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种变电站缺陷判别方法，包括缺陷判别样本库采集与建立，构成一对判别样本；数据预处理，对采集的判别样本对进行图像配准对齐的预处理操作，标注出对齐后样本对中存在差异的区域位置；孪生网络结构构建，每对图像从神经网络中提取四种不同尺度的特征图作为图像特征表示；特征工程，提取适用于目标检测和度量学习的特征向量；目标检测和相似度度量分支设计，达到提升预测框精度和改善特征空间的优化目标；模型推理及逻辑性后处理。本发明还公开了一种基于孪生检测模型的变电站缺陷判别系统，包括用于上述方法的模块。本发明适用于缺陷样本难获得，常规识别方法难以区分等复杂场景，具有适用范围广、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN115690542A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211369709.X
申请日：2022-11-03
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 兰州交通大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 一种基于改进yolov5的航拍绝缘子定向识别方法，包括以下步骤：获取训练所用的绝缘子图片集，利用带角度参数的定向框对所获图片集进行标注，生成深度学习模型所需的数据集，并对数据集进行划分得到训练集和测试集；基于yolov5网络构建绝缘子定向识别模型，该绝缘子定向识别模型括图像输入模块，特征提取BackBone模块，特征融合Neck模块及预测head模块；使用训练集对绝缘子识别模型进行训练，训练完成后使用划分好的测试集对绝缘子识别模型的性能进行评估，计算平均精度AP指标。本发明解决了yolov5网络无法进行定向目标识别，在复杂背景下学习干扰信息使先验知识含有背景噪声而导致定位不精确的问题。与现有方法比，本方法识别速度快、精度高，可应用于绝缘子视频流检测。
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公开(公告)号：CN114580823A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111390444.7
申请日：2021-11-23
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于变电站多方式融合的人机自然交互方法，将变电站位置地址传输至大数据平台和无人机控制器中；控制终端通过无线传输系统向无人机控制器传输巡检指令，无人机接收到巡检指令后，按照事先传输的地址和巡航范围对变电站进行巡检；无人机通过声音信号采集、图像信息采集进行实时监控和巡检，并对巡检异常现象进行智能分析、风险评估和预警处理；无人机声音信号采集通过麦克风阵列采集音源的声音信号，根据麦克风阵列中不同位置的麦克风采集的声音信号，判断音源的方位，本发明属于变电站人机交互技术领域，具体是指一种基于变电站多方式融合的人机自然交互方法。
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公开(公告)号：CN114445850A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111513440.3
申请日：2021-12-10
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 张祥全 , 马志程 , 王利平 , 赵金雄 , 李洪斌 , 张驯 , 聂江龙 , 马宏忠 , 刘超 , 焦飞 , 贺洲强 , 谈元鹏 , 陈钊 , 蔡常雨 , 王锋 , 莫文昊 , 夏天 , 陈维 , 赵连斌 , 朱海涛
摘要： 本发明涉及基于深度图像的电力生产人员安全监测方法，通过图像识别算法识别二维图像中运检人员、变电设备；基于空间三维深度数据与人体三维深度数据，计算被检设备与人员距离，提出一种人员骨骼关节的方向自适应检测方法以及基于中心点距离的关联人员骨骼关节与人员检测识别结果的配对方法。本发明为提升我国电网企业的电力基建、运检等生产业务场景下工作人员的安全管控水平提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN111026548A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911192808.3
申请日：2019-11-28
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种逆向深度强化学习的电力通信设备测试资源调度方法。该方法首次采用逆向深度强化学习相关理论，分析了基于边缘计算的通信设备中自动化测试资源需求，综合考虑资源调度时间和测试执行时间以及通信时间，采用深度逆向强化学习算法框架，设计了一种电力信息通信设备自动化测试移动边缘计算资源动态调度方法，提高测试资源利用率。
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公开(公告)号：CN117115728A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310857545.3
申请日：2023-07-13
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V20/64 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V20/70 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G08B3/10 , G08B21/24 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种应用于变电站现场作业的风险识别方法，包括以下步骤：对三维实景点云地图进行点云的聚类和语义分割；载入三维点云地图，导入工作票，布置变电站安全管控终端及激光雷达模块；对工作区域内的点云进行聚类和语义分割，完成三维点云地图与点云数据融合匹配；通过对工作人员的实时定位，进行实时监护，完成人员身份信息、违章行为的识别；对语义点云进行识别，匹配深度学习的风险识别库，对人员风险行为进行识别和告警。本发明还公开了一种应用于变电站现场作业的风险识别系统，包括与上述方法配合使用的装置及模块。本发明具有响应速度快、覆盖范围广、视频联动辅助监护、就地实时语音告警提示、全作业流程视频留存等优点。
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公开(公告)号：CN116822939A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310494913.2
申请日：2023-05-05
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 西安交通大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于三维空间关系的变电站带电区域风险辨识方法及系统，属于变电站现场作业安全风险识别技术领域。获取变电站带电区域及周围的图像信息；使用预先训练好的YOLO‑v5深度神经网络模型对变电站作业人员进行检测与定位，得到多分类风险辨识模型；使用预先训练好的多分类风险辨识模型对图像中作业人员与带电区域的三维空间关系进行风险辨识分类员。本发明在保证识别准确率的情况下实现速度最大化，求解速度快、求解质量高、消耗计算资源低，达到无人智能监控的目的。
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公开(公告)号：CN111026548B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201911192808.3
申请日：2019-11-28
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种逆向深度强化学习的电力通信设备测试资源调度方法。该方法首次采用逆向深度强化学习相关理论，分析了基于边缘计算的通信设备中自动化测试资源需求，综合考虑资源调度时间和测试执行时间以及通信时间，采用深度逆向强化学习算法框架，设计了一种电力信息通信设备自动化测试移动边缘计算资源动态调度方法，提高测试资源利用率。
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