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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
申请人： 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分类号： G06V20/52 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06T3/40
摘要： 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：CN115937492A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
申请人： 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分类号： G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 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：CN113901868A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110981738.0
申请日：2021-08-25
申请人： 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
摘要： 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
申请人： 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
摘要： 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：CN114155614A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111221810.6
申请日：2021-10-20
申请人： 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
摘要： 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：CN115937492B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
申请人： 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分类号： G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 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：CN117377247A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311325499.9
申请日：2023-10-13
申请人： 安徽继远软件有限公司
摘要： 本发明涉及存储服务器机柜技术领域，具体地说，涉及一种机柜、存储服务器及多活容灾系统。其包括柜体，柜体的内壁处沿柜体高度方向间隔设置有多个安装座，相邻的安装座之间形成安装区域，安装区域用于安装存储服务器或连接座，连接座和存储服务器交错布置；连接座处沿柜体高度方向形成有散热部，散热部用于接收位于散热区域两侧的存储服务器的热量并疏散，柜体的侧壁处形成有多个散热通口，柜体的顶部处形成有散热顶口。具体说明地，本发明中机柜在使用时，安装座之间形成不同的安装区域，从而能够直接对于机柜内的空间进行分隔，不同的安装区域能够针对于不同的服务器进行安装布置。
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公开(公告)号：CN116304137A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310107838.X
申请日：2023-01-30
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06F16/51 , G06T5/00 , G06F16/215
摘要： 本发明公开一种高质量样本图像数据库构建方法，包括：采集样本图像数据，基于所述样本图像数据进行预处理；获取经过预处理的高质量样本图像数据，进行冗余数据去重，减少高质量样本图像数据的复杂度；将去冗余的高质量样本图像数据录入数据库，基于影响变换、样本生成和数据仿真进行样本图像数据的增强；基于电力行业模型库，将经过增加的所述去冗余的高质量样本图像数据进行标注模型训练，生成带标注的高质量样本图像数据。本技术方案通过去冗余处理，剔除样本图像数据中大量的重复或相似度极高的图片，降低本技术方案的数据处理量；本技术方案支持对样本图像数据进行自动化标注训练，形成能够具体描述图片的数据标签，以便于进行深层管理。
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公开(公告)号：CN116226705A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211551404.0
申请日：2022-12-05
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F18/214
摘要： 本发明公开一种基于电力资源监控的态势感知方法：通过在设备端业务数据系统和高质量样本库设置数据采集接口，用于实时获取电力资源样本数据；基于采集的样本数据，进行样本数据指标的态势感知评估相关度排序，输出用于态势感知评估的实际指标；面向电力图像分析、电力语音分析和电力文本分析的业务场景和已确定实际指标，构建电力资源监控的态势感知评估模型，输出当前电力系统的健康评估度。通过实时获取电力系统内的设备资源参数，构建电力资源监控的态势感知评估模型，快速、有效针对电力系统的健康度进行评估，从而管理员通过健康度评估结果对照评级表，直观获取当前电力系统的运行健康度，能够避免故障反馈不及时造成的损失，应用性强。
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公开(公告)号：CN114756611A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210273197.0
申请日：2022-03-18
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种人工智能平台样本库管理方法及系统，该方法包括：S1,接收海量电力业务数据和业务数据的数据描述信息；S2,根据数据描述信息获取针对业务数据的第一预处理方法集，基于第一预处理方法集中的至少一种预处理方法对电力业务数据进行预处理；S3,获取与业务数据关联的AI模型；S4,获取所述AI模型对于输入数据的格式规则信息，S5,加载与所述数据自身的格式规则对应的第二预处理方法对所述业务数据进行第二预处理，加载与所述标注数据的格式规则对应的数据标注方法对所述经过第二预处理的业务数据进行数据标注。本发明实现对分散在各业务系统中的大量样本数据的集中有效利用，在人工智能平台样本库中进行纳管。
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