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公开(公告)号：CN110084165B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910319835.6
申请日：2019-04-19
申请人： 山东大学 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 一种基于边缘计算的电力领域开放场景下异常事件的智能识别与预警方法，本发明将改进的SSD目标检测模型压缩并移植到移动端，充分发挥边缘计算的优势，通过实验，本发明将安卓端作为一个优选方案；本发明将VGG16网络中的Conv4_x特征层和Conv5_x特征层相融合，再将融合之后的特征层直接作用到最后的预测层，以此来提高小目标检测的准确率；同时，本发明总结出多种基本的天气情况：晴天、阴天、雨天、雾天等，并使用图像增强技术来增加不同场景下的训练数据，以此提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111354028A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010103138.X
申请日：2020-02-19
申请人： 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 智洋创新科技股份有限公司
摘要： 一种基于双目视觉的输电通道隐患物识别追踪方法，包括：收集输电线路可视化巡检系统中的监拍数据，构造输电线路及输电通道常见外破隐患样本数据集；构建基于双目视觉的左右目图像隐患识别追踪的模型：利用深度学习和双目视觉技术，对输入的双目视觉信息进行卷积以及左右目关联通路操作；对初始模型检测出的左右目图像隐患物分割轮廓与数据集中的真实分割轮廓进行损失计算，并进行迭代优化，直至整个损失函数完全收敛；将训练完成的模型投入测试与使用，接收双目视觉输入，即实现隐患物识别和追踪。本发明解决海量可视化图像后台人工判图工作量大的问题；同时实现对线路通道小样本隐患的精准识别，以及对隐患与线路之间安全距离的智能计算。
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公开(公告)号：CN109993154B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910319860.4
申请日：2019-04-19
申请人： 山东大学 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开一种变电站单指针式六氟化硫型仪表智能识别方法。本发明旨在对特殊的单指针式六氟化硫型仪表进行读数识别。利用深度学习与传统计算机视觉技术相结合的方式，进行仪表盘定位与指针特征识别。并针对实际应用存在的光线阴暗与仪表盘畸变情形，加入图像增强模块与畸变处理模块以提升识别效果。本发明实现了在复杂背景下对单指针式六氟化硫型仪表的自动检测和识别任务，并具有良好的准确率与稳定性，可满足变电站实际应用需求。
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公开(公告)号：CN109993154A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910319860.4
申请日：2019-04-19
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开一种变电站单指针式六氟化硫型仪表智能识别方法。本发明旨在对特殊的单指针式六氟化硫型仪表进行读数识别。利用深度学习与传统计算机视觉技术相结合的方式，进行仪表盘定位与指针特征识别。并针对实际应用存在的光线阴暗与仪表盘畸变情形，加入图像增强模块与畸变处理模块以提升识别效果。本发明实现了在复杂背景下对单指针式六氟化硫型仪表的自动检测和识别任务，并具有良好的准确率与稳定性，可满足变电站实际应用需求。
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公开(公告)号：CN111354028B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010103138.X
申请日：2020-02-19
申请人： 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 智洋创新科技股份有限公司
摘要： 一种基于双目视觉的输电通道隐患物识别追踪方法，包括：收集输电线路可视化巡检系统中的监拍数据，构造输电线路及输电通道常见外破隐患样本数据集；构建基于双目视觉的左右目图像隐患识别追踪的模型：利用深度学习和双目视觉技术，对输入的双目视觉信息进行卷积以及左右目关联通路操作；对初始模型检测出的左右目图像隐患物分割轮廓与数据集中的真实分割轮廓进行损失计算，并进行迭代优化，直至整个损失函数完全收敛；将训练完成的模型投入测试与使用，接收双目视觉输入，即实现隐患物识别和追踪。本发明解决海量可视化图像后台人工判图工作量大的问题；同时实现对线路通道小样本隐患的精准识别，以及对隐患与线路之间安全距离的智能计算。
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公开(公告)号：CN110175469B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910406849.1
申请日：2019-05-16
申请人： 山东大学
摘要： 本公开公开了一种社交媒体用户隐私泄漏检测方法、系统、设备及介质，包括：采集待预测社交媒体用户发布内容；对待预测社交媒体用户发布内容，通过第一注意力机制模型Attention Model，学习待预测的学习句子表示；基于待预测的句子表示，通过第二注意力机制模型Attention Model，学习待预测社交媒体用户发布内容的表示；将待预测社交媒体用户发布内容的表示，输入到预先训练好的预测模型中，输出待预测社交媒体用户的隐私是否泄露，以及所泄露隐私的类型。
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公开(公告)号：CN110175469A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910406849.1
申请日：2019-05-16
申请人： 山东大学
摘要： 本公开公开了一种社交媒体用户隐私泄漏检测方法、系统、设备及介质，包括：采集待预测社交媒体用户发布内容；对待预测社交媒体用户发布内容，通过第一注意力机制模型Attention Model，学习待预测的学习句子表示；基于待预测的句子表示，通过第二注意力机制模型Attention Model，学习待预测社交媒体用户发布内容的表示；将待预测社交媒体用户发布内容的表示，输入到预先训练好的预测模型中，输出待预测社交媒体用户的隐私是否泄露，以及所泄露隐私的类型。
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公开(公告)号：CN110084165A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910319835.6
申请日：2019-04-19
申请人： 山东大学
摘要： 一种基于边缘计算的电力领域开放场景下异常事件的智能识别与预警方法，本发明将改进的SSD目标检测模型压缩并移植到移动端，充分发挥边缘计算的优势，通过实验，本发明将安卓端作为一个优选方案；本发明将VGG16网络中的Conv4_x特征层和Conv5_x特征层相融合，再将融合之后的特征层直接作用到最后的预测层，以此来提高小目标检测的准确率；同时，本发明总结出多种基本的天气情况：晴天、阴天、雨天、雾天等，并使用图像增强技术来增加不同场景下的训练数据，以此提高模型的泛化能力。
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