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公开(公告)号：CN113902992A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111179431.5
申请日：2021-10-09
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 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
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/98 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种视频质量评估方法、装置及存储介质，该方法包括：获取视频数据；根据空间金字塔采样对所述视频数据进行处理，得到子视频数据；对子视频数据进行RGB流分析和梯度流分析，得到RGB视频数据和梯度视频数据；对RGB视频数据和梯度视频数据进行时空建模，得到视频数据的隐向量；将隐向量输入至输出层中，得到视频数据的评估结果。通过实施本发明，采用空间金字塔采样策略来增强特征的表示能力；同时采用包含梯度流和RGB流的双流处理方案，由此可以捕捉到图像的大部分更高层次的含义，使其更适合视频质量异常的判断。此外，还采用了时空建模，考虑了视频帧间的时间连续性，从而提高了视频质量评估的准确性。
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公开(公告)号：CN114445815A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111505787.3
申请日：2021-12-10
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 , 全球能源互联网研究院有限公司
发明人： 张祥全 , 赵金雄 , 王利平 , 张驯 , 李洪斌 , 马志程 , 聂江龙 , 狄磊 , 刘超 , 张国梁 , 贺洲强 , 卢卫疆 , 陈钊 , 杜泽旭 , 王锋 , 夏天 , 陈维 , 赵连斌 , 朱海涛
IPC分类号： G06V20/64 , G06V40/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种变电站场景下的实时3D人体姿态估计的方法，基于自顶向下和自底向上方法融合以及多层Transformer网络架构的3D姿态估计网络，实现了变电站作业场景下的人体3D关节点提取，提出基于自顶向下和自底向上方法融合的策略，分别计算自顶向下和自底向上两种方法生成的2D关节点结果相似度，并与人工设定阈值比较，实现自顶向下和自底向上两种方法的融合并提升了3D人体姿态估计的鲁棒性。本发明使用Transformer代替卷积神经网络，利用其自监督能力获取输入图像的时序信息与空间信息，改善对于遮挡目标的估计能力，进一步提升人体3D关节点估计的准确性。
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公开(公告)号：CN111026548B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201911192808.3
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
摘要： 本发明公开了一种逆向深度强化学习的电力通信设备测试资源调度方法。该方法首次采用逆向深度强化学习相关理论，分析了基于边缘计算的通信设备中自动化测试资源需求，综合考虑资源调度时间和测试执行时间以及通信时间，采用深度逆向强化学习算法框架，设计了一种电力信息通信设备自动化测试移动边缘计算资源动态调度方法，提高测试资源利用率。
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公开(公告)号：CN111026549B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201911194721.X
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
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习A3C(Actor‑Critic Algorithm)的电力信息通信设备自动化测试资源调度方法。该方法首次采用深度强化学习A3C相关理论，分析了基于云计算的通信设备中自动化测试资源需求，综合考虑资源调度时间和测试执行时间，采用A3C算法框架，设计了一种电力信息通信设备自动化测试云计算资源动态调度方法，提高测试资源利用率。
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公开(公告)号：CN111026548A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911192808.3
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
摘要： 本发明公开了一种逆向深度强化学习的电力通信设备测试资源调度方法。该方法首次采用逆向深度强化学习相关理论，分析了基于边缘计算的通信设备中自动化测试资源需求，综合考虑资源调度时间和测试执行时间以及通信时间，采用深度逆向强化学习算法框架，设计了一种电力信息通信设备自动化测试移动边缘计算资源动态调度方法，提高测试资源利用率。
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公开(公告)号：CN111064633A
公开(公告)日：2020-04-24
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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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：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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公开(公告)号：CN111026549A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911194721.X
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
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习A3C(Actor-Critic Algorithm)的电力信息通信设备自动化测试资源调度方法。该方法首次采用深度强化学习A3C相关理论，分析了基于云计算的通信设备中自动化测试资源需求，综合考虑资源调度时间和测试执行时间，采用A3C算法框架，设计了一种电力信息通信设备自动化测试云计算资源动态调度方法，提高测试资源利用率。
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公开(公告)号：CN109768995B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910169662.4
申请日：2019-03-06
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 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人： 赵博 , 张小敏 , 段军红 , 张华峰 , 闫晓斌 , 张驯 , 张小东 , 袁晖 , 赵金雄 , 李志茹 , 魏峰 , 党倩 , 李方军 , 宋曦 , 尚闻博 , 孙碧颖 , 张文轩 , 杨凡 , 高丽娜
摘要： 本发明公开了一种基于循环预测和学习的网络流量异常检测方法，属于网络安全领域，解决现有技术中会提高算法的复杂度和预测误报率的问题。本发明基于第一个连续时间段，采集各时间周期内特征指标的采样值，对时间序列进行平滑修正；根据第一个连续时间段和平滑修正后的采样值，通过预测算法，获得第二个连续时间段内特征指标的预测值；基于预测值和采集的第二个连续时间段内特征指标的采样值计算每个时间周期内指标的预测偏差率，根据所有预测偏差率得到的预测偏差率正负极值；根据待判断的连续时间周期内特征指标的预测偏差率和预测偏差率正负极值进行异常判断。本发明用于对网络流量异常的检测。
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