公开(公告)号：CN110298402A

公开(公告)日：2019-10-01

申请号：CN201910584768.0

申请日：2019-07-01

申请人： 国网内蒙古东部电力有限公司 ,  南京南瑞集团公司 ,  华东师范大学

发明人： 罗汉武 ,  潘秀宝 ,  张成松 ,  胡全义 ,  郭金刚 ,  罗旺 ,  席丁鼎 ,  吴钰芃 ,  潘富城 ,  于晓蝶 ,  冉清文 ,  张全 ,  琚小明

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开一种小目标检测性能优化方法，其特点是使用上下文关系矩阵和基于上下文的筛选方法，将上下文信息融入YOLOV3目标检测网络，结合YOLOV3优秀的基础目标检测网络，进而提升小目标检测的准确度，优化了小目标检测的性能。本发明与现有技术相比具有通过上下文关系矩阵和基于上下文的筛选，将上下文信息融入到YOLOV3目标检测网络，结合YOLOV3优秀的基础目标检测网络，进而提升小目标检测的准确度，最后提升了小目标检测的性能，使用方便，尤其在各领域的运用发挥了最大的经济效益。

公开(公告)号：CN110287720A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910584473.3

申请日：2019-07-01

申请人： 国网内蒙古东部电力有限公司 ,  南京南瑞集团公司 ,  华东师范大学

发明人： 罗汉武 ,  李文震 ,  李昉 ,  赵影 ,  王钰 ,  罗旺 ,  席丁鼎 ,  吴钰芃 ,  于晓蝶 ,  潘富城 ,  冉清文 ,  张全 ,  琚小明

IPC分类号： G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于图像识别和用户等级的访问控制方法，其特点是该访问控制方法包括：图像拥有者、图像访问者和访问控制者三种角色，以及图像处理模块、访问控制模块、用户控制模块和图像管理与分发模块，首先界定图像拥有者的图像敏感度，然后利用深度学习，挖掘图像中的敏感区域，实现访问控制者对图像区域的分类与分级管理，对识别出的图像加密处理，基于数据访问者的身份等级实现分级管理，使不同身份等级访问到不同的图像内容。本发明与现有技术相比具有对图像敏感区域进行加密存储，即使被恶意泄露，得到的也仅是非敏感区域，有效保障了敏感图像图像的安全。

公开(公告)号：CN111898422A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010563168.9

申请日：2020-06-19

申请人： 南瑞集团有限公司 ,  南京南瑞信息通信科技有限公司 ,  国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 ,  国网内蒙古东部电力有限公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 罗旺 ,  张小明 ,  罗汉武 ,  李文震 ,  樊强 ,  彭启伟 ,  席丁鼎 ,  张智成 ,  祝永坤 ,  陈骏 ,  陈师宽 ,  吴钰芃 ,  张佩 ,  夏源 ,  郝运河 ,  徐华荣

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种电力设备辨识方法，包括：构建电力设备数据库；通过公共数据库对Faster RCNN网络模型进行预训练；通过电力设备数据库对预训后的Faster RCNN网络模型继续训练得到训练完成的Faster RCNN网络模型；通过训练完成的Faster RCNN网络模型对设备图片进行辨识，本发明构建电力设备数据库以及通过对Faster RCNN网络模型进行预训练和再训练，在训练样本十分有限的情况下完成用于辨识电力设备的Faster RCNN网络模型的训练，有效的防止了过拟合现象，提高了电力设备的辨识精度，从而可以及时发现电力场景中的异常状况，间接的减少了安全隐患。

公开(公告)号：CN111898459A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010645928.0

申请日：2020-07-07

申请人： 南瑞集团有限公司 ,  南京南瑞信息通信科技有限公司 ,  国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 ,  国网内蒙古东部电力有限公司 ,  国网通用航空有限公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 罗旺 ,  张小明 ,  罗汉武 ,  李文震 ,  樊强 ,  彭启伟 ,  席丁鼎 ,  张智成 ,  祝永坤 ,  陈骏 ,  陈师宽 ,  吴钰芃 ,  张佩 ,  夏源 ,  崔漾 ,  郝小龙 ,  杜伟 ,  郑思嘉

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种输电线路车辆靠近检测方法和装置，包括：将采集到的选定区域的图像进行灰度处理得到灰度图像；根据灰度图像的像素和对应的灰度值确定测试矩阵；基于预先利用字典学习模型迭代求解获得的字典，确定测试矩阵的表示矩阵；基于字典和表示矩阵确定测试矩阵对应的类别标签，获得输电线路车辆可能靠近的位置。本发明提出一种基于字典学习的输电线路车辆靠近检测方法，创新性地引入字典学习这一新兴技术，利用字典学习判断输电线路保护区内是否出现车辆，从而可以及时发现输电线路保护区内的安全隐患。

公开(公告)号：CN110363015A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201910619046.4

申请日：2019-07-10

申请人： 华东师范大学 ,  国网浙江省电力有限公司 ,  南京南瑞集团公司

发明人： 王剑 ,  何欣 ,  卢文达 ,  周洋 ,  陈政波 ,  邱兰馨 ,  刘秀 ,  徐亦白 ,  赖晓翰 ,  周梦兰 ,  包迅格 ,  冯烛明 ,  魏骁 ,  邢雅菲 ,  张全 ,  于晓蝶 ,  潘富城 ,  冉清文 ,  琚小明 ,  罗旺 ,  席丁鼎 ,  吴钰芃

IPC分类号： G06F21/60 ,  G06F16/957 ,  G06F16/172

摘要： 本发明公开了一种基于属性分类的马尔可夫预取模型的构建方法，为提高基于CP-ABE加密的数据的缓存性能，针对CP-ABE加密的数据，提出一种建立基于属性分类的马尔科夫预取模型的方法。该方法结合CP-ABE加密文件的访问策略，根据用户的属性值建立用户关系网络图，利用基于模块度的社团划分算法对用户进行分类，建立基于属性分类的马尔可夫预取模型。在与传统的马尔可夫预取模型，以及基于用户分类的马尔可夫链预取模型的对比实验中，针对CP-ABE加密后的数据，本发明提出的基于属性分类的马尔可夫预取模型的构建方法具有更高的预取准确率。