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公开(公告)号：CN117079077A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311101324.X
申请日：2023-08-30
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种适用于电力图像样本预处理的方法及系统包括，获取若干张带标注的电力场景图像，通过颜色增强对图像进行数据增广；把图像分为原始图像、颜色增强后的图像和随机图像，创建图像对；并将图像对送入特征提取网络中进行提取，得到图像特征对；将图像特征对作为投影头的输入，投影到另一个空间获得图像的高阶表示；通过图像的高阶表示，计算得到像素级的对比损失函数；遍历所有的图像对，利用对比损失函数对特征提取网络进行参数更新，得到适用于电力场景语义分割的预训练模型；本发明通过微调预训练模型不仅解决了电力场景下图像分割数据集规模小的问题，还能加快训练速度，并且相比于在单一图像分割数据集训练能获得更好的性能。
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公开(公告)号：CN116994095A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311010079.1
申请日：2023-08-11
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种适用于电力场景目标检测的预训练方法及系统，包括：获取清晰电力场景图像数据集，所述清晰电力场景图像数据集无需人工标注；在对无标签的图像进行不同的预处理后，将预处理后的图像输入到多个编码器中，设计多种损失函数对编码器的输出进行运算，使编码器能从大量无标签的电力场景图像中提取特征，最终得到用于电力场景的目标检测任务的预训练模型；使用有标签的电力场景目标检测数据集对预训练模型进行微调后，得到目标检测模型。本发明极大减少目标检测模型训练时间，同时相较于在单一目标检测数据集训练获得更好的性能。
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公开(公告)号：CN116739195A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310590981.9
申请日：2023-05-24
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种换流站检修路径自动规划方法、系统及存储介质，方法包括：获取若干真实探测器探测到的换流站的实际探测数据；对换流站三维空间模型进行仿真并放置若干虚拟探测器进行探测，得到换流站的虚拟探测数据以及虚拟路障信息；根据虚拟探测数据和实际探测数据获取物理路障信息，并更新路网；根据换电站配电冗余能力和虚拟路障信息，核算虚拟路障的N种空间组合，再基于更新后的路网，形成N种路障剔除路网及虚拟路障消除调度信息；在每种路障剔除路网下针对预设起点及预设终点间进行路径规划，得到N种规划路径；按照预设选优策略，从所述N种规划路径中选出最优路径。本发明可实现检修最优规划自动规划。
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公开(公告)号：CN110674289A8
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910597279.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司信息系统集成分公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于分词权重判断文章所属分类的方法、装置和存储介质，属于自然语言处理技术领域。所述方法包括：对文本语料进行分词和去停用词处理，得到训练集语料库；将训练集中的特征项转变成词频矩阵，统计每个特征项的TF-IDF值，作为特征权重；将训练集的权重矩阵和初始标签传给分类器，训练得到分类模型；获取待分类文章的权重矩阵，使用训练好的分类模型对文章进行分类。本发明通过分词，构建基于权重的词向量空间，再使用贝叶斯分类器可以对文章类型直接进行判断，可以在短时间内判断出大量的文本类型，且具有准确、稳定的优点。
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公开(公告)号：CN114925190A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210597265.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110674289A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910597279.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞科技股份公司信息系统集成分公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于分词权重判断文章所属分类的方法、装置和存储介质，属于自然语言处理技术领域。所述方法包括：对文本语料进行分词和去停用词处理，得到训练集语料库；将训练集中的特征项转变成词频矩阵，统计每个特征项的TF-IDF值，作为特征权重；将训练集的权重矩阵和初始标签传给分类器，训练得到分类模型；获取待分类文章的权重矩阵，使用训练好的分类模型对文章进行分类。本发明通过分词，构建基于权重的词向量空间，再使用贝叶斯分类器可以对文章类型直接进行判断，可以在短时间内判断出大量的文本类型，且具有准确、稳定的优点。
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公开(公告)号：CN114925190B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210597265.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。
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公开(公告)号：CN119315697A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411136434.4
申请日：2024-08-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J13/00 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06T19/00 , G06V20/56 , G06V20/60
Abstract: 本发明公开了一种基于元宇宙的电网设备虚实融合巡视方法及装置，所述方法包括以下步骤：（1）构建虚拟场景：基于采集的真实世界的变电站内的环境信息以及变电站内的电力设备信息构建虚拟场景；（2）发布巡检任务：基于与电力巡检机器人之间的网络连接，向电力巡检机器人发布电力设备巡检任务；（3）采集电力设备数据：在构建的虚拟场景中为电力巡检机器人规划巡检路线，基于规划的巡检路线，电力巡检机器人在真实世界内对电力设备进行数据采集；（4）设备状态识别处理：基于对电力设备采集的数据，对电力设备的运行状态进行识别判断并根据判断结果通知工作人员对电力设备进行处理；本发明在虚拟仿真平台内基于采集的历史数据对真实变电站内该电力设备在某个时间段的情况进行重现，以查找电力设备出现异常的原因。
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公开(公告)号：CN117671095A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311738260.4
申请日：2023-12-18
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多模态数字人状态预测系统及其方法，包括三维人脸构建单元、人物模型绘制单元和细节处理单元，还包括面部动画优化单元、面部表情捕捉单元、表情参数提取单元、动作捕捉单元、动作参数提取单元、模型拟合单元和实时驱动单元。通过构建人物模型后，增设面部表情捕捉单元采集用户的面部表情优化处理与人物模型拟合，实现数字人与用户的面部表情实时同步、面部表更过度更自然和真实；增设动作捕捉单元采集用户的人体姿态优化识别与人物模型拟合，实现数字人与用户的动作实时同步、动作切换更准确和流畅。
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公开(公告)号：CN109740149B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201811554878.4
申请日：2018-12-19
Applicant: 英大传媒投资集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网山东省电力公司烟台供电公司
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于远程监督的同义词提取方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括：建立领域中同义词的词汇句法模式模型；构建基于LSTM和CRF的远程监督神经网络学习模型，并使用领域词条进行训练，得到同义词发现的句子序列标注集；根据标注集，将语料库中的语句中的候选实体进行标注及配对，抽取实体后得到同义词。本发明通过利用基于百科知识库词条特性、结合领域同义词的相应词汇‑句法模式、通过远程监督学习和机器自主学习，获取领域同义词，该方法以机器处理为主，人工处理为辅，提高同义词获取的效率，在不降低精度的情况下，大幅降低人工成本。通过定期对在线百科的词条学习和对隐藏同义词的分析可以发现新词。
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