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公开(公告)号：CN117877095A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410063328.1
申请日：2024-01-16
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种基于AI的人员身份的识别方法及系统，属于图片识别技术领域。所述识别方法包括：获取待识别的照片；对所述照片进行照片元信息检测；对所述照片进行照片环境信息检测；对所述照片进行面部信息检测；对所述照片进行仪表规范检测。通过上述技术方案，本发明提供了一种基于AI的人员身份的识别方法及系统，该方法及系统通过针对照片的不同特征，创建不同的检测方法，从而实现对照片各项维度的缺陷的完整检测。
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公开(公告)号：CN112347916B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202011224459.1
申请日：2020-11-05
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于视频图像分析的电力现场作业安全监控方法及装置，包括：基于静态图像进行绝对违章状态分析，获取电力现场作业监控视频的静态图像并进行预处理；通过聚类算法获取图像中的作业人员目标区域；获取目标区域内的人体骨架关键点位置，并获取人体分区域图像；结合分区域图像、作业人员目标区域图像以及静态图像整体图像通过卷积神经网络模型判断作业人员行为种类获取违章行为分析结果；本发明通过基于多种图像区域的特征融合，实现了对人体和环境交互特征的融合，同时融合了人体骨架关键点位置特征，提高了行为种类识别判断的准确性，通过关键区域的高效特征表示进行行为种类分析，减少冗余图像信息带来的计算量。
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公开(公告)号：CN112508058B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202011286122.3
申请日：2020-11-17
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于音频特征分析的变压器故障诊断方法及装置，包括：基于待分析音频数据进行分解获取噪声分量和降噪分量；获取降噪音频的Mel频谱；将降噪音频频谱图输入到预设的卷积神经网络，所述预设的卷积神经网络：通过卷积层网络分别对输入的频谱图提取特征；通过特征优化层网络获取融合优化特征；通过分类预测层网络预测变压器音频属于不同类别的概率大小，获取变压器故障诊断结果，本发明先通过变分模态分解算法对音频数据分离噪声，再通过在卷积神经网络中加入注意力模块过滤无效特征信息，两者结合提高了对音频数据中有益特征的提取能力，从而提高卷积神经网络基于音频数据进行变压器故障诊断的准确性和效率。
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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
Applicant: 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
Inventor： 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
Abstract: 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
Applicant: 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
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110377889A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910487145.1
申请日：2019-06-05
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种基于前馈序列记忆神经网络的文本编辑方法，属于语音信号处理技术领域，包括：获取待编辑的原始文本；接收编辑语音数据；对所述编辑语音数据采用基于改进的前馈序列记忆神经网络进行语音识别，得到编辑命令；对所述编辑命令进行语义理解，执行所述编辑命令。本发明示例的技术方案，采用基于改进的前馈序列记忆神经网络进行语音识别，文本编辑更准确高效。
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公开(公告)号：CN116595473A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310383986.4
申请日：2023-04-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06F18/25 , G06N3/04 , G06Q50/06 , G06F16/53 , G06V10/22 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于数据深度融合的电网作业安全感知方法及装置，该方法包括：获取作业现场移动作业终端实时采集的数据，记为第一作业数据；基于第一作业数据中的第一数据，在全业务数据中心的数据进行匹配，获取第一作业数据的第一补充数据，所述全业务数据中心包括基于OMS、PMS、营销系统数据融合的数据；基于第一作业数据和第一补充数据输入预设的电网作业安全感知模型，获取电网作业安全感知结果。本发明基于作业现场的实时采集数据和全业务数据中心的OMS、PMS、营销系统数据进行融合，提高面对电网复杂多变的安全监管要求的监管效率。
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公开(公告)号：CN114566966B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210050669.6
申请日：2022-01-17
Applicant: 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明电网输电断面领域，提供了基于遗传算法的电网输电断面潮流控制方法，该方法包括以下步骤：按照所有发电机组对输电断面传输功率的灵敏度排序，设定对输电断面进行控制的机组；对设定的输电断面控制机组进行算法编码，以进化终止条件查询最优解；根据设定的输电断面潮流调整的目标，输出发电机组调整的结果。本发明通过灵敏度排序选择控制机组可以大大提高效率，同时减少应用成本，在求解较为复杂的组合优化问题，通过遗传算法能够更快的获得较好的优化结果，遗传算法本身也可以采用动态自适应技术，在进化过程中自动调整算法控制参数和编码精度，遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118262274A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410556107.8
申请日：2024-05-07
Applicant: 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于人工智能的变电站无计划作业的识别检测方法及系统，属于变电站作业检测技术领域。所述识别检测方法包括：构建变电站计划作业的动作数据模型以及安全数据模型；获取当前所述变电站内部的实时视频数据；本发明提供的基于人工智能的变电站无计划作业的识别检测方法及系统通过历史数据构建变电站的动作数据模型和安全数据模型，再获取当前变电站内部的实时视频数据，根据实时视频数据对变电站的安全状态进行实时监控，再对工作人员的实时作业数据进行获取，根据该实时作业数据对工作人员的作业进行实时安全监测，以提高工作人员作业的规范性以及安全性，进而保障了变电站的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN111563647A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010224438.3
申请日：2020-03-26
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 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
Abstract: 本发明公开了一种基于关联规则和DEA的电力信息系统检测方法，包括：检测指标初选；检测指标初次提取；检测指标二次提取，采用关联规则算法对经过初次提取后的指标及其指标数值进行分析，获得多个指标之间的关联规则和关联强度，获得关联强度满足预设条件的关联规则；系统性能检测，采用数据包络分析DEA模型，获得电力信息系统的整体性能，本发明通过Apriori关联规则算法对信息系统的日志信息指标进行提取，选取出够表达电力信息系统健康性的重要关联规则，继而根据提取出来的指标运用数据包络分析(DEA)模型进行系统检测，实现了科学有效的分析电力信息系统的实时运行状况。
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