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公开(公告)号：CN118313386A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410582564.4
申请日：2024-05-11
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/284 , G06F16/35 , G06N3/042
摘要： 本发明涉及一种基于篇章事件汇聚模型的预案指令构建方法和装置，包括提取待拆解的应急预案文本中的文本要素、语义特征和结构特征，对所述文本要素、所述语义特征和所述结构特征进行语义块划分得到主体事件词汇链；对所述主体事件词汇链进行聚类分析，得到待拆解的应急预案文本的事件分区；对各所述事件分区进行拆解后确定待二次拆解的事件分区，利用所述主体事件词汇链对所述待二次拆解的事件分区进行拆解，得到所述待拆解的应急预案文本的预案指令。本发明实现预案关键内容要素的精准提取，提高应急预案的辅助指挥决策能力，从而加强对突发事件的响应和处置能力，进一步确保电网的安全稳定运行。本发明还涉及一种设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN118247481A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410174035.0
申请日：2024-02-07
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V10/25 , G06T7/246 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74
摘要： 本发明属于视觉目标跟踪技术领域，公开了一种基于目标检测的摄像头PTZ自动追踪方法及系统。本方法包括：收集作业现场的历史视频数据作为数据样本集；基于Yolo模型训练获取目标检测模型；基于PTZ摄像头，利用目标检测模型进行实时目标检测并获取目标置信度，将目标划分为噪声目标、疑似违章目标和正常目标；对噪声目标做忽略处理，对正常目标进行违章判断以及预警播报，对疑似违章目标进行PTZ自动跟踪识别并变焦，将疑似违章目标的跟踪结果数据同步传输给目标检测模型进行识别判断，直至判断出疑似违章目标是否违章，终止跟踪。本发明能满足视觉目标跟踪精度需求和复杂作业现场应用需求，方法简单高效，实时性和鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN117994501A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410174129.8
申请日：2024-02-07
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/08 , G06V40/16 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/22
摘要： 本发明提供了一种基于小目标检测的吸烟检测方法，属于违章行为识别技术领域，包括以下步骤：采集训练样本图像数据，对数据进行增强处理；基于Yolov5算法模型，结合RetinaFace算法模型，建立初始吸烟检测模型；利用步骤S1中增强后的数据对初始吸烟检测模型中进行训练，生成完备吸烟检测模型；将摄像头采集到现场的图像数据输入到完备吸烟检测模型中，进行目标检测、人脸框预测和人脸关键点预测，目标检测获取目标数据，人脸框预测和人脸关键点预测获取人脸关键点数据；将人脸关键点数据和目标数据进行重合度计算，判断是否为吸烟行为。本方法提高了现场作业的管理效率，能够快速准确发现吸烟行为。
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公开(公告)号：CN117705839A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311748845.4
申请日：2023-12-19
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供了一种高压线耐张线夹检测机器人动力学测试方法，属于机器人动力学测试技术领域，包括建立机器人三维模型；以行走模块的后轮与前轮的重心为基准点，对静止平衡指标进行测试；以高压线耐张线夹检测机器人的重心为基准点，对行走稳定性指标进行测试；以高压线耐张线夹检测机器人的重心为基准点，对抗侧翻指标进行测试；以检测模块中滑座的速度变化情况作为标准，对防碰撞指标进行测试；以行走模块的位移变化情况作为标准，对静止检测指标进行测试。利用本方法测试通过的机器人，具有良好的稳定性，能够在复杂多变的天气进行检测，保证检测结果的准确。
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公开(公告)号：CN117420752B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311748176.0
申请日：2023-12-19
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G05B11/42
摘要： 本发明提供了一种耐张线夹检测机器人控制系统及控制方法，属于耐张线夹检测技术领域。控制系统包括Arduino控制器和上位机，所述上位机包括位置随动系统，通过PID结合RBF神经网络对所述耐张线夹检测机器人进行控制，Arduino控制器接收上位机的控制指令并输出给耐张线夹检测机器人，控制耐张线夹机器人的启停、行走轮沿高压线的滑动和导轨滑座沿检测导轨的运动以及耐张线夹检测模块的转动；还采集和处理耐张线夹检测模块拍摄的图像及传感器返回的数据，并通过无线传输的方式传递给上位机。本发明实现了对耐张线夹全方位检测，一次完成多根耐张线夹的检测。
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公开(公告)号：CN117489950A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311539515.4
申请日：2023-11-18
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： F16M11/42 , F16M11/20 , F16M11/04 , F16M11/10 , F16M11/18 , F15B15/14 , F15B15/06 , F15B15/26 , H04N23/50 , H04N23/56 , H02J13/00
摘要： 本发明涉及电力相关技术领域，本发明公开了一种电力安全线路检修用视频拍摄及其驱动机构，包括底座，所述转台上端面的一侧固定有第一套筒，所述转台上端面的中间处固定有第二套筒，所述转台上端面的另一侧固定有第三套筒，所述第一套筒、第二套筒和第三套筒内均滑动连接有活塞。该电力安全线路检修用视频拍摄及其驱动机构，第一套筒内的活塞上下滑动可带动转台旋转，方便调节摄像头的方向，第二套筒内的活塞上下滑动时，搭配使用齿板和不完全齿轮可带动支撑杆旋转，方便调节摄像头的角度，第三套筒内的活塞上下滑动时可带动活动杆左右移动，方便调节摄像头的位置，三种调节操作均由一个升降驱动设备实现，节能高效。
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公开(公告)号：CN117420752A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311748176.0
申请日：2023-12-19
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G05B11/42
摘要： 本发明提供了一种耐张线夹检测机器人控制系统及控制方法，属于耐张线夹检测技术领域。控制系统包括Arduino控制器和上位机，所述上位机包括位置随动系统，通过PID结合RBF神经网络对所述耐张线夹检测机器人进行控制，Arduino控制器接收上位机的控制指令并输出给耐张线夹检测机器人，控制耐张线夹机器人的启停、行走轮沿高压线的滑动和导轨滑座沿检测导轨的运动以及耐张线夹检测模块的转动；还采集和处理耐张线夹检测模块拍摄的图像及传感器返回的数据，并通过无线传输的方式传递给上位机。本发明实现了对耐张线夹全方位检测，一次完成多根耐张线夹的检测。
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公开(公告)号：CN115273089A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210773217.0
申请日：2022-06-30
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于条件生成对抗网络的光学字符复原方法，该方法包括以下步骤：采集光学字符图像集，并基于合成的模糊图像，构建清晰‑模糊光学字符图像对；对获取的清晰‑模糊光学字符图像对进行数据扩充，将扩充后的清晰‑模糊光学字符图像对划分为训练集和测试集；构建条件生成对抗网络模型，并利用训练集对网络进行训练，得到最优条件生成对抗网络模型；所述条件生成对抗网络模型包括基于U‑Net结构的生成网络和采用双PatchGAN结构的判别网络；将测试集输入至最优条件生成对抗网络模型，进行图像复原，得到清晰的光学字符图像。与现有技术相比，本发明具有适应性强、复原图像准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN115223157A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210771821.X
申请日：2022-06-30
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/166 , G06V30/18 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于循环神经网络的电网设备铭牌光学字符识别方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取电力设备铭牌图像集，并进行数据预处理；步骤S2、采用灰度跳变算法对电力设备铭牌定位，确定待分割的目标区域；步骤S3、采用垂直投影法对目标区域进行字符分割；步骤S4、将分割后所得的字符归一化处理后输入循环神经网络RNN中，对网络进行训练；步骤S5、采用训练后的循环神经网络RNN对按照步骤S1～S3预处理后的图像进行字符识别，输出电力设备铭牌对应的字符。与现有技术相比，本发明具有识别精度高的优点。
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公开(公告)号：CN114710326A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210263762.5
申请日：2022-03-15
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/16 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于GC‑Forest的入侵检测方法，首先使用主成分分析对获取的网络数据进行特征选择和降维，得到样本数据；然后采用多个不同大小的窗口分别扫描样本数据，扫描后的数据经过两种随机森林作为增强特征数据与原始数据重构形成新的特征数据；再用重建的新的特征数据训练级联森林。本发明提供的基于GC‑Forest的入侵检测方法中，所采用的GC‑Forest分类精度高，网络结构更简单，比CNN具有更少的超参数和更快的训练速度，使算法更适合于并行计算，有效解决了CNN入侵检测方法的复杂性和耗时性问题，在训练时间和入侵检测率方面比CNN有明显优势。
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