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公开(公告)号：CN115937492B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法，其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取，再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练，通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集，并使用目标检测网络在该数据集上进行训练，实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类，解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，本发明方法检测更准确，通用性较强，检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号：CN115937492A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法，其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取，再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练，通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集，并使用目标检测网络在该数据集上进行训练，实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类，解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，本发明方法检测更准确，通用性较强，检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号：CN113901868B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110981738.0
申请日：2021-08-25
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种变电现场安全监控方法及系统，包括通过变电现场的多种监控设备获取同一角度的多张原始图像，再通过超分辨卷积神经网络提高原始图像的分辨率，然后将超分辨重建后的不同监控设备获取的同一角度不同信道的图像进行融合，得到包含多种信道信息的高质量图像，在对高质量图像进行绝缘子标注，得到绝缘子图串，以减少绝缘子裂纹检测过程中的计算量，通过对绝缘子图串进行裂纹检测，并生成检测结果进行安全告警，通过该方法进行绝缘子检测可以使得检测结果更加准确，且无需人工参与，降低了绝缘检测过程中的安全风险。
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公开(公告)号：CN113901868A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110981738.0
申请日：2021-08-25
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电现场安全监控方法及系统，包括通过变电现场的多种监控设备获取同一角度的多张原始图像，再通过超分辨卷积神经网络提高原始图像的分辨率，然后将超分辨重建后的不同监控设备获取的同一角度不同信道的图像进行融合，得到包含多种信道信息的高质量图像，在对高质量图像进行绝缘子标注，得到绝缘子图串，以减少绝缘子裂纹检测过程中的计算量，通过对绝缘子图串进行裂纹检测，并生成检测结果进行安全告警，通过该方法进行绝缘子检测可以使得检测结果更加准确，且无需人工参与，降低了绝缘检测过程中的安全风险。
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公开(公告)号：CN114155614B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111221810.6
申请日：2021-10-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种作业现场反违章行为识别方法及系统，通过获取作业现场工作人员的身份验证信息，对作业现场人员进行身份验证，若验证通过，则读取该工作人员的违章抽烟记录，判定工作人员在作业现场违章抽烟的风险等级，根据风险等级制定相对应的监控等级，按照监控等级采集作业现场工作人员的图像进行工作人员的违章抽烟行为识别，通过该方法进行作业现场工作人员的违章抽烟行为识别，可以根据不同工作人员制定不同的监控等级对工作人员行为进行识别，合理的分配了作业现场的安全监控资源，使得对工作人员的违章行为识别更加具有针对性，降低了违章行为识别的成本，且使得监控过程更加高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114155614A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111221810.6
申请日：2021-10-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种作业现场反违章行为识别方法及系统，通过获取作业现场工作人员的身份验证信息，对作业现场人员进行身份验证，若验证通过，则读取该工作人员的违章抽烟记录，判定工作人员在作业现场违章抽烟的风险等级，根据风险等级制定相对应的监控等级，按照监控等级采集作业现场工作人员的图像进行工作人员的违章抽烟行为识别，通过该方法进行作业现场工作人员的违章抽烟行为识别，可以根据不同工作人员制定不同的监控等级对工作人员行为进行识别，合理的分配了作业现场的安全监控资源，使得对工作人员的违章行为识别更加具有针对性，降低了违章行为识别的成本，且使得监控过程更加高效。
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公开(公告)号：CN119557716A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510122297.7
申请日：2025-01-26
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V10/72 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06N5/02
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种用于电力设备缺陷检测的方法及相关产品，方法包括：获取电力设备的缺陷图像数据和文本数据，并对图像数据和文本数据进行预处理，构建电力设备关联知识图谱，通过交叉注意力机制将视觉检测特征与知识图谱特征融合，生成多模态联合特征；基于多模态联合特征对LLaVA模型的微调，获得缺陷检测模型；获取实时图像，输入缺陷检测模型，完成电力设备缺陷检测；本发明通过多模态数据融合技术，充分利用电力设备的视觉数据、文本数据及关联知识图谱，解决了传统单一数据源检测方法在复杂场景下的不足。
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公开(公告)号：CN119339242A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411493291.2
申请日：2024-10-24
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于山火监测技术领域，具体公开了基于多模态大模型的山火监测方法、系统及程序产品，通过将卷积神经网络与Transformer网络相结合，可以整合卷积神经网络的局部特征提取能力以及Transformer的全局上下文建模优势，增强模型深入解析数据的能力，包括图像分析和自然语言处理，以有效应对传统单一网络结构难以克服的复杂挑战，适用于要求细腻信息与宏观并重的山火监测场景。本发明在保持低资源占用及高效推理的的同时，可实现全局与局部细节的兼顾，为实际应用场景下的山火灾害监测提供高效解决方案，通过兼顾细腻信息与宏观并重的信息，能够应对山火中远近以及白天黑夜等复杂监测场景。
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公开(公告)号：CN118802534A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410973101.0
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04L41/082 , H04L41/16 , H04L67/12 , H04L67/289
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网AI赋能云边协同中间件及其系统，包括北向接口单元、南向接口单元、控制接口单元、AI分析单元和模型库；北向接口单元用于解析并将电网管理平台下发的消息转换为北向消息，将南向接口单元上传的电力终端设备采集的数据和AI分析单元的分析结果上传至电网管理平台；南向接口单元用于将终端设备信息采集指令转发给电力终端设备，并接收解析电力终端设备上传的数据；控制接口单元用于将终端设备控制指令转发给电力终端设备；AI分析单元响应于接收分析指令，利用AI分析模型对电力终端设备采集的数据进行分析。本发明通过中间件实现电力终端设备和电网管理平台的有效连接，仅需对中间件进行升级维护，减小升级维护的工作量。
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公开(公告)号：CN118797931A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410858038.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蜣螂优化算法的PMU配置方法，涉及PMU优化配置技术领域。本发明通过划分关键节点、重要线路，保证关键节点至少被两个PMU所观测，重要线路至少有一端能被PMU直接观测，从而确保系统在发生故障是仍能保持稳定，同时考虑了零注入节点，利用在有零注入节点的电网中存在计算节点，减少PMU的配置数量，从而显著降低了配置成本，同时降低了求解数量，使得全局寻优能力提高，通过在蜣螂算法中采用Sigmoid转换函数将连续位置转换为节点配置的二维问题，解决了传统启发式优化方法容易陷入局部最优的问题，通过带精英策略的非支配排序保留精英个体，提高了蜣螂算法的收敛性、多样性、稳健性，简化了参数设置，并且加速了解决方案的搜索。
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