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公开(公告)号：CN112379231B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011263184.2
申请日：2020-11-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于多光谱图像的设备检测方法及装置，方法包括：获得多个图像集合；至少对每个图像集合中的红外图像进行图像识别，以得到红外图像的温升识别结果，温升识别结果包括：红外图像中所包含的每个图像区域的温升异常检测结果；至少对每个图像集合中的可见光图像和紫外图像进行图像识别，以得到紫外图像的放电识别结果，放电识别结果包括：紫外图像中所包含的每个图像区域的放电异常检测结果；根据每个图像集合中的温升识别结果和放电识别结果，获得设备检测结果，设备检测结果包括：红外图像或紫外图像中所包含的每个图像区域的异常检测结果，异常检测结果表征电力设备中与图像区域对应的设备部件是否存在异常。
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公开(公告)号：CN111427307B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010322574.6
申请日：2020-04-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G05B19/05
Abstract: 本发明提供了一种工控异常检测方法、装置及设备，包括：获取服务器与PLC设备之间的传输报文；对所述传输报文进行解析，获取解析后的报文；利用所述解析后的报文对预先下载到PLC设备中的代码进行异常检测，得到代码异常检测结果。本发明实施例通过获取服务器与PLC设备之间的传输报文，并对其进行解析，得到解析后的报文，利用解析后的报文对预先下载到PLC设备中的代码进行异常检测，能够及时发现预先下载到PLC设备中的代码是否存在异常情况，以保证PLC的安全运行。
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公开(公告)号：CN112598599A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011591947.6
申请日：2020-12-29
Applicant: 南京大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的去噪模型训练方法及去噪方法。其去噪模型训练方法包括如下步骤：(1)对获取的高光谱图像数据集做预处理，获得无噪数据集，然后加入不同方差的高斯白噪声，生成有噪数据集；(2)对方差扩充维度，得到与图像同等大小的噪声水平图；(3)将有噪数据集和噪声水平图构成样本数据组进行训练，得到噪声估计子网络模型；(4)利用噪声估计子网络模型预测得到噪声水平图，并将噪声水平图和有噪数据合并，与无噪数据集作为样本数据组进行训练，得到高光谱图像去噪模型。本发明采用了训练子网络的方法估计噪声方差，使得去噪模型不仅对高光谱图像去噪效果显著，而且实现了处理不同噪声方差的盲去噪效果。
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公开(公告)号：CN112598220A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011341001.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 王飞 , 黄国 , 刘亚多 , 杨风利 , 张宏杰 , 汪长智 , 韩军科 , 夏开全 , 苏志钢 , 黄耀 , 李东宁 , 刘庆九 , 王振华 , 江彬 , 沈祥 , 章立宗 , 姜文东 , 姚一杨 , 毛航银 , 廖海林 , 倪宏宇
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/08 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种输电杆塔结构健康状态监测评估方法及系统，包括，基于为被评估的输电杆塔构建的模型，采用静力推覆方式得到所述输电杆塔的节间位移计算输电杆塔的节间位移角,从输电杆塔的节间位移角中选择最大的节间位移角，通过最大节间位移角选择损伤指标,基于损伤指标，评估所述输电杆塔结构的健康状态；本发明通过构建模型和静力推覆方式计算节间位移角，通过位移角选取损伤指标，通过损伤指标，有效的得到输电杆塔结构的损伤状态。
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公开(公告)号：CN112419316A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011472397.6
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 西北工业大学
Abstract: 本发明提供一种跨设备可见光纹理缺陷检测方法及装置，通过对待检测设备拍摄可见光图像，能够利用第一网络模型和第二网络模型识别该可见光图像中的实际纹理缺陷区域和缺陷类型。本发明在保证检测准确率的情况下，设计了一种能够跨设备进行的可见光纹理缺陷检测，具有更高的使用灵活性，降低了进行缺陷检测的代价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111431937A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010324921.9
申请日：2020-04-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种工业网络异常流量的检测方法及系统，该方法包括：获取待检测的网络通信数据；对所述网络通信数据进行预处理，得到预处理后的数据；将所述预处理后的数据输入至预设检测模型组进行处理，得到至少两个检测结果；所述预设检测模型组包括至少两个检测模型，且各个检测模型的检测方式不同；对所述检测结果进行判定，得到目标检测结果。由于在本发明中的检测模型为至少两个，可以通过各个模型针对的检测方式不同，实现了检测模型的互补，提升了工业网络异常流量的检测准确性。
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公开(公告)号：CN111354028A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010103138.X
申请日：2020-02-19
Applicant: 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 智洋创新科技股份有限公司
Abstract: 一种基于双目视觉的输电通道隐患物识别追踪方法，包括：收集输电线路可视化巡检系统中的监拍数据，构造输电线路及输电通道常见外破隐患样本数据集；构建基于双目视觉的左右目图像隐患识别追踪的模型：利用深度学习和双目视觉技术，对输入的双目视觉信息进行卷积以及左右目关联通路操作；对初始模型检测出的左右目图像隐患物分割轮廓与数据集中的真实分割轮廓进行损失计算，并进行迭代优化，直至整个损失函数完全收敛；将训练完成的模型投入测试与使用，接收双目视觉输入，即实现隐患物识别和追踪。本发明解决海量可视化图像后台人工判图工作量大的问题；同时实现对线路通道小样本隐患的精准识别，以及对隐患与线路之间安全距离的智能计算。
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公开(公告)号：CN109087334B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810635733.0
申请日：2018-06-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提供了基于显著语境稀疏表示的目标追踪方法，属于图像处理领域，包括提取样本图像的特征映射，分别对中心区域和边缘区域的特征映射，将得到的特征映射进行融合处理；对融合后的图像进行稀疏处理，基于处理后的图像进行遮挡求解，对待测视频中的两个连续帧进行建模，基于已建立的模型进行遮挡判断，当判断出现遮挡时，使用前述内容计算当前帧的可视显著性映射，在得到的显著性图中与每个目标模板进行比较，选取权重最高的目标模板作为追踪结果。通过将目标对象被提取为一个显著特征映射，用稀疏表示和显著的语境校正部分遮挡和突然运动的目标，本方法计算简单，提升了目标追踪的有效性和准确性，抗干扰能力也大大提高。
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公开(公告)号：CN111339883A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010102771.7
申请日：2020-02-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 山东大学 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司
Abstract: 一种复杂场景下基于人工智能的变电站内异常行为识别与检测方法，包括：对监控视频处理得到静态图；使用基于深度学习的目标检测算法FPN网络检测人体区域；将待识别图像进行预处理操作，产生二值化图像；将所述二值化图像作为CPN网络的输入进行人体骨架的关键点检测；将人体骨架关键点图像与RGB单帧静态图融合，输入到LSTM网络进行分类识别，判断是否为异常行为。本发明实现了在复杂场景下对变电站工作区域的异常行为的自动检测和识别任务，并具有良好的准确率、稳定性与实时性，可满足变电站实际应用需求。
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公开(公告)号：CN109146777A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810621592.7
申请日：2018-06-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供了利用预训练网络的感知相似性进行混合图像超分辨方法，包括：将已知图像进行分解得到低分辨率图像，基于低分辨率图像建立对比词典，基于对比词典得到与已知图像对应的高分辨率图像块；获取已知图像，基于卷积神经网络对已知图像进行差值运算，得到高分辨率图像；构建基于感知相似度的损失函数，基于损失函数的运算结果选取如步骤一所示的内部重构方法或是如步骤二所示的外部重构方法对待处理图像进行超分辨率重构处理。通过对预先训练的VGG网络的特征代表来计算感知相似度，重构每个补丁并最小化超分辨错误，最终达到重构基于最优质性能的HR图像的结果，避免了内部和外部SR算法的缺点，大大提升了有效性、实用性和稳定性。
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