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公开(公告)号：CN114417489B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210321035.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06F30/13 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T7/155 , G06T17/10 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于实景三维模型的建筑基底轮廓精细化提取方法，基于实景三维模型进行建筑基底轮廓提取，首先通过深度学习算法提取植被图斑来对建筑图斑进行精化，有效地区分高度接近的植被和建筑，生成初始建筑矢量面，然后基于初始建筑矢量面与实景三维模型生成侧面影像图，并通过侧面影像图生成第一侧面影像图，利用深度学习算法对第一侧面影像图进行分类，从而能够有效剔除建筑侧面的附属物，避免造成干扰；然后，从第二侧面影像图提取窗户，得到楼层信息，从而能够有效地剔除建筑屋檐、违章搭建等突出结构，实现屋檐自动化矫正，进而能够提取精确的建筑基底轮廓。
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公开(公告)号：CN114417489A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210321035.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06F30/13 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T7/155 , G06T17/10 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于实景三维模型的建筑基底轮廓精细化提取方法，基于实景三维模型进行建筑基底轮廓提取，首先通过深度学习算法提取植被图斑来对建筑图斑进行精化，有效地区分高度接近的植被和建筑，生成初始建筑矢量面，然后基于初始建筑矢量面与实景三维模型生成侧面影像图，并通过侧面影像图生成第一侧面影像图，利用深度学习算法对第一侧面影像图进行分类，从而能够有效剔除建筑侧面的附属物，避免造成干扰；然后，从第二侧面影像图提取窗户，得到楼层信息，从而能够有效地剔除建筑屋檐、违章搭建等突出结构，实现屋檐自动化矫正，进而能够提取精确的建筑基底轮廓。
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公开(公告)号：CN119904796A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411702988.6
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴文理学院
IPC: G06V20/52 , G08B21/02 , G08B7/06 , H02G1/02 , G06V20/40 , G06V20/17 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于实时空间定位的带电作业监护方法，包括以下步骤：步骤1，无人机采集高空作业的实时视频图像信息；步骤2，提取视频图像信息中的特征信息，确定作业人员所处的实际空间位置；步骤3，选择平行于电力消缺对象所在垂直面的视频图像信息作为测算安全距离的监测面；步骤4，根据带电作业人员与接地体、带电体之间的真实距离计算组合间隙值；步骤5，将计算得出的组合间隙值与作业规范值比较，若组合间隙值大于等于作业规范值，则判断当前带电作业安全，若组合间隙值小于作业规范值，则判断为带电作业危险。实现高压输电场景下对带电作业人员的安全距离和空间相对位置的立体监护，避免突破规范距离进入危险区域的隐患发生。
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公开(公告)号：CN119068864B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411562003.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种语言识别和大语言模型融合的智能交互系统和方法，在智能交互系统中，通过设置存储装置可提供已存储的存储向量数据库；通过设置指令功能模组可根据输入语音获得相应的声纹特征、理解指令和动作指令，且写入历史指令知识库，从而更新向量数据库的内容。由于指令功能模组在获取动作指令时，先通过大语言模型的纠错部对文本信息进行纠错，可以提高准确率；然后进行语义解析以获得理解指令，确保可以理解多个意图；之后根据声纹特征、理解指令与地名地址数据库、历史指令知识库和语音指令数据库的匹配结果生成用于操控欲控对象的动作指令，匹配率能够提升。
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公开(公告)号：CN119625165A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411530257.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴文理学院
IPC: G06T17/00 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/18
Abstract: 本发明公开了一种基于UE+BIM的带电作业方案预演方法，包括步骤1，无人机采集带电作业区域电力设备的三维点云数据，同时无人机对作业区域进行倾斜摄影；步骤2，构建带电作业区域对应的BIM模型；步骤3，在UE虚拟环境中创建于带电作业区域一致的虚拟环境，然后将带有带电作业区域的BIM模型嵌入UE虚拟环境中；步骤4，对带有带电作业区域的BIM模型进行空间定位，确定嵌入UE虚拟环境中的BIM模型的空间位置与角度；步骤5，测量作业人员的各点位距带电体、接地体的最小空间距离，两者距离之和即为组合间隙值；步骤6，将组合间隙值与作业规范标准值进行比较。本发明无需实地勘查和现场试验，节省了大量时间和人力成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119091063B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411597447.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司 , 宝略数字科技(杭州)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种地下管网三维建模可视化方法和系统，采用欲建模区域各管点的信息和过所有管点的所有管线信息构建边代表管线的有向连通管线图，然后通过三维碰撞检测的管线几何修正方式对有向连通管线图进行几何修正以获得有向连通修正管线图，可避免在施工建设的项目中出现挖错、误判管道的情况发生；随后分别获得管道信息库和管点信息库，且通过断管重连方式获得欲建模区域的管道三维图像信息，保证了三维图像的精准重建，精确度再次提高；最后通过八叉树节点建立和层级划分方式进行可视化，确保信息查询便捷。
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公开(公告)号：CN119475636A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411379498.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06T7/70 , G06T7/60 , G06F113/04 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了融合数字孪生电网与视觉定位的组合间隙计算方法，涉及智能电网技术领域，解决了现有技术中利用单一的技术对电网中电网设备的组合间隙进行计算时，存在计算结果不准确或者计算效率低的技术问题；本发明对基本数据进行预处理得到结构数据；根据电网设备的结构数据和结构拓扑图构建数字孪生电网；采集相邻电网设备之间的若干图像数据；根据电网设备的设备编号将若干图像数据划分成若干组调整图像；调用位置调整模型，将调整图像依次输入位置调整模型中，得到电网设备之间的实际距离；根据实际距离对数字孪生电网中的电网设备的位置进行调整，对调整后的组合间隙进行计算；有利于提高计算的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN119323742A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411850140.8
申请日：2024-12-16
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴市低空产业发展有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种用于应急和救援的人类交互行为识别方法及装置，通过获取无人机捕获的视频数据，并获取多个视频帧，提取多个视频帧中的关键帧，并确定视频帧的多个滑动窗口，采用卷积神经网络对关键帧进行人体行为识别生成特征向量，并构建概率向量得到特征集合，采用支持向量机算法对特征集合进行预测分析得到对应的动作标签，并根据动作标签识别人类行为和标记对应的动作，利用无人机视频片段提高了救援和应急行动的效率，提高了灾害场景中的人机交互识别，无需人的检测、跟踪或多个图像实例，提高了救援和应急管理响应的准确性、处理时间和计算复杂性方面的效率，通过分析第一张和最后一幅图像，提高图像质量，加快灾害管理和救援行动。
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公开(公告)号：CN119251706A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411790915.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴市低空产业发展有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开了一种基于分段任意模型的疟疾高风险区域识别方法及装置，通过获取研究区域在预设年份内的气象数据集并确定疟疾爆发的高风险月份，获取研究区域的Sentinel‑1数据并建立Sentinel‑1月度图像和计算SWI指数，在SWI指数对应的SWI图上检测水体得到Sentinel‑1水提取模型，基于多数投票和决策融合规则识别高风险月份对应的高风险区域，采用分段任意模型生成的水体掩膜评估所述高风险区域的准确性以完成疟疾高风险区域识别，利用长期每月汇总的中等空间分辨率Sentinel‑1图像，使用降水和温度参数并将过程限制在高风险月份可以减少过程量，通过采用月度、年度和总体分析的多数投票方法，有效地检测了具有按蚊幼虫栖息地形成高风险的临时水体和小洼地，提升了疟疾高风险区域识别精度。
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公开(公告)号：CN119068864A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411562003.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种语言识别和大语言模型融合的智能交互系统和方法，在智能交互系统中，通过设置存储装置可提供已存储的存储向量数据库；通过设置指令功能模组可根据输入语音获得相应的声纹特征、理解指令和动作指令，且写入历史指令知识库，从而更新向量数据库的内容。由于指令功能模组在获取动作指令时，先通过大语言模型的纠错部对文本信息进行纠错，可以提高准确率；然后进行语义解析以获得理解指令，确保可以理解多个意图；之后根据声纹特征、理解指令与地名地址数据库、历史指令知识库和语音指令数据库的匹配结果生成用于操控欲控对象的动作指令，匹配率能够提升。
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