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公开(公告)号：CN112084986A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010971121.6
申请日：2020-09-16
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 郭志伟 , 黄天富 , 金淼 , 张军 , 雷民 , 李建新 , 詹文 , 陈习文 , 陈卓 , 卢冰 , 汪泉 , 王斯琪 , 王旭 , 聂高宁 , 周玮 , 付济良 , 齐聪 , 郭子娟 , 余雪芹 , 刘俊 , 郭鹏 , 朱赤丹 , 吴志武 , 伍翔
摘要： 本发明涉及一种基于图像特征提取的实时安全帽检测方法，步骤S1:建立人体数据集和安全帽数据集，并使用DPM算法训练人体检测模型，使用HOG特征和SVM训练安全帽分类器；步骤S2：从实时视频中获取视频帧图像；步骤S3：对获取的视频帧图像，使用人体检测模型，并提取出人体所在矩形区域；步骤S4：对提取出的人体所在矩形区域进行安全帽颜色匹配，若无匹配成功区域，则播放报警信息，否则进行步骤S5；步骤S5：对安全帽颜色匹配成功的区域，使用安全帽分类器进行安全帽检测，若没有检测到安全帽，则播放报警信息。本发明实现了安全帽识别的智能化，提高了安全帽检测的准确率与鲁棒性，在不同的场景中均能够准确检测出工人是否佩戴安全帽。
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公开(公告)号：CN113627326B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110912123.2
申请日：2021-08-10
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于可穿戴设备和人体骨架的行为识别方法。包括如下步骤：（1）基于可穿戴设备，获取人体整体行为状态；（2）基于深度相机，获取人体骨架信息；（3）通过图卷积网络提取人体骨架的空间特征；（4）使用长短时记忆网络提取骨架序列的时序信息；（5）将GCNN提取的空间信息与LSTM提取的时序信息进行融合；（6）通过SVM分类器进行分类识别，识别人体具体行为。本发明利用可穿戴设备获取人体整体位置和运动情况，利用深度学习网络模型对人体骨架信息进行识别与分类，准确识别人体行为。
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公开(公告)号：CN114970585A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210622358.2
申请日：2022-06-02
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于RFID技术的安全工器具状态识别方法，包括以下步骤：步骤（1），控制天线发射特定频率的无线电波产生磁场；步骤（2），当带有RFID的工器具进入磁场后，接收到天线发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息；步骤（3），通过使用基于空间指纹的RFID定位机制，收集定位区域中各个位置的指纹信息，根据收集到的信息进行目标标签位置的匹配，实现定位；步骤（4），使用动态帧时隙算法解决多标签响应冲突问题并通过深度神经网络估计剩余标签数；步骤（5），通过RFID读写器读出信息并显示。该方法有利于便捷、高效地对安全工器具进行管理。
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公开(公告)号：CN114067268A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111364569.2
申请日：2021-11-17
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明提出一种电力作业现场安全帽检测及身份识别方法及装置，包括以下步骤：步骤一、获取电力作业现场的待识别图像；步骤二、将所述待识别图像输入目标检测网络，获取所述目标检测网络输出的安全帽佩戴状态检测结果；步骤三、根据所述安全帽佩戴状态检测结果确定所述待识别图像中目标区域的人员身份；本发明能通过识别电力作业现场工作人员安全帽种类，进而判识别工作人员身份，辅助管理人员管理，防止外来人员对电力作业现场造成重大经济损失，保证人员生命安全。
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公开(公告)号：CN112818881A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110166922.X
申请日：2021-02-07
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 郭志伟 , 黄天富 , 金淼 , 张军 , 雷民 , 吴志武 , 张颖 , 李建新 , 詹文 , 陈习文 , 陈卓 , 卢冰 , 汪泉 , 王斯琪 , 王旭 , 聂高宁 , 周玮 , 付济良 , 齐聪 , 郭子娟 , 余雪芹 , 刘俊 , 郭鹏 , 朱赤丹 , 王春光 , 周志森 , 伍翔
摘要： 本发明提供了一种人体行为识别方法，包括步骤：建立背景模型；根据建立的背景模型，从当前的图像帧中提取出前景点，并将所有的前景点融合后作为运动人体剪影的全局特征；利用光流假设提取当前的图像帧中提取出的前景点的局部特征；对当前的图像帧，将全局特征与局部特征进行拼接，作为当前帧的帧内融合特征；对连续帧的特征描述进行降维，得到帧间融合特征，将帧内融合特征与帧间融合特征进行融合，以识别分类行为。本发明不仅提取过程较为简便，而且克服单一特征表现力不足的缺陷，寻找容易表征运动的特征并进行融合，最大程度保留运动信息以便分类。
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公开(公告)号：CN112818881B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110166922.X
申请日：2021-02-07
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 郭志伟 , 黄天富 , 金淼 , 张军 , 雷民 , 吴志武 , 张颖 , 李建新 , 詹文 , 陈习文 , 陈卓 , 卢冰 , 汪泉 , 王斯琪 , 王旭 , 聂高宁 , 周玮 , 付济良 , 齐聪 , 郭子娟 , 余雪芹 , 刘俊 , 郭鹏 , 朱赤丹 , 王春光 , 周志森 , 伍翔
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774
摘要： 本发明提供了一种人体行为识别方法，包括步骤：建立背景模型；根据建立的背景模型，从当前的图像帧中提取出前景点，并将所有的前景点融合后作为运动人体剪影的全局特征；利用光流假设提取当前的图像帧中提取出的前景点的局部特征；对当前的图像帧，将全局特征与局部特征进行拼接，作为当前帧的帧内融合特征；对连续帧的特征描述进行降维，得到帧间融合特征，将帧内融合特征与帧间融合特征进行融合，以识别分类行为。本发明不仅提取过程较为简便，而且克服单一特征表现力不足的缺陷，寻找容易表征运动的特征并进行融合，最大程度保留运动信息以便分类。
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公开(公告)号：CN113627326A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110912123.2
申请日：2021-08-10
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于可穿戴设备和人体骨架的行为识别方法。包括如下步骤：（1）基于可穿戴设备，获取人体整体行为状态；（2）基于深度相机，获取人体骨架信息；（3）通过图卷积网络提取人体骨架的空间特征；（4）使用长短时记忆网络提取骨架序列的时序信息；（5）将GCNN提取的空间信息与LSTM提取的时序信息进行融合；（6）通过SVM分类器进行分类识别，识别人体具体行为。本发明利用可穿戴设备获取人体整体位置和运动情况，利用深度学习网络模型对人体骨架信息进行识别与分类，准确识别人体行为。
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公开(公告)号：CN113466520B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202110767557.8
申请日：2021-07-07
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 夏桃芳 , 林华 , 高琛 , 李建新 , 王雅平 , 陈前 , 詹世安 , 詹文 , 鄢盛腾 , 丁忠安 , 陈吴晓 , 林峰 , 董良彬 , 谢静怡 , 邓伯发 , 黄阳玥 , 黄天富 , 魏晓莹 , 谢榕芳 , 陈杨鸣
摘要： 本发明提出一种在线识别失准电能表的方法，包括以下步骤；步骤S1：选取与待校验电能表所在表箱A最邻近的表箱B，结合用电信息采集系统电压、电流曲线与基尔霍夫电压、电流定律，递推得到与待校验电能表同相位的最邻近表箱节点电压与电流幅值；步骤S2：依据用电信息采集系统相位信息，确定同箱同相电能表数量；步骤S3：进行多元线性回归分析，得到待校验电能表运行误差；步骤S4：当待校验电能表运行误差大于允许阈值，则识别为失准电能表；本发明仅需要同表箱及邻近表箱电能表一天的电压、电流曲线数据即可准确定位待校验电能表运行误差，同时线性回归原理简单，计算高效，能够迅速及时定位失准电能表，具有较强的工程实用性。
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公开(公告)号：CN113791374B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111089133.7
申请日：2021-09-16
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G01R35/04
摘要： 本发明涉及一种分元件比对的电能表运行状态远程评估方法，通过多维度电压分析法与零火线电流分析法，评价电能表的电压采样元件、电流采样元件、计量芯片运行状态，将电能表状态估计由电表级缩小到元件级，为电能表运行状态远程估计提供新的方法，更进一步结合台区能量平衡算法辨识结果，得到电能表运行状态综合研判结果。
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公开(公告)号：CN113762414B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111191636.5
申请日：2021-10-13
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明提出了一种分时分路停上电校核台区拓扑的方法，针对新建或检修台区，提出逐个分路进行不同停电时长的分时分路停上电操作方法，并结合电能表时钟准确性，分别通过时刻聚类法与时长聚类法两种方法实现台区拓扑关系校核。该方法将适用条件限制于新建或检修台区，不影响居民用电体验，且借助现场检修，为低压台区拓扑校核提供了高准确率的校核方法。
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