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公开(公告)号：CN116227582A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310118939.7
申请日：2023-01-31
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/09 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种掩码自编码器的知识蒸馏方法、装置、设备及存储介质，该方法通过分别建立掩码自编码器的教师模型和学生模型，其中，所述教师模型和所述学生模型均为视觉变换模型，且所述教师模型的规模大于所述学生模型；对所述教师模型进行预训练；基于预训练好的所述教师模型对所述学生模型进行知识蒸馏预训练，使学生模型从预训练好的教师模型中学习数据泛化能力，得到表征能力更好的图像特征；基于下游任务对预训练好的所述学生模型进行微调训练，学生模型可部署在算力资源缺乏的电力边缘侧，在减少模型参数的同时保证了模型精度不下降，加速实时推理速度。
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公开(公告)号：CN114881989A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210565548.5
申请日：2022-05-23
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例提供了一种基于小样本目标对象缺陷检测的方法、装置、电子设备，其中，该方法包括：待检测的目标对象的目标图像信息；将目标图像信息输入目标检测模型中，得到目标对象对应缺陷的检测结果，其中，目标检测模型用于对目标对象缺陷类别进行检测，目标检测模型是通过对中间检测模型的模型参数进行调整后得到的，中间检测模型是通过对初始检测模型的初始模型参数进行调整后得到的，检测结果内包含目标对象所属缺陷类别和缺陷相应的位置信息。通过本申请实施例，解决了相关技术中存在的电力器件的正负样本严重失衡，导致电力设备缺陷检测的精度较低且定位不准的问题。
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公开(公告)号：CN117132917A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210529344.6
申请日：2022-05-16
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G08B21/18
摘要： 本申请公开了一种电网设备的检测方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取待检测的目标电网设备实时的在线视频数据；利用在线视频数据中每一视频帧的视觉信息构建在线视频数据对应的目标特征序列；将目标特征序列输入预先训练的检测模型，以使检测模型对目标特征序列进行编码得到输出结果，并对输出结果进行重构得到重构结果；基于重构结果和输出结果计算重构误差，基于重构误差与预设误差的对比结果，确定目标电网设备对应目标设备状态。本申请通过提取每一帧的空间特构建特征序列。以此保证视频帧间的长时信息得到了充分的应用。同时避免电网设备的异常发生在视频离散采样的间隙。最终利用重构结果计算出的重构误差能够快速的识别设备状态。
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公开(公告)号：CN115809335A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211656613.1
申请日：2022-12-22
申请人： 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 云知声智能科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于知识图谱的故障诊断方法及装置，方法包括：获取故障诊断知识图谱中预定义的故障模式的实体类别标签，根据实体类别标签，对抽取模型进行训练，得到训练后的抽取模型；获取故障模式描述信息，将故障模式描述信息输入训练后的抽取模型，得到故障模式实体列表；将故障模式实体列表和预设的具体诊断规则进行匹配，当故障模式实体列表匹配具体诊断规则时，通过故障诊断知识图谱得到与典型故障模式相关联的诊断建议；当故障模式实体列表不匹配典型故障模式时，根据故障案例库，输出与典型故障模式相似的案例。
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公开(公告)号：CN118606784A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410695875.1
申请日：2024-05-31
申请人： 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06N3/0455 , G06N5/01 , G06N20/20
摘要： 本发明专利申请提供了一种基于多维度关联关系的变压器健康状态评估方法和系统，包括：采集目标变压器及其相邻变压器的状态量数据，并构建多变压器状态量矩阵；基于目标变压器及其相邻变压器的状态量数据，计算每个变压器的状态量数据间的关联关系；基于多变压器状态量矩阵结合每个变压器的状态量数据间的关联关系，计算目标变压器及其相邻变压器间的多维度关联关系；基于目标变压器及其相邻变压器间的多维度关联关系，通过变压器健康状态评估模型，得到目标变压器的健康状态等级；本发明提取了目标变压器和相邻变压器的窗口状态量数据，从多个维度得到目标变压器与相邻变压器质检的深度关联关系，进而能够综合评价目标变压器的健康状态。
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公开(公告)号：CN117456326A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311482710.8
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： G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/24 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及电力违章样本生成技术领域，公开了一种电力作业人员违章样本生成方法、装置、设备及介质，该方法包括：构建电力多模‑图像配准大模型，利用电力多模‑图像配准大模型提取正确作业图像的特征和多模态数据的特征，构建生成器，利用生成器根据正确作业图像的特征、多模态数据的特征以及随机生成的噪声生成违章作业图像，在生成违章作业图像时参考了正确作业图像的特征，可以保留作业人员核心特征，仅对其姿势和作业背景进行编辑，对违章行为图像样本进行生成，大大缩小了作业人员违章样本生成难度并使得生成的违章作业图像更加准确。
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公开(公告)号：CN116433977B
公开(公告)日：2023-12-05
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：CN116110076A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310089578.8
申请日：2023-02-09
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： G06V40/10 , G06V20/52 , G06V20/17 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
摘要： 基于混合粒度网络的输电高空作业人员身份重识别方法和系统，所述方法包括：获取无人机回传的输电高空作业人员图像，对其进行条形区域划分和特征处理，根据特征向量欧式距离确定待构建混合粒度网络的局部分支数量n；构建包括全局分支和n个局部分支的混合粒度网络，并对全局分支和局部分支分别设置损失函数，得到ReID模型；训练并测试ReID模型并采用测试后的ReID模型进行输电高空作业人员身份重识别。本发明利用人员全局特征和多粒度局部特征，结合多分支损失函数，实现了基于混合粒度网络的输电高空作业人员身份重识别。
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公开(公告)号：CN115115592A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210725196.5
申请日：2022-06-23
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司枣庄供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/50 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本申请公开了电气设备缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取目标电气设备进行检测得到目标图像组；提取目标可见光图像中的目标可见光特征，以及目标红外图像的目标红外特征，并基于目标可见光特征和目标红外特征生成目标融合特征；检测目标融合特征中的多个目标检测框特征，并获取每个目标检测框特征对应的特征词组；从特征词组中，获取与目标检测框特征相匹配的特征词，并作为目标电气设备的缺陷检测结果。本申请通过同时采集电气设备的可将光图像和红外图像，并按照差异性权重将二者融合，增强了暗光情况下的成像效果，保证利用检测框特征得到的特征词更全面，同时提高了电气设备缺陷的检测准确性。
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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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