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公开(公告)号：CN117634562A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311593383.3
申请日：2023-11-27
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06F9/50
Abstract: 一种DSP资源使用量的计算方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：通过确定待处理神经网络的算子类型，其中，所述算子类型包括卷积层和全连接层；根据所述卷积层的参数，确定所述卷积层的全流水时钟稀释度和DSP的复用率；根据所述全连接层的参数，确定所述全连接层的全流水时钟稀释度和DSP的复用率；基于所述卷积层的全流水时钟稀释度、DSP的复用率和静态参数，以及所述全连接层的全流水时钟稀释度、DSP的复用率和静态参数，计算出所述待处理神经网络的DSP资源使用量，解决了相关技术中存在部署全流水设计架构神经网络的硬件资源，过度依赖工程师经验，且评估不准确的技术问题，实现了不依赖工程师经验，且提高了准确率和效率。
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公开(公告)号：CN117519990A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410006180.8
申请日：2024-01-03
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种边缘算力与边缘网关资源协同管理方法，包括以下步骤：步骤S1:基于电力数据计算任务特性，将待处理任务分为实时任务和非实时任务；步骤S2:根据任务优先级、计算量大小和任务类型，构建任务分配权重模型；步骤S3:获取各边缘网关节点相关配置数据以及剩余资源数据，构建节点权重模型；步骤S4:根据任务分配权重及节点权重模型，基于多层感知器进行任务分配；步骤S5:各节点根据分配到的任务，进一步基于任务分配权重进行资源分配和任务处理。本发明能够有效优化节点资源利用，并提高任务处理效率。
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公开(公告)号：CN117408507A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311211697.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法，包括以下步骤：获取多种模态的电力现场作业数据并进行预处理；构建多模态知识图谱的Schema；对不同模态的电力现场作业数据分别进行知识抽取，得到电力现场作业数据的标签；对不同模态的电力现场作业数据的标签进行融合；通过融合后的标签和Schema进行知识存储，得到多模态电力现场作业风险认知图谱；对多模态电力现场作业风险认知图谱进行推理；通过多模态电力现场作业风险认知图谱进行辅助决策。本发明通过构建多模态电力现场作业风险认知图谱，解决电力现场作业多源数据离散化、异构化难以高效利用问题，提升作业风险研判的全面性、时效性与准确性，为现场作业安全管控决策提供支撑。
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公开(公告)号：CN115359054B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211279084.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于伪缺陷空间生成的电力设备缺陷检测方法，以正常图片为素材人为伪造出局部的不规则性，生成一种伪缺陷图像类别，在对正常图像、缺陷图像、伪缺陷图像进行特征提取和分类网络的基础上，利用对比学习对特征空间区域解耦，对伪缺陷图像特征、正常图像特征、缺陷图像特征嵌入约束，增强难分样本中复杂背景的抗干扰能力，提高模型对于电力设备隐蔽缺陷的识别精度；利用电力设备缺陷模型预判得到分类损失并依据分类损失获取边缘伪缺陷样本，在进行若干次迭代训练后利用边缘伪缺陷样本引入弱监督缺陷遮盖策略进行训练，缓解过拟合，帮助模型突破训练瓶颈，获得最佳模型参数并固定，使用该电力设备缺陷检测模型对待检测图像进行检测。
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公开(公告)号：CN119809254A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411910939.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及智能电网与工业自动化技术领域，尤其涉及一种作业现场数字化安全管控智能装备体系构建方法。本发明构建安全管控装备体系技术架构，包括装备层、边缘计算层和管理层；所述装备层由感知单元与触发单元构成；在数据采集阶段，利用各类信息传感类设备采集作业现场的各项数据，依托终端集成的数据传输功能将数据信息上传至边缘计算层；通过独立式边缘计算装置或嵌套式边缘计算装置对收集的各项数据进行语言转译和规则对比。本发明的目的在于提供一种作业现场数字化安全管控智能装备体系构建方法，解决现有技术中场景识别不精准、装备配置不合理以及缺乏逻辑分析过程的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119558659A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510097765.X
申请日：2025-01-22
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06T17/20 , G06T19/20 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于三维模型的电力作业环境智能定位与风险管控方法，包括以下步骤：S1:构建电力作业环境的三维模型，并对三维模型进行空间分层以及设备标注，形成带属性的三维全景作业图；S2:实时标记作业人员和设备位置，生成电力作业场景中的动态定位；S3:对作业人员的轨迹进行记录与预测，预警其是否进入安全区或危险区域；并利用摄像头采集作业人员图像，通过AI算法实时识别作业人员的不规范行为，并基于检测结果生成作业人员的行为风险指数；S4:基于传感器数据训练风险预测模型，检测可能的风险事件，获取设备的运行风险指数；S5:实时计算综合风险指数。本发明有效提高安全管理效率的同时，保障了人员、设备及环境的综合安全性。
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公开(公告)号：CN119026921A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411497436.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06N5/048 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于室内外定位的电力作业人员智能安全管控方法，涉及电力安全管理技术领域。该方法通过电力作业人员的定位设备获取其室内外位置数据，并根据预设的安全作业区范围进行轨迹分析，以确定安全路线和获取安全轨迹指数。同时，通过分析室外环境数据评估电力设备的安全影响，获取设备的危险系数，并结合作业人员在高风险区域的行为特征计算室外风险指数。对安全轨迹指数和室外风险指数进行综合分析，计算综合风险指数，并通过动态阈值判断作业人员的危险程度，运用模糊控制算法对室内外电力设备和作业人员实施安全管控。实现了对电力作业人员的实时监控与智能管控，提高了电力作业的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN117475048A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311537280.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06T13/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V40/16
Abstract: 本发明涉及基于几何深度学习的数字人表情建模方法，包括如下步骤：步骤1、收集三维人脸图像集且对三维人脸图像集中的图像执行归一化处理；步骤2、从各三维人脸图像中提取人脸区域的几何形变特征G，通过几何形变特征G表示形变人脸Mdef；步骤3、将几何形变特征G输入身份与表情分解表情几何特征合网情几何特征模型络，，得将身到身G’份几expG’份几exp重新组合在一起何；步骤何特特征4征G、’通过聚idG’和表id和，完成数字人表情建模。本发明的优点：可以使用三维图像作为连续输入，借助身份－表情解耦，将表示人脸的身份特征与表情特征分离，保持表情构建过程的鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN116822529B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311092677.8
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F9/4401 , G10L15/22 , G10L17/22
Abstract: 本发明公开了基于语义泛化的知识要素抽取方法，涉及数据处理技术领域；所述方法包括以下步骤：通过采集语音数据的多项数据信息，将设备运行信息以及通信转换信息进行处理生成泛化评估系数，根据生成的泛化评估系数与设置的泛化评估阈值进行对比，对接收语音的质量进行评估，从而确定了需要进行泛化处理的语音数据，再根据数据精度信息与处理时长信息进行分析，生成抽取影响因子，对知识要素的抽取情况进行分析，根据抽取影响因子与抽取评估阈值的对比结果评估两次知识要素的抽取情况，根据抽取情况的不同进行相应操作，从而增加了智能家居调控的准确性，保障了智能家居运行的高效性。
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公开(公告)号：CN116894490A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310931736.X
申请日：2023-07-27
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种适应于资源受限的FPGA实现BNN前向推理的方法及系统，包括步骤S1:读取特征图信息，权值信息存入FPGA的片内RAM中；步骤S2:将首层输入图像先进行归一化去均值后进行8bit量化进入中间网络，所述中间网络分为多个宏卷积层，采用二值化权值和激活函数，每个卷积层按照卷积、批正则化、激活顺序进行处理；步骤S3:最后的全连接层采用8bit量化精度进行相乘后判决输出。本发明能够大幅降低乘法器、存储器的开销，同时大大降低运行功耗。
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