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公开(公告)号：CN115412450B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202211341886.7
申请日：2022-10-31
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人： 魏兴慎 , 周剑 , 犹锋 , 杨维永 , 高鹏 , 曹永健 , 吴超 , 张浩天 , 田秋涵 , 刘苇 , 王晔 , 祁龙云 , 黄天明 , 唐亚东 , 马增洲 , 朱溢铭 , 刘剑 , 张付存 , 刘行 , 屠正伟 , 顾一凡
IPC分类号： H04L41/142 , H04L67/54 , H04L67/10 , H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/2431
摘要： 本发明公开了一种面向溯源图的多电力终端协同行为检测方法及装置，通过在电力终端设备上学习系统和应用软件的行为，构建行为事件图，由行为事件图组成电力终端设备的溯源图，并通过简化的表示，形成草图的向量表示，在云端采用多终端学习的方法，进行电力终端设备状态分析，通过端‑云协同，实现模型自动更新。本发明通过构建电力终端的进程行为向量，并采用多终端协同训练，能够极大的缩短模型的学习时间和成本，基于图和行为向量可有效的识别出电力设备异常行为，保证设备的安全性。
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公开(公告)号：CN115641257A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211314652.3
申请日：2022-10-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06T3/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的恶劣场景数据增广方法、识别方法及装置。本发明所提出的方法能够在目前恶劣场景（如：雾天场景、雨天场景）下带标注数据极其不充足的情况下，通过以标注后的清晰图像和非成对的恶劣场景图像为输入，生成大量的与输入清晰图像对应的恶劣场景图像，并且使用清晰图像对应的标注作为生成恶劣场景图像的标注，以此实现数据增广的目的。为了保证生成图像的质量，首先，训练了生成对抗网络，提高生成的图像的质量；其次，使用网络生成的恶劣场景增广数据集，对目前主流的目标检测网络进行训练，使其实现恶劣场景下的目标检测任务。该方法可以实现恶劣场景数据的增广，训练目标测网络，使其能够完成恶劣环境下的目标检测任务。
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公开(公告)号：CN109829887B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201811598037.3
申请日：2018-12-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于深度神经网络的图像质量评估方法，是一种用于图像质量评估的深度神经网络的新型应用技术。本发明解决的是无人机作业巡检采集图像的质量评估问题，在大型数据库ImageNet上训练得到一个预训练的深度神经网络模型，对深度神经网络改进并采用图像质量评价数据库TID2013训练深度神经网络模型，最后对输入任意的图像，采用已训练完成的深度神经网络模型预测图像的质量。本发明所公开的基于深度神经网络的图像质量评估方法能够非常准确地评估无人机作业巡检采集图像的质量，并且能够明显地区分高质量图像和低质量图像，过滤低质量无用图像。
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公开(公告)号：CN112132135A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010877635.5
申请日：2020-08-27
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于图像处理的电网传输线检测方法、存储介质，方法包括：读入待检测图片；将图片灰度化；对灰度化图像进行平滑去噪、图像算术运算、灰度线性变换等一系列图像处理方法；对处理后的图像进行边缘检测；确定图像中的感兴趣区域ROI；对ROI内的像素点进行分类得到各传输线的边缘像素点集合；根据边缘像素点集合拟合传输线，并输出检测结果，检测结果可同时包括传输线的方程以及数量。利用本发明能够根据采集的图像进行传输线检测，能够排除天空以及云层等背景的干扰，具有一定的鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN111930978A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010660054.6
申请日：2020-07-10
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于HBase的电网图片存储方法、介质和计算设备，判断要存储的图像是否超过HBase数据库存储数据块HFile的大小，如果超过，则对图像进行分割，直至未超过HBase数据库存储数据块HFile的大小；提取图像的特征向量；对提取到的特征向量进行二进制量化，得到二进制特征向量；对二进制特征向量进行加密；将加密后的数据生成HFile文件，存入HBase数据库。本发明实现了电网环境下快速上传并安全存储用户上传的图片，存储量大，实现企业对图片的高效安全要求。
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公开(公告)号：CN111179249A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911393639.X
申请日：2019-12-30
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的电力设备检测方法和装置，包括步骤：将待检测的电力设备视频图像输入训练好的SSD目标检测网络模型，获得当前图像中的电力设备位置信息以及准确率；所述SSD目标检测网络模型基于通过筛选电力巡检视频图像建立的电力图像数据库和SSD神经网络训练得到；建立一个电力场景的数据库，对收集图像进行筛选、标注、划分、大小归一化和数据增广等预处理操作，建立高质量且相互独立的训练数据集和测试数据集；再构建深度卷积神经网络结构，并利用训练数据集进行离线训练；然后在测试数据集上测试检测网络模型的性能，如未达标则继续训练至其性能达到要求为止。本发明检测性能高和运行效率高。
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公开(公告)号：CN115604032B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211526232.1
申请日：2022-12-01
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了一种电力系统复杂多步攻击检测方法及系统，方法包括：采集网络实体交互行为数据；对网络实体交互行为数据进行基于异质图的数据预处理，获得输入数据；将输入数据输入复杂多步攻击检测模块，获得攻击检测结果。基于异质图的数据预处理，从交互行为数据中抽取信息构造异质图的节点和边；将目的节点及其相邻的源节点的时间戳信息输入Time2Vec层获得第一时间嵌入表示；将融合了节点特征信息和第一时间嵌入表示的数据输入Heteformer层，获得第二节点嵌入表示作为输入数据输入复杂多步攻击检测模块，克服了传统神经网络无法为重要的连接关系分配更多权重的缺陷，提高了复杂多步攻击检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114022685B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202010692991.X
申请日：2020-07-17
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 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：CN113987250A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111130666.5
申请日：2021-09-26
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F16/583 , G06V10/74 , G06V10/82
摘要： 本发明公开一种适用于大规模图像的相似图像检索方法和装置，属于图像检索技术领域。方法包括：获取输入图像数据以及图像特征库数据，其中，图像特征库中的图像特征数据为利用预先训练的特征提取神经网络对预设图像库中的目标图像进行图像特征提取得到；利用所述特征提取神经网络对输入图像数据中的各输入图像提取图像特征；计算输入图像的图像特征与图像特征库中图像特征的欧式距离；根据计算得到的欧式距离，以及预先设定的相似度阈值，确定图像库中与输入图像相似的目标图像。本发明利用深度残差神经网络实现图像特征的提取，并基于所提取的特征进行图像相似度计算，能够提升图像检索效率。
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公开(公告)号：CN113705322A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110655846.9
申请日：2021-06-11
申请人： 北京易达图灵科技有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明提供一种基于门限图神经网络的手写汉字识别方法和装置，其中方法包括：确定待识别汉字的汉字节点矩阵以及空间信息关系矩阵；所述汉字节点矩阵中的各汉字节点为所述待识别汉字的书写视频中每一时刻书写位置的坐标；将所述汉字节点矩阵和所述空间信息关系矩阵输入至汉字识别模型中，得到所述汉字识别模型输出的识别结果；其中，所述汉字识别模型用于基于门限图神经网络，提取所述汉字节点矩阵对应的包含图结构信息的汉字特征向量，提取所述汉字特征向量中的时序信息，得到时序特征向量，并基于所述时序特征向量经由瓶颈网络进行手写汉字识别。本发明综合了汉字的空间结构信息和时序信息，提高了手写汉字识别的准确性。
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