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公开(公告)号：CN117528030B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311482041.4
申请日：2023-11-08
申请人： 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： H04N7/18 , H04L67/12 , H04L41/16 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及电力场景监控技术领域，公开了一种电力全景数字视网膜系统、控制方法、装置、设备及介质，该系统包括视觉监测终端、边缘物联代理和人工智能平台，通过视觉监测终端、边缘物联代理和人工智能平台构建端边云一体协同的电力全景数字视网膜系统架构，并通过电力全景数字视网膜平台进行协调，完成电网作业人员动作/行为数据库构建，整合了电网分散的数据资源；采用多模态电力图像/视频大模型，能够基于多模态图像/视频数据进行推理识别，解决了电网场景下算法能力弱，模型泛化性差和应用场景覆盖少的问题，实现了人工智能技术在电网场景中的高效、安全应用。
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公开(公告)号：CN117744312A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311483000.7
申请日：2023-11-08
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网智能科技股份有限公司
发明人： 邹达明 , 邱镇 , 卢大玮 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/08 , G06F111/08
摘要： 本申请提供一种代理模型生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括：基于程序分析法对原始模型执行预处理操作以获取全部输入空间；根据输入空间的分布关系确定每个输入空间被执行的初始概率；分别确定原始模型在每个输入空间对应的复杂度；根据初始概率和复杂度确定针对输入空间的采样概率；根据采样概率在全部输入空间中对原始模型进行采样以得到采样结果，并根据采样结果训练预先确定的代理模型；响应于代理模型的误差处于预设误差区间内，则生成目标代理模型。使用复杂度指导采样可以产生信息量更丰富的样本，从而减少采样量，并可以获取复杂区域的更多样本，提高代理模型在关键区域取得的拟合效果，提高代理模型的生成准确性。
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公开(公告)号：CN117528030A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311482041.4
申请日：2023-11-08
申请人： 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： H04N7/18 , H04L67/12 , H04L41/16 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及电力场景监控技术领域，公开了一种电力全景数字视网膜系统、控制方法、装置、设备及介质，该系统包括视觉监测终端、边缘物联代理和人工智能平台，通过视觉监测终端、边缘物联代理和人工智能平台构建端边云一体协同的电力全景数字视网膜系统架构，并通过电力全景数字视网膜平台进行协调，完成电网作业人员动作/行为数据库构建，整合了电网分散的数据资源；采用多模态电力图像/视频大模型，能够基于多模态图像/视频数据进行推理识别，解决了电网场景下算法能力弱，模型泛化性差和应用场景覆盖少的问题，实现了人工智能技术在电网场景中的高效、安全应用。
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公开(公告)号：CN117478713A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311451438.7
申请日：2023-11-02
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L67/125 , H04L67/10 , G06N3/092 , H04L67/00
摘要： 本发明涉及工业大数据技术领域，公开了一种云边协同微调控制方法、装置、设备及存储介质，本发明提供的一种云边协同微调控制方法，结合云侧的低成本和高灵活性，边侧低时延和高安全性的优点，减少不必要的模型微调，节省计算资源，提升模型响应速度、及时微调模型使其适应部署的数据分布变化并保证电网采集数据的安全。
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公开(公告)号：CN116433977A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310414455.7
申请日：2023-04-18
申请人： 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
摘要： 本发明实施例涉及一种未知类别图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：基于已知类别的第一图像训练初始类别标签嵌入提取模型；基于未知类别的第二图像对初始类别标签嵌入提取模型进行微调，得到微调后的第二类别标签嵌入提取模型；获取待分类的第三图像，基于第二类别标签嵌入提取模型对第三图像进行分类，得到第三图像对应的图像类别。由此，可以实现零样本学习，提升未知类别的图像分类准确率，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN116304135A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310594729.5
申请日：2023-05-25
申请人： 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/483 , G06F16/583 , G06F16/383 , G06F18/214 , G06F18/22
摘要： 本发明公开了一种基于判别性隐空间学习的跨模态检索方法、装置及介质，该方法包括：提取第一模态数据的第一特征和第二模态数据的第二特征，构建第一训练集和第二训练集；采用第一训练集和第二训练集对增加判别性属性的双字典模型进行训练，得到隐空间特征模型；基于隐空间特征模型，将待检索模态数据特征和检索数据库中模态数据特征分别投影到隐空间中，得到对应的隐空间特征表示；根据隐空间特征表示进行相似度计算，得到检索结果。通过实施本发明，采用双字典学习技术来构建隐空间，使多模态数据在隐空间中实现对齐。在双字典模型中加入将判别性属性，从而使子类内距离更加紧凑而子类间距离更加稀疏。更加符合电网细粒度多模态场景设置。
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公开(公告)号：CN115311740A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210885390.X
申请日：2022-07-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 一种电网基建现场人体异常行为识别方法及系统，识别方法包括，搭建双通道三维卷积神经网络和双流特征融合网络，利用电网基建现场作业监控装置采集的历史工作人员作业视频数据集对网络进行训练，得到电网基建现场人体异常行为识别模型；从电网基建现场作业监控装置实时采集电网基建现场工作人员作业视频数据，获取实时视频最新16帧RGB图像及计算这16帧RGB图像的光流图；将最新视频流和光流图输入至电网基建现场人体异常行为识别模型，得到行为分类结果输出；根据分类损失结果判断，若无异常发生，则返回继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务；若有异常发生，则进行报警处理，然后继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务。
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公开(公告)号：CN114820753A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210497681.1
申请日：2022-05-09
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网智能电网研究院有限公司
发明人： 张祥全 , 王利平 , 马志程 , 李洪斌 , 马宏忠 , 聂江龙 , 张驯 , 刘超 , 王锋 , 狄磊 , 赵金雄 , 贺洲强 , 陈钊 , 夏天 , 张屹 , 陈维 , 张国梁 , 赵连斌 , 杜泽旭 , 朱海涛
IPC分类号： G06T7/55 , G06V10/26 , G08B13/196
摘要： 本发明涉及一种面向电网作业的基于光流的自监督深度估计方法，该方法是指先构建深度图预测网络模块，以获得预测目标帧的深度图；然后利用目标帧的深度和光流提取网络模块提取的光流构建目标帧重建网络模块；最后通过构建损失计算模块得到经最小化光度损失进行学习的深度图。本发明利用自监督的深度估计方法并结合利用光流信息重构目标图像，从而完成单目深度估计任务，省时省力。
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公开(公告)号：CN118913372A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411292665.4
申请日：2024-09-14
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 山东电力设备有限公司 , 保定天威保变电气股份有限公司
发明人： 张鹏 , 范晓钰 , 张国梁 , 周飞 , 初宗博 , 汪佐宪 , 李戈琦 , 李熙宁 , 赵晓林 , 王庆 , 陈争光 , 朱庆东 , 李晨昊 , 朱孟兆 , 田汇冬 , 郭鹏鸿 , 王新兵 , 徐莲环 , 平腾志 , 董杰
IPC分类号： G01D21/02
摘要： 本申请属于电力设备运维技术领域，提出一种换流变压器油箱组件故障诊断定位方法及系统，方法包括：步骤1、采集换流变压器绝缘油中气体含量、油箱外观图像信息和油箱热点温度；步骤2、基于气体含量对油箱内部金属悬浮放电是否有缺陷进行诊断；步骤3、基于油箱热点温度，对油箱及金属结构温度进行诊断；步骤4、通过人工智能对油箱外观图像信息进行漏油痕迹图像识别，对油箱漏油进行诊断。本申请根据换流变压器在线监测及带电监测数据等多模态数据，结合数字孪生和人工智能技术逐步推导油箱组件的故障诊断、故障定位，并提出检修建议，形成换流变压器油箱组件故障推理流程图，使得用户能够直接观察到油箱内部发生的缺陷，提高故障定位的效率。
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公开(公告)号：CN118609046A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410697188.3
申请日：2024-05-31
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及基于时空上下文推理的作业现场安全风险管控方法及装置，包括：连续采集电力作业现场的目标监控视频；构建目标监控视频中当前帧图像的第一空间知识图谱；基于第一空间知识图谱，利用预先建立的图卷积神经网络确定当前帧图像是否存在状态类违章行为，并当当前帧存在状态类违章行为时，进行第一风险预警；按时间先后顺序，利用预先建立的行为分类算法确定目标监控视频中每帧图像的行为信息；利用目标监控视频中当前滑动时间窗口内的所有帧图像对应的行为信息构建行为语义图，并根据行为语义图进行第二风险预警。本发明在时空两个维度上发现作业现场风险，同时实现状态类、时序类违章识别，提升作业现场安全风险管控能力。
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