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公开(公告)号：CN114266049A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111593496.4
申请日：2021-12-23
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供了一种代码检测方法、装置及电子设备，本发明中，对目标数据进行数据清洗操作，得到第一数据，将第一数据中的每一词与预设词库中的词进行位置比对，以确定第一数据中的每一词对应的特征值，将第一数据中的每一词对应的特征值按照词排列顺序进行组合，得到目标数据对应的特征矩阵，调用预设代码检测模型对特征矩阵进行处理，得到目标数据的漏洞检测结果；预设代码检测模型基于训练样本训练得到；训练样本包括漏洞代码样本的漏洞类型以及特征矩阵。本发明中，由于预设代码检测模型基于大量训练样本训练得到，则通过训练得到的预设代码检测模型对待进行代码检测的目标数据进行分析，能够提高漏洞检测的准确性，满足信息安全需求。
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公开(公告)号：CN114219983A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111555642.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请提供了一种神经网络训练方法、图像检索方法及装置，该训练方法通过预先设定的损失函数对第一浅层卷积神经网络、第一深层卷积神经网络、第二浅层卷积神经网络和第二深层卷积神经网络进行训练，使第一浅层卷积神经网络、第一深层卷积神经网络、第二浅层卷积神经网络和第二深层卷积神经网络学习到能提取与图像相似性相关的特征，在此基础上，使用浅层卷积神经网络和深层卷积神经网络提取不同类型的特征，并对特征进行融合，使融合后的特征能表征更加丰富的图像信息，使得利用融合后的特征检索图像，可以提高图像检索的精度。
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公开(公告)号：CN113672962A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110992357.2
申请日：2021-08-27
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对移动互联网的轻量级密钥认证方法，属于互联网技术领域，包括如下步骤：建立用户端子系统与认证服务端子系统，向互联网服务器发送连接请求；本发明通过对于不同认证码进行对比的步骤，来进行认证，此方案不用涉及大量的数据的比对，且同时由于认证码是唯一且不易复制与改变的，因此可有效提高认证的整体精确率，鲁棒性强，同时方法内获取的密钥是动态变化的，若在信息的传递过程中，信息数据泄露或者被窃取，也难以被破解，有效提高了该方法在进行密钥认证时的可靠性及数据信息的安全性，获取第一层保障，同时方法内还在后续设置有安全性分析过程，获取第二层保障，进一步保障认证过程中数据传输的安全性。
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公开(公告)号：CN119540588A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411486163.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 华中科技大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/54 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种烟火目标检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质，属于图像识别技术领域，其中，该烟火目标检测方法包括获取针对同一场景的多张连续帧待识别图像，采用帧间差值法对相邻帧的待识别图像进行处理，确定各待识别图像中的烟火候选像素点，并采用聚类算法对烟火候选像素点进行聚类，确定各待识别图像中的烟火候选区域；提取烟火候选区域的底层统计学特征和纹理特性，并采用决策树对底层统计学特征和纹理特性进行决策，确定烟火目标区域。本发明针对烟火目标快速扩散，相比云雾和灯光具有更多动态信息的特点，使用动态多帧动态追踪方法进行烟火目标的辅助识别，且结合了烟火目标的多维特征，对烟火目标的识别更加准确。
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公开(公告)号：CN118917094A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411039623.X
申请日：2024-07-31
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本申请提供一种数据中心能耗预测方法、装置及设备，通过基于制冷系统中各个设备的类型，确定所述各个设备的参数信息；基于所述制冷系统中设备的数量、设备之间的连接关系，以及所述各个设备的参数信息，生成制冷系统数值模型；响应于预测指令，基于所述制冷系统数值模型，对制冷系统的能耗进行预测，获得预测结果。本申请中，基于制冷系统中实际的设备的数量、设备之间的连接关系，以及所述各个设备的参数信息，通过建模的方式，可以生成制冷系统数值模型，该制冷系统数值模型可以还原制冷系统中设备的性能以及运行逻辑，在此基础上，基于该制冷系统数值模型，通过计算可以实现对制冷系统能耗的准确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114219983B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111555642.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种神经网络训练方法、图像检索方法及装置，该训练方法通过预先设定的损失函数对第一浅层卷积神经网络、第一深层卷积神经网络、第二浅层卷积神经网络和第二深层卷积神经网络进行训练，使第一浅层卷积神经网络、第一深层卷积神经网络、第二浅层卷积神经网络和第二深层卷积神经网络学习到能提取与图像相似性相关的特征，在此基础上，使用浅层卷积神经网络和深层卷积神经网络提取不同类型的特征，并对特征进行融合，使融合后的特征能表征更加丰富的图像信息，使得利用融合后的特征检索图像，可以提高图像检索的精度。
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公开(公告)号：CN118579291A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410839968.7
申请日：2024-06-26
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 脉冲视觉(北京)科技有限公司 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本公开实施例公开了一种相机组件，包括：相机本体和支架总成，支架总成包上支架和下支架，所述上支架用于和无人机连接，所述下支架连接于所述上支架，所述下支架连接于所述相机本体，所述上支架能相对下支架转动以调节相机本体的拍摄方向。本申请的相机组件的支架总成由上支架和下支架组成，上支架和下支架分别用于连接无人机和相机本体，支架总成整体结构件少，结构简单。上支架能相对下支架转动，可调节相机本体的拍摄角度，方便了执行拍摄任务。
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公开(公告)号：CN114374901B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210023754.3
申请日：2022-01-10
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请公开了一种QKD与光接入网融合的通信方法、装置及光网络系统，涉及量子通信领域，可以实现QKD网络的部署，提高光网络的安全性，并且可以提供更多的带宽资源。该光网络系统包括：OLT和至少两组ONU，OLT上部署有至少两个QKD接收装置、第一接收装置、第一发送装置和波分复用器，每组ONU上部署有QKD发送装置、第二接收装置和第二发送装置；至少两个QKD接收装置通过波分复用器、第一光分路器和第二光分路器，与QKD发送装置连接，第一接收装置通过波分复用器、第一光分路器和第三光分路器，与第二发送装置连接，第一发送装置通过第一光分路器和第四光分路器，与第二接收装置连接，使得ONU采用波分复用的方式发送信号，OLT采用时分复用的方式发送信号。
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公开(公告)号：CN117593280A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311649143.0
申请日：2023-12-04
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种图像质量评估模型训练方法、装置及存储介质，涉及计算机技术领域，用于提升模型的泛化性能。该方法包括：对N个第一样本图像进行多次图像劣化增强，得到M个第一劣化增强图像；基于M个第一劣化增强图像，得到对比样本集合，对比样本集合包括一对正样本对和多对负样本对；对E个第二样本图像进行一次或多次图像劣化增强，得到F个第二劣化增强图像；基于F个第二劣化增强图像和E个第二样本图像，得到序列样本集合，序列样本集合包括E个样本序列，一个样本序列对应一个第二样本图像；基于对比样本集合和序列样本集合，对图像质量评估模型中的特征提取模块进行联合训练，得到训练后的图像质量评估模型。
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公开(公告)号：CN116795198A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310820570.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06F1/3234 , G06N3/092 , G06F1/20
Abstract: 本申请公开了一种数据中心的能耗优化方法、装置及存储介质，涉及电力运维技术领域，用于优化数据中心的制冷系统的参数，以降低数据中心的能耗。该方法包括：获取数据中心的第一状态信息，该第一状态信息用于表征数据中心当前的状态，状态包括以下至少一项：IT设备负载状态、制冷系统状态、外界环境状态；通过深度强化模型，根据第一状态信息，从数据中心对应的动作空间中选择目标动作，该动作空间中包括多个动作，该动作用于配置数据中心的制冷设备的参数，该深度强化模型是基于动作空间训练得到的。
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