公开(公告)号：CN115761891A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211471927.4

申请日：2022-11-23

Applicant: 中国南方电网有限责任公司 ,  中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司

Inventor： 冯永青 ,  刘映尚 ,  周鹏 ,  高红亮 ,  陈宏山 ,  朱广心 ,  樊腾飞 ,  侯方迪 ,  邱生敏 ,  王益勋 ,  庄俏莉 ,  廖霄 ,  许文民 ,  丛宝丰 ,  易静仪 ,  李逸谦

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于时空融合的异常行为识别方法及装置，该方法包括：提取获得的视频对应的单帧图像和光流图片，并通过预设的双流卷积神经网络模型根据所述单帧图像和所述光流图像分别获得对应的运动特征及外观特征，并采用中期融合的方式融合所述外观特征和所述运动特征，获得时空特征向量，基于所述时空特征向量进行异常行为识别，获得异常行为识别结果，提高异常行为识别的准确度及效率。

公开(公告)号：CN105512730A

公开(公告)日：2016-04-20

申请号：CN201510876164.5

申请日：2015-12-02

Applicant: 中国南方电网有限责任公司 ,  中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 ,  南方电网科学研究院有限责任公司

Inventor： 周鹏 ,  利韶聪 ,  王勇 ,  张斌 ,  赵德宁 ,  匡晓云 ,  吴劲松 ,  梁伟超 ,  许文民 ,  丛宝丰 ,  刘航

IPC: G06Q10/00 ,  G06Q50/08

CPC classification number: G06Q10/20 ,  G06Q50/08

Abstract: 一种基于BIM模型的数据中心运维系统，包括BIM模型系统及应用系统；BIM模型系统，包括模型生成模块及数据库；应用系统包括参数管理系统；模型生成模块，根据参数管理系统发送的模型请求生成与模型请求相应的模型，并输出至应用系统；数据库，存储构件、构件参数及运维数据；参数管理系统包括请求发送模块和参数管理模块，请求发送模块用于在需要对任一模型参数进行管理时，向BIM模型系统发送模型请求，参数管理模块用于接收BIM模型系统输出的模型，并在模型的基础上管理相应的模型参数。该系统由于不需要经过中间层级，可以减少中间计算量。同时，能够最大程度的运用BIM模型系统的模型、构件、构件参数或/及运维数据等信息。

公开(公告)号：CN117095188B

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311352816.6

申请日：2023-10-19

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 周鹏 ,  冯永青 ,  高红亮 ,  杨林 ,  侯方迪 ,  陈宏山 ,  单政博 ,  石侃 ,  杨政权 ,  许文民 ,  张少峰

IPC: G06V10/70 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/21 ,  G06F18/213

Abstract: 一种基于图像处理的电力安全加强方法及系统，包括步骤：步骤S1：采集电力设备的图像信息、音频数据；步骤S2：对采集的电力设备信息进行图像去噪、增强预处理，提取出电力设备的特征参数；步骤S3：将提取出的特征参数向量x输入到训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型；步骤S4：对电力设备的安全进行预测，将当前时刻采集的电力设备信息输入训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型进行故障诊断和预测；步骤S5：如果电力设备的故障诊断结果y大于(56)对比文件Diganta Misra等.Mish: A SelfRegularized Non-Monotonic ActivationFunction.arXiv:1908.08681v3.2020,第1-14页.

公开(公告)号：CN117095188A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311352816.6

申请日：2023-10-19

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 周鹏 ,  冯永青 ,  高红亮 ,  杨林 ,  侯方迪 ,  陈宏山 ,  单政博 ,  石侃 ,  杨政权 ,  许文民 ,  张少峰

IPC: G06V10/70 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/21 ,  G06F18/213

Abstract: 一种基于图像处理的电力安全加强方法及系统，包括步骤：步骤S1：采集电力设备的图像信息、音频数据；步骤S2：对采集的电力设备信息进行图像去噪、增强预处理，提取出电力设备的特征参数；步骤S3：将提取出的特征参数向量x输入到训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型；步骤S4：对电力设备的安全进行预测，将当前时刻采集的电力设备信息输入训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型进行故障诊断和预测；步骤S5：如果电力设备的故障诊断结果y大于设定阈值则存在故障。本发明通过图像处理、神经网络和海洋捕食者算法的相互配合，实现了电力设备的故障诊断和未来状态预测。