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公开(公告)号:CN110705601A
公开(公告)日:2020-01-17
申请号:CN201910846731.0
申请日:2019-09-09
申请人: 安徽继远软件有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 徐海青 , 杨旭升 , 吴立刚 , 王维佳 , 秦浩 , 梁翀 , 余江斌 , 李程启 , 姚金霞 , 辜超 , 郑文杰 , 宋杰 , 王文清 , 程琳 , 浦正国 , 郭庆 , 吴小华 , 张彬彬
摘要: 本发明的一种基于单阶段目标检测的变电站设备渗漏油图像识别方法,获取原始图像,针对原始图像基于优化分类进行数据增广;针对增广后的数据,基于自适应高斯核的非局部均值进行图像去噪;构建锚点anchor细化模块及目标检测模块,基于构建的模块进行网络结构优化;基于anchor细化模块及目标检测模块,进行深度学习神经网络模型机器训练;导入待诊断图像至训练完成的神经网络模型,进行图像数据处理分析和缺陷诊断。本发明的一种基于单阶段目标检测的变电站设备渗漏油图像识别方法,对原始图片进行处理,采用基于自适应高斯核的去噪方法消除原始图片中的噪声和干扰信息,提高原始图片清晰度,有利于提高后续的智能识别分类的准确性。
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公开(公告)号:CN110414521A
公开(公告)日:2019-11-05
申请号:CN201910595777.X
申请日:2019-07-03
申请人: 安徽继远软件有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种变电站内变压器油位计示数识别方法,属于图像处理领域,包括:采集油位计的原始示数图像;针对原始示数图像进行图像去噪处理,图像二值化,获取原始示数图像的二值图像;针对处理的二值图像进行形态学处理,进行开运算,通过边缘提取对二值图像再处理获取原始示数图像的预处理图像;获取预处理图像的圆心位置以及针尖位置;对预处理图像进行最小、最大刻度位置检测,获取预处理图像的最小、最大刻度之间的夹角;基于获取的预处理图像的圆心位置、针尖位置、最小、最大刻度之间的夹角,计算油位计的指针示数。本发明可以使电力生产人员从简单枯燥的监测工作中解脱出来,有利于提高工作效率并减少电力生产的成本。
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公开(公告)号:CN110400267A
公开(公告)日:2019-11-01
申请号:CN201910595754.9
申请日:2019-07-03
申请人: 安徽继远软件有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于巡检图像的预处理方法包括图像去雾算法,去除天气因素对图像质量的影响,保证图像的原始特征;图像分割算法,得到满足均匀性和连通性的条件区域,将感兴趣的目标或有意义的区域提取出来;图像去噪算法,去除在成像过程中引入大量噪声,保证目标物的原始特征;图像增强算法,图像增强处理是为了优化图像质量,强调图像中感兴趣区域,提高图像的可读性;图像复原算法,对因出现畸变、模糊、失真或混入噪声产生退化现象的图像进行处理,得到尽可能恢复的源图像。本发明示例的技术方案,用于进行巡检图像的预处理,提升巡检图像的质量,凸显目标物的特征,有利于后期智能识别与分类,比仅依靠人工甄别的方式进行处理而言大大降低了成本。
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公开(公告)号:CN110362907B
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN201910596383.6
申请日:2019-07-03
申请人: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要: 本发明公开了一种基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与智能诊断方法,属于输电线路故障技术领域,包括:获取数据参数并预处理;利用多尺度检测结构构建基于特征金字塔的卷积神经网络模型;采用网络删减结合参数共享对神经网络模型进行压缩;通过压缩后的神经网络模型对获取的数据进行测试评价;得出电线路目标缺陷识别与诊断结果。本发明示例的技术方案,构建并训练神经网络模型,用于精确识别输电线路各种缺陷,同时基于FPGA的异构高性能硬件架构,实现粗粒度缺陷和细粒度缺陷的智能诊断与空间定位。
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公开(公告)号:CN111274218A
公开(公告)日:2020-06-12
申请号:CN202010030016.2
申请日:2020-01-13
申请人: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种电力信息系统多源日志数据处理方法,包括采集日志数据,用于获取多种来源不同的日志数据,并将采集的每条日志信息扫描分割成字段序列存储到数据库中,日志数据来源包括网络设备日志,安全设备日志和系统日志;数据预处理,用于去除冗余数据获取有效数据,将网络设备日志,安全设备日志和系统日志去除冗余数据并分别存储到对应的数据库中;关联融合多源日志数据,根据采集到的网络设备日志,安全设备日志和系统日志数据库中的日志数据建立关联规则库。其中在数据预处理中,为了去除不在研究范围内的冗余数据,采用模糊聚类算法将日志数据分类,模糊聚类方法将日志数据不确定的划分到类别中,更加符合实际情况。
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公开(公告)号:CN111259947A
公开(公告)日:2020-06-09
申请号:CN202010030009.2
申请日:2020-01-13
申请人: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开一种基于多模态学习的电力系统故障预警方法和系统,基于电力信息系统的数据库、网络等异常的运行故障记录,进行数据库、网络异常相关联的典型数据特征的分析,构建系统日志故障特征库;基于系统的网络数据标签,针对该系统进行特征归类,构建基于分类算法的系统健康画像;基于知识库与推理机的原理,进行知识库与推理机的高速和高精度决策,通过对电力信息系统故障的关系分析,针对不同的故障类型提出处理策略;针对系统故障处理模型进行同一时间多类型故障训练,进行故障预测模型的泛化增强;进行电力信息系统的预测故障实时告警。本发明通过多模态学习等机器学习技术构建系统故障预测模型,实现系统隐患预测,提高运维效率。
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公开(公告)号:CN111209314A
公开(公告)日:2020-05-29
申请号:CN202010029975.2
申请日:2020-01-13
申请人: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/2458 , G06F16/23 , G06F16/27 , G06F9/54
摘要: 本发明公开了一种电力信息系统海量日志数据实时处理系统,包括:接收数据模块;融合存储模块;数据加载模块,用于数据存储和数据查询过程的实时加载;实时分析处理模块,采用Storm框架技术实时计算海量数据;数据快速查询检索模块,包括查询请求获取模块,关联规则建立模块和查询结果显示模块,所述查询请求获取模块用于获取用户输入的查询关键字;所述关联规则建立模块基于Storm框架技术并行处理数据,建立数据之间的关联;所述查询结果显示模块将查询结果输出到用户端。采用Storm框架技术、HBase数据库和基于Storm框架技术的关联规则获取方法,实现海量日志数据的低延时的实时存储和查询结果获取。
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公开(公告)号:CN110362907A
公开(公告)日:2019-10-22
申请号:CN201910596383.6
申请日:2019-07-03
申请人: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与智能诊断方法,属于输电线路故障技术领域,包括:获取数据参数并预处理;利用多尺度检测结构构建基于特征金字塔的卷积神经网络模型;采用网络删减结合参数共享对神经网络模型进行压缩;通过压缩后的神经网络模型对获取的数据进行测试评价;得出电线路目标缺陷识别与诊断结果。本发明示例的技术方案,构建并训练神经网络模型,用于精确识别输电线路各种缺陷,同时基于FPGA的异构高性能硬件架构,实现粗粒度缺陷和细粒度缺陷的智能诊断与空间定位。
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公开(公告)号:CN108986788A
公开(公告)日:2018-12-11
申请号:CN201810576451.8
申请日:2018-06-06
申请人: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 潘子春 , 李葵 , 李明 , 张引强 , 黄影 , 赵峰 , 吴立刚 , 徐海青 , 章爱武 , 陈是同 , 徐唯耀 , 秦浩 , 王文清 , 郑娟 , 秦婷 , 梁翀 , 浦正国 , 张天奇 , 余江斌 , 韩涛 , 杨维 , 张才俊
摘要: 本发明公开了一种基于后验知识监督的噪声鲁棒声学建模方法,属于语音人机交互技术领域,该方法包括:通过老师模型的训练得出干净语音的后验概率分布;以所述干净语音的后验概率分布为标准来监督学生模型的训练,使学生模型无限逼近老师模型的后验概率分布;其中,所述老师模型为干净语音训练的模型,所述学生模型为带噪语音训练的模型。本发明示例的建模方法,建立的声学模型具有较强的环境鲁棒性,表现出优越的抗噪性能。
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公开(公告)号:CN110534118B
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN201910690335.3
申请日:2019-07-29
申请人: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 徐海青 , 季坤 , 赵峰 , 陈是同 , 徐唯耀 , 秦浩 , 王文清 , 王维佳 , 吴立刚 , 付成成 , 浦正国 , 梁翀 , 廖逍 , 张晨晨 , 张天奇 , 余江斌 , 胡心颖 , 韩涛
摘要: 本发明公开了一种基于声纹识别和神经网络的变压器/电抗器故障诊断方法,首先采集变压器/电抗器运行时产生的语音信号,然后将语音信号分为若干个语音片段后直接转换为语谱图,接着采用CNN网络和LSTM网络串联构成的神经网络对语谱图进行处理,最终基于神经网络的处理结果进行变压器故障诊断。本发明利用CNN网络处理图像能力强以及LSTM网络易于对时序数据进行建模的特点,结合CNN网络和LSTM的网络优势,提出了一种基于声纹识别的变压器/电抗器故障诊断方法,对变压器/电抗器的故障诊断有着较高的准确率,能够识别变压器/电抗器是否发生内部故障,可有效降低检修人员劳动强度,提高变压器/电抗器检测的智能水平。
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