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公开(公告)号：CN118551210A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410045697.8
申请日：2024-01-12
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/2136
Abstract: 本发明公开了一种电网运行状态数据的动态压缩方法及系统，通过获取电网实时数据以及电网状态拓扑；根据获取的电网实时数据，及结合电网状态拓扑构建稀疏矩阵；计算稀疏矩阵的压缩指标；根据压缩指标从多个压缩方法中选择最优的压缩方法对稀疏矩阵进行压缩处理得到压缩后的数据。采用动态稀疏矩阵压缩方法在不同的电网运行情境中动态调整压缩策略，根据实际情况动态选择最优的压缩算法，以提升压缩效率，实现高效的数据处理与存储。
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公开(公告)号：CN114745256B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210192848.3
申请日：2022-02-28
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 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0604 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种服务器报警溯源方法、装置及存储介质，所述方法包括：采集服务器报警信息；根据服务器报警信息及预构建的服务器报警传播知识图谱，依据因果关联性检索获取所有可能的报警传播路径；通过所述服务器报警传播知识图谱检索所有可能的报警传播路径中两两报警传播路径的交集路径；计算所有交集路径发生可能性；根据交集路径发生可能性计算结果分析获取所述服务器报警信息的报警传播路径。本发明能够实现服务器报警信息溯源、快速定位根本故障原因。
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公开(公告)号：CN117993388A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311845729.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及一种基于工地施工标准的知识图谱构建方法，涉及知识图谱技术领域，该方法包括以下步骤：服务器基于施工标准体系，利用自上而下的方式构建工地施工标准的施工标准模式层；基于命名实体识别模型，从工地施工标准文本中抽取与施工标准模式层中各层级对应的实体；基于施工标准模式层以及施工标准模式层对应的实体，获取实体‑关系‑实体数据元，再将数据元进行聚合形成施工标准知识图谱。本方案利用命名实体识别模型从大量施工标准博客信息以及施工标准文本中抽取工地施工标准的施工标准模式层各层级对应的实体，为施工标准知识图谱的构建打下坚实的基础。
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公开(公告)号：CN117934293A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211291805.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06T5/00 , G06T5/60 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 一种针对风力涡轮机小目标缺陷检测的图像增强方法，对风力涡轮机小目标缺陷检测模型的训练图像进行增强，增强后的图片再与原图片混合到一起输入目标检测模型进行训练，得到针对风力涡轮机小目标的缺陷检测模型，所述增强方法为：筛选风力涡轮机缺陷训练数据集中包含小目标缺陷的图片，将图片中的小目标缺陷区域框进行图像复制，再粘贴到图片中小目标区域周围，得到增强的包含小目标缺陷的图片，用于训练缺陷检测模型。本发明针对小目标缺陷设计了特定的图像增强策略，从而提高风力涡轮机小目标缺陷检测的性能，并最终达成对风力涡轮机整体缺陷检测性能的提高，具有良好的广泛性与实用性。
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公开(公告)号：CN116934079A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310862006.9
申请日：2023-07-14
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 余磊 , 王斌 , 郝小龙 , 陈新圣 , 曹岑 , 朱成诚 , 陈树藩 , 潘瑾 , 李蕴哲 , 金珊珊 , 吴卓言 , 彭启伟 , 罗旺 , 李宾皑 , 吴强 , 余昇 , 米传民 , 李明珠 , 韩斌 , 贾政
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于GCN模型的电网基建工程项目风险评估方法及系统包括，通过电网基建项目数据，构建工程项目指标体系，并划分体系结构，建立工程项目风险特征评估模型；对所述数据进行数据清洗，并把所述工程项目风险特征评估模型作为输入，构建GCN模型；将所述GCN模型进行训练和测试，输出风险等级及模型预测结果；本发明将拉格朗日插值法运用于电网风险数据的补全中，提升了数据的精确性与可靠性；使用Adam优化器对模型参数以及传统的梯度下降算法进行优化，减少了输出模型预测结果的误差；另一方面，通过本发明系统能够挖掘到风险影响因素并抽象成拓扑图，有效提升电网基建施工项目的风险预测准确性，极大减少了人工判断的误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116227483A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310094424.8
申请日：2023-02-10
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 郝小龙 , 张文 , 孙小虎 , 冯敏 , 肖辉 , 徐志强 , 周鲲 , 陈仲伟 , 曹岑 , 刘大晖 , 李金明 , 余昇 , 刘金锁 , 彭启伟 , 罗旺 , 席丁鼎 , 吴强 , 韩斌 , 李英杰 , 吴钰芃
IPC: G06F40/284 , G06F40/166 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于词边界的中文实体抽取方法、装置及存储介质，其方法包括：获取当前文本，并对当前文本进行预处理；将预处理后的当前文本输入训练好的词边界识别模型，获取词边界识别结果；根据词边界识别结果进行中文实体抽取；词边界识别模型的训练包括：获取预设数量的历史文本，并对各历史文本进行预处理；对预处理后的历史文本中词边界标注类别标签；根据预处理后的历史文本和类别标签构建样本集，并将样本集按预设比例划分为训练集和验证集；构建基于BERT+CRF的词边界识别模型；通过训练集训练词边界识别模型，在每轮训练后通过验证集验证其精度，保留精度最高的词边界识别模型作为训练结果；本发明具备抽取准确率高。
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公开(公告)号：CN115170922A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210845075.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种跨模型异源特征融合方法、系统、存储器及计算设备，该方法通过对特征图进行多维深层次局部特征提取得到多维局部特征，来加强特征之间的联系；并且将所提取的多维局部特征和全局特征进行融合中，加入图像样本源特征，用于增强图像特征，提高了后续进行图像异常检测的精度。
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公开(公告)号：CN114022685A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010692991.X
申请日：2020-07-17
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种安全员位置检测方法及系统，获取基建场景下的实时图像；将实时图像输入到预先训练好的基于颜色空间转换融合神经网络模型；输出安全员位置信息。优点：本发明只需要安装一个摄像头即可实现，创造性的引入神经网络的方法，通过计算机迭代训练得出安全员的具体特征能够准确地识别出安全员的具体位置。本发明节省人力资源，且受环境因素影响较小，具有很好的稳定性以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112712082A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110067996.8
申请日：2021-01-19
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多级图像信息的刀闸开合状态识别方法及装置，将图像采集设备部署于刀闸臂下方的矩形区域，对准刀闸触头的结合点采集刀闸图像使得结合点在图像的中心位置；对刀闸图像进行裁剪获得图像Im和Im+，其中图像Im是紧致覆盖刀闸臂区域的矩形框区域，图像Im+是紧致覆盖刀闸触头区域的矩形框区域；将图像Im和Im+输入预先构建和训练的刀闸开合状态识别网络模型，获得刀闸开合状态的各类别概率，选取类别概率最大值对应的状态作为刀闸状态的识别结果。本发明采用多级图像信息和深度神经网络，增强了特征表达能力，提高了方法的鲁棒性和识别性能。
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公开(公告)号：CN111931573A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010644553.6
申请日：2020-07-07
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了计算机视觉图像处理技术领域的一种基于YOLO进化深度学习模型的安全帽检测与预警方法，旨在解决现有技术中采用人工方式对工业生产环境下行人是否佩戴安全帽进行检测与预警，效率低下，效果不佳，不能满足实际需求的技术问题。所述方法包括如下步骤：将实时获取的目标视频图像输入预先训练好的YOLO进化深度学习模型，标记出目标视频图像中的未佩戴安全帽的人体；向所标记人体发出预警信号。
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