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公开(公告)号：CN117011265A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310972566.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力设备技术领域，是一种基于融合ViT卷积神经网络的电力设备异常类型自检测方法，其包括：进行图像数据的采集；利用ProGAN进行数据清晰化处理；在ProGAN生成的高清数据集基础上，进行显著化数据处理，显著性加强区域特征，提高设备关键部位像素；联合VGG16和ViT两种卷积神经网络，构建融合电力设备图像显著性特征的深度学习模型；针对各类缺陷样本数量与模型训练指标的关系进行数据建模，通过不断自优化模型实现样本数量自定义以及动态调整，实现训练样本集的迭代更新以及扩充。本发明提高了识别精度，减少了巡检的时间，有效解决了分类速度慢的问题；还实现了动态更新数据集，缩短了训练过程中样本清洗的时间，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN116128073A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310158117.1
申请日：2023-02-23
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种基于域增量学习的模型调优方法、装置、设备及存储介质，包括：响应于获取新数据，调用原有模型对其进行识别，并判断是否出现识别错误；响应于出现识别错误，抽取识别错误的数据建立新增数据集；利用新增数据集对原有模型进行域增量学习，构建新模型。本发明的模型任务固定，不需要增加识别类别，利用模型对新数据进行识别，在出现存在识别错误时，建立新增数据集，利用新增数据集对原有模型进行域增量学习，实现在应用中需要不断调优模型，故而在保证原有识别效果的基础上又能适应新数据、修正原有模型，不会耗费大量的计算资源和时间，效率高，并且域增量学习的应用能有效增强模型的抗遗忘能力。
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公开(公告)号：CN119311905A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411423369.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F16/53 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于空间交叉移位与傅里叶频域学习的哈希检索方法，主要涉及深度哈希图像检索领域；包括步骤：S1、将图像数据集及图像数据集对应的类别标签信息分别对应分成：训练集、查询集和数据库；S2、对图像信息进行预处理；S3、构建基于空间交叉移位与傅里叶频域学习的Transformer深度哈希检索架构；S4、以批次轮流开始训练图像；S5、随机输入一张查询集，并通过网络产生查询哈希码，与数据库哈希码计算汉明空间距离，将距离从小到大进行排序，根据前几个返回的哈希码结果找到对应的图像组；本发明能够获取深度特征的高级语义表达，能够促进不同域之间的交互学习，以提高语义信息准确性，能够提高模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118429741A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311689906.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06V10/28 , G06V10/36
Abstract: 本发明公开了一种图像数据增强方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取原始图像数据集，并输入到深度神经网络中；在深度为S＝{0,1,…，n}的深度神经网络中随机选择一层，当S＝0时，从原始数据集中随机选择两个图片，作为基础图像数据，当S＝n，n>0时，从第n层随机选择两个特征图，作为基础图像数据；通过对基础图像数据进行傅里叶变换，得到基础图像数据中的高频区域和低频区域，并对得到的图像使用低通滤波器，在采样的低频图像上应用阈值获得随机二进制掩码；采用随机二进制掩码作为权重，对基础图像数据进行混合拼接，得到混合增强图像。采用本发明可提高生成图像的质量和多样性。
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公开(公告)号：CN117876223A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410055339.5
申请日：2024-01-15
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 新疆大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度自注意力关注的连续倍率图像超分与重建算法，属于超分辨率重建技术领域。在网络结构中，参考大量的基于注意力机制的网络框架，从基本块，注意力机制和上采样模块三个方面对模型进行了改进；设计全新的多维度自注意力模块，并将它与通道聚合块构建成新的混合级联变压器组作为本发明所设计的网络结构的基本模块；非局部注意力块被设计为放在网络中间结构上，从网络内部对关键特征进行更准确的识别和增强；对于上采样模块，设计能实现连续倍率超分辨率的结构，利用数学方法对深层网络获得到的特征进行学习并输出。另外，引入双三次插值方法，可以有效传递大量的信息，从而引导网络的注意力到细致的细节还原上，以获得最终特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117518217A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311618247.5
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G01S19/41
Abstract: 本发明公开的一种卫星差分定位信息保密方法及设备，包括处理模块、储存器、终端设备，以及与所述储存器具有通信连接的警报器；所述处理模块包括第一差分处理模块和第二差分处理模块。本发明属于卫星定位技术领域，本发明提供了一种卫星差分定位信息保密方法及设备，以克服目前卫星差分定位终端通信过程中可能暴露敏感信息的问题。
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公开(公告)号：CN115953371A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211656533.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：预先训练采用注意力机制的绝缘子缺陷检测模型；在检测绝缘子缺陷时，采集绝缘子图像；将绝缘子图像输入绝缘子缺陷检测模型，通过绝缘子缺陷检测模型在绝缘子图像中检测是否存在绝缘子缺陷；获取绝缘子缺陷检测模型输出的检测结果；如果绝缘子图像中检测到绝缘子缺陷，则检测结果为在绝缘子图像的绝缘子缺陷区域标注锚框。本发明绝缘子缺陷检测模型采用注意力机制，该注意力机制在训练中可以提高重要神经元的权重，抑制为重要神经元的权重，从而使得绝缘子缺陷检测更加精准。
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公开(公告)号：CN117575906A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311528959.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 新疆大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨率重建方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：将原始图像输入到训练好的超分辨率重建模型，其中，训练好的超分辨率重建模型为深度分层多尺度注意力网络，包括浅层特征提取模块，深度分层残差结构，上采样模块和重建模块；采用浅层特征提取模块对原始图像进行特征提取，得到浅层特征；通过深度分层残差结构对浅层特征进行特征提取和融合，得到深层特征；使用上采样模块对深层特征进行上采样，得到上采样特征；基于重建模块对上采样特征进行重建，得到重建的高分辨率图像，实现通过自适应特征融合的方式进行高分辨率重建，提高了图像重建的效果。
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公开(公告)号：CN117518216A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311618252.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G01S19/40
Abstract: 本发明公开了一种基于星基增强系统快速布站方法，基于北斗卫星导航系统，包括以下步骤：步骤一：采集基准值；步骤二：发射数据信息；步骤三：对数据信息进行分析处理；步骤四：转发传递分类后的数据信息；步骤五：接收记录数据信息；步骤六：计算信息差，读取信息传递过程中所经北斗导航卫星的数量，获得信息传递的速值；步骤七：通过获得的数值校对信息在北斗导航卫星之间传递的速度差。本发明属于卫星导航技术领域，具体是一种基于星基增强系统快速布站方法，通过此方法能够实现快速布站并计算空间数值信息和时间数值信息的差值，达到快速查找在布站中的存在的差值与问题，并对其快速进行校对。
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公开(公告)号：CN119322871A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411459788.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了基于提示学习与自适应Mamba门控选择融合跨模态哈希检索方法，主要涉及深度跨模态哈希检索领域；包括步骤：S1、将图像数据集及图像数据集对应的类别标签信息分别对应分成：训练集和检索集；S2、对图像信息进行预处理；S3、构建基于提示学习与自适应Mamba门控选择融合跨模态哈希检索架构；S4、利用训练集，通过训练得到模型；S5、将检索集图片输入经过训练的模型；S6、取测试集测试最好的模型权重进行保存，并保存在测试集上表现效果最好的哈希码；本发明能够缓解语义截断的发生，补充上下文语义的缺失，能重新选择融合不同模态特征，以提高对检索结果有利的语义特征权重，降低负面语义信息的权重。
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