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公开(公告)号：CN116310979A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310254466.3
申请日：2023-03-16
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了图像识别方法、风险管控平台及方法、安全管控平台；涉及电力安全技术领域；图像识别方法步骤包括图像预处理、建立算法架构、模型输出；风险管控平台包括人工智能模块、统一视频模块和内网短信模块；风险管控方法包括采集视频图像上传至统一视频模块；人工智能模块调用统一视频平台源端数据和不同反违章模型进行违章判断；模型识别结果通过接口传输至安全生产管控平台做告警；安全管控平台包括平台层、应用层、服务层和资源层。本发明针对真实作业场景中违章数据样本较少的问题，在图像预处理过程中采用图像镜像、图像拼接、图像模糊等技术，不仅增加了训练数据集数量，还有效提高了算法模型鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116086397A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211551560.7
申请日：2022-12-05
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种5G基站信号传输沉降监测系统，属于传输沉降监测系统技术领域，本方案对于正在施工进行的基站建筑物进行监测时，可通过对其施工数据的采集与分析，针对在投入使用时可能存在的风险隐患进行预测和评估，针对其不合格的施工应当依据采集数据进行施工修正，从而较大程度上规避在基站施工时埋下的隐患导致在基站投入使用时因施工原因造成基站发生较大的沉降进而影响5G信号的传输，针对已投入使用的基站而言，通过对其实时数据的采集与分析，对可能发生的沉降程度做出预测并依据沉降的严重程度果断制定应对方案，从而预防已投入使用的基站建筑物在发生沉降后，因无法及时地对基站进行补救，导致向外界发出的信号传输速度慢。
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公开(公告)号：CN115580479A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211310906.4
申请日：2022-10-25
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L67/1097
摘要： 本发明涉及一种用于保护电力数据的属性基可搜索加密方法，该方法包括以下步骤：S10、系统初始化：属性授权机构对系统进行初始化，并生成相关参数；S20、加密数据上传：数据拥有者自行制定访问策略、对电力数据进行加密，之后上传到云服务器；S30、加密数据检索：数据使用者将其属性集合和搜索关键词发送给属性授权机构，先生成私钥，再生成搜索陷门，之后数据使用者将搜索陷门发送给云服务器，云服务器完成加密数据检索，并将检索结果发送给数据使用者；S40、数据解密：数据使用者使用私钥对加密数据解密，即可获得想要搜索的电力数据。本发明访问策略灵活，具有较好的效率和实用性，不仅可以实现对电力数据的密文检索，还可以实现细粒度的访问控制。
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公开(公告)号：CN113420296B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110770650.4
申请日：2021-07-08
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 兰州交通大学
发明人： 马之力 , 马宏忠 , 李志茹 , 张学军 , 盖继扬 , 杨启帆 , 赵红 , 张驯 , 弥海峰 , 谭任远 , 李玺 , 朱小琴 , 白万荣 , 杨勇 , 魏峰 , 龚波 , 杨凡 , 高丽娜
摘要： 一种基于Bert模型与BiLSTM的C源代码漏洞检测方法，通过对软件源代码进行分析，构建控制依赖图与数据依赖图，依据代码间的控制依赖关系和数据依赖关系将代码进行切片，生成切片级代码块，再对生成的代码块进行数据清洗和预处理，并对生成的每个代码块打标签以区分代码块是否包含漏洞信息。其次，将处理过的代码块作为训练集输入Bert预训练模型对标准Bert模型进行微调，得到新的Bert模型。再将代码块输入新的Bert模型以无监督方式学习代码间的语义信息和上下文关系，对代码块进行词嵌入编码，得到具有最大化代码语义信息和上下文关系的词向量。最后，将得到的词向量输入BiLSTM中训练检测模型，得到源代码漏洞检测模型。本发明能提高漏洞检测准确率，降低误报率。
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公开(公告)号：CN114466158A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111449147.5
申请日：2021-12-01
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司定西供电公司
摘要： 本发明公开了一种基于作业现场的音视频数据提取处理系统，包括音视频采集模块、信息记录模块、信息汇总模块、无线传输模块和终端接收模块，所述音视频采集模块与信息记录模块相连，所述信息记录模块与信息汇总模块相连，所述信息汇总模块与无线传输模块相连，所述无线传输模块与终端接收模块相连；音视频采集模块用于对作业场所信息进行采集，并将采集到的音视频汇总至信息记录模块内，信息记录模块将信息汇总至信息汇总模块进行收集，信息汇总模块通过无线传输模块将信息传递至终端接收模块；本发明属于作业现场管理技术领域，具体是指一种基于作业现场的音视频数据提取处理系统。
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公开(公告)号：CN114444841A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111428552.9
申请日：2021-11-29
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司定西供电公司
摘要： 本发明公开了一种用于变电站运维的现场作业安全管理方法和系统，包括控制终端、图像获取系统、3维图像传输系统、安全监控系统、信息查询系统、无线传输系统和接收终端，所述控制终端与图像获取系统和3维图像传输系统相连，所述3维图像传输系统和图像获取系统与安全监控系统相连，所述安全监控系统与信息查询系统相连，所述图像获取系统和3维图像传输系统通过无线传输系统与接手终端相连，所述信息查询系统与接受终端相连，本发明属于配电网运维技术领域，具体是指一种用于变电站运维的现场作业安全管理方法和系统。
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公开(公告)号：CN114332464A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111680022.3
申请日：2021-12-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 一种安全风险行为检测方法、系统、设备和介质，获取包含目标对象的图像流；对所述图像流进行前景背景分离，得到前景信息图像流；对所述前景信息图像流进行节点识别，得到人体姿态节点信息；根据所述人体姿态节点信息，确定所述目标对象对应的行为。本发明将电力运检人员监控图像流进行前景‑背景分离，得到前景信息图像流，进而利用所分离出的前景信息进行电力运检人员安全风险行为检测，从而提升检测精度。根据前景信息图像流，有向检测电力运检人员人体姿态节点，得到人体姿态节点信息，根据人体姿态节点信息，实现对电力运检人员安全风险行为的辨识，从而抑制误检和漏检问题。
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公开(公告)号：CN114025587A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111426421.7
申请日：2021-11-27
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明属于网络设备防护技术领域，具体的说是一种网络安全控制设备用防护装置，包括机柜，所述机柜包括壳体、冷却机构、电磁屏蔽板、支撑板、滑槽和温控器，所述冷却机构安装于所述壳体内底部；通过设置冷却机构，温控器控制冷却机构运行，冷却机构产生冷气对托盘上的网络安全控制设备近距离吹冷风，实现从网络安全控制设备降温再到整个壳体内的环境降温，以保证在网络安全控制设备运行环境高于所承受的范围温度时，及时对网络安全控制设备进行降温，缩短设备在高温状态下的工作时间，从而提高网络安全控制设备在高温地区持续工作的防护性。
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公开(公告)号：CN113849410A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111158396.9
申请日：2021-09-30
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于BiGRU和attention机制的软件缺陷检测方法，包括：获取软件代码并对其进行分段量化预处理，得到向量集；将所述向量集输入预设的软件缺陷检测模型，模型包括输入层、BiGRU层、Attention层、Dense层和Softmax层，在大量样本训练后能够输出缺陷类型及其概率。BiGRU能够学习到漏洞代码数据集中更多的特征，而且消耗的计算资源和时间等代价都较低，为了避免提取的特征过多而防止出现过拟合情况的出现，引入Attention机制能让模型对重要信息重点关注，忽略或弱化非关键信息，本发明网络模型具有很强的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111064633B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201911194715.4
申请日：2019-11-28
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L12/26
摘要： 本发明公开了一种云边协同电力信息通信设备自动化测试资源分配方法。该方法首次采用生成对抗深度强化学习理论，在测试执行时间、通信资源、计算资源以及能量消耗受限情况下，电力信息通信设备测试中云计算和多接入边缘计算综合资源分配方法，从而提高了测试的准确率、减少了测试执行时间并且节约了通信和计算资源。
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