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公开(公告)号：CN108171117B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711268417.6
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00973 , G06K9/00986 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于多核异构并行计算的电力人工智能视觉分析系统，其特征在于，包括以轻量级神经网络为核心，包括一种多核异构并行计算模块和业务应用模块；业务应用模块和多核异构并行计算模块之间通过网络服务接口访问，传输数据；所述多核异构并行计算模块包括GPU计算节点、CPU存储管理节点、CPU计算节点，各节点之间通过交换机连接；业务应用模块包括图像管理模块、图像标注模块、模型训练模块、算法应用模块；本发明基于多核异构并行计算框架，可高效实现在线或离线图像数据训练，形成轻量化快速图像分类模型，实现电力内外网图像业务应用，能最大化发挥图像数据的价值，具备较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN109246151A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811305770.1
申请日：2018-11-05
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司检修公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 蔡敏 , 马建国 , 王浩 , 尹洪 , 吴启进 , 雷成华 , 周玎 , 辛巍 , 赵高峰 , 樊强 , 彭启伟 , 冯敏 , 郝小龙 , 张文 , 罗旺 , 贾政 , 吴超 , 王学广 , 韩斌
Abstract: 本发明公开了一种输电线路视频智能巡检分析调度系统，包括：摄像头、流媒体服务器、SIP通信服务器、数据库服务器，任务管理模块将任务分发给视频图像分析服务模块，经过视频图像分析服务模块内部的调度，取出要分析的任务，通过SIP通信服务器通知流媒体服务器从摄像头中拉取视频流，图像采集服务模块对视频流定时截取图片，并存储到数据库服务器中，视频图像分析服务模块从数据库服务器中获取截取的图片，并调用算法分析服务模块进行任务分析。本发明可以有效的在规定时间内完成任务巡检，提高了系统的资源利用率，加快了输电线路巡检速度。
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公开(公告)号：CN115913640B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211279389.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 魏兴慎 , 犹锋 , 杨维永 , 周剑 , 张浩天 , 曹永健 , 吴超 , 田秋涵 , 刘苇 , 高鹏 , 王晔 , 郭靓 , 朱溢铭 , 刘剑 , 张付存 , 俞皓 , 贾雪 , 蒋甜 , 唐亚东 , 李昱 , 姜训 , 杨雨轩 , 陕大诚
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于攻击图的大型网络攻击推演及风险预警方法，其包括：采集大型网络中各服务器的脆弱性数据和对外连接关系并构建网络拓扑图；挖掘网络拓扑图中的社群并生成相应的社群异质子图；对各社群异质子图进行变换生成网络拓扑图的拓扑骨架图；对拓扑骨架图进行推导生成相应的攻击图；对各社群异质子图进行聚类生成聚类簇；从各聚类簇中随机选取一个社群异质子图进行推导生成相应的包含攻击路径的攻击图；当检查到攻击事件后，根据攻击图动态推理攻击路径，同时在同一个聚类中的社群异质子图中排查是否存在类似可能被攻击的风险；这种方式不但降低了攻击推演计算的复杂度，提升效率，同时可以实现对大型网络的安全风险的全网排查与预警。
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公开(公告)号：CN113596028B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110861793.6
申请日：2021-07-29
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出一种网络异常行为的处置方法及装置，该方法包括从安全预警设备日志中提取不信任网络访问行为的关键信息；依据设定的网络异常行为匹配规则，对提取的关键信息进行匹配，识别出网络异常行为；针对网络异常行为联动安全防御设备，下发防御策略命令。本发明根据安全防护要求，可灵活设定精确匹配规则，实现对电力物联网终端设备的精确访问控制；在节省人力资源的同时，也提高了网络安全应急响应的速度和能力。
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公开(公告)号：CN115913640A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211279389.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 魏兴慎 , 犹锋 , 杨维永 , 周剑 , 张浩天 , 曹永健 , 吴超 , 田秋涵 , 刘苇 , 高鹏 , 王晔 , 郭靓 , 朱溢铭 , 刘剑 , 张付存 , 俞皓 , 贾雪 , 蒋甜 , 唐亚东 , 李昱 , 姜训 , 杨雨轩 , 陕大诚
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于攻击图的大型网络攻击推演及风险预警方法，其包括：采集大型网络中各服务器的脆弱性数据和对外连接关系并构建网络拓扑图；挖掘网络拓扑图中的社群并生成相应的社群异质子图；对各社群异质子图进行变换生成网络拓扑图的拓扑骨架图；对拓扑骨架图进行推导生成相应的攻击图；对各社群异质子图进行聚类生成聚类簇；从各聚类簇中随机选取一个社群异质子图进行推导生成相应的包含攻击路径的攻击图；当检查到攻击事件后，根据攻击图动态推理攻击路径，同时在同一个聚类中的社群异质子图中排查是否存在类似可能被攻击的风险；这种方式不但降低了攻击推演计算的复杂度，提升效率，同时可以实现对大型网络的安全风险的全网排查与预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115412450A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211341886.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 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: H04L41/142 , H04L67/54 , H04L67/10 , H04L9/40 , G06K9/62
Abstract: 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：CN112116561B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010849007.6
申请日：2020-08-21
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/90 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06K9/62 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于图像处理融合网络权值的电网传输线检测方法及装置，包括步骤：读入图片；将图片灰度化；对灰度化图像进行高斯模糊去噪、图像算术运算、灰度线性变换一系列图像处理方法；对处理后的图像用Canny算子边缘检测；在图像中设定感兴趣区域(ROI)；将ROI内的像素点分类；采用深度网络模型计算图片中电网传输线分布图。将电网传输线分布与分类像素点进行融合。根据融合得到的像素点拟合传输线，并在图中显示拟合结果，同时输出线的方程以及高压线的数量，实现了对高压线的检测，并且具有一定的精确性，同时能够排除道路、杆塔、天空以及云层等背景的干扰，并且能够对交叉的高压线进行辨别，能处理边缘检测断点，具有一定的鲁棒性和实用性。
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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：CN112636946A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011245548.4
申请日：2020-11-10
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了电力工控系统中边缘主节点选举方法，用于在部署于局域网内的多个终端设备中选举边缘主节点，包括：1、电力工控终端获取局域网段内所有的终端列表；2、在设定时间内终端广播自身IP和权重值，并接收其他终端的IP和权重值；将接收到的权重值最大的终端作为初步选举主节点；3、在设定时间内终端广播自身的初步选举主节点，并接收其他终端设备的初步选举主节点；4、终端设备统计接收到的初步选举主节点，将个数大于局域网内终端总数一半的终端作为最终选举的边缘主节点，其余终端设备为边缘从节点。该方法综合了网段内各终端设备的计算能力、安全性能、通信性能，以满足电力工控网络系统高实时性、高可靠性的要求。
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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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