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公开(公告)号：CN119693703A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411772462.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网山东省电力公司烟台供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的电力图像分类方法及系统，属于机器学习与计算机视觉技术领域。包括：获取待处理电力图像；将待处理电力图像输入训练好的分类模型，获取电力图像分类结果；其中，训练分类模型时，以条件标签和随机噪声为输入，通过条件生成对抗网络对真实电力图像进行处理，结合残差连接和自适应实例归一化，获取合成电力图像以扩充用于预训练的训练集。充分考虑了电力图像的特殊性及目标任务的需求，利用条件生成对抗网络扩充训练集，并通过对预训练模型进行微调，有效地减少因数据增强引入的偏差；解决了现有数据增强扩充样本容易引入偏差的问题。
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公开(公告)号：CN117132169A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311363721.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F16/9035
Abstract: 本发明属于人工智能平台技术领域，提供了一种电力人工智能模型调用评价方法及系统。其中，电力人工智能模型调用评价方法包括获取算法模型性能信息、调用信息及效果反馈信息，形成原始评价指标库；基于同时考虑算法模型速度及精度性能与评价指标参数的相关性模型，按照相关性从强到弱的顺序，从原始评价指标库中筛选出设定数量的评价指标参数，构建调用评价指标集合；利用非支配排序遗传算法确定出调用评价指标集合中的各个评价指标参数的最优权重组合，再加权求和，得到各个算法模型的评价值；筛选并推荐评价值最高的算法模型，解决了人工智能模型系统使用者体验性差的问题，提高了算法模型横向比较的准确性及人工智能模型系统使用者的体验性。
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公开(公告)号：CN117675938A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311364214.2
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: H04L67/63
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及电力人工智能模型线上调用方法及系统，模型服务器存储所述系统的交易合同数据，并对各个模型服务的对外接口和每个模型服务的实例接口信息进行管理，所述方法包括：客户端获取模型调用请求，并将所述模型调用请求发送至模型服务器；模型服务器响应于所述模型调用请求，根据所述用户信息获取合同数据，确定所述目标模型的版本；根据该版本目标模型服务的实例状态和实例的接口状态，确定针对所述模型调用请求的最优实例接口；基于该接口对应的模型实例进行目标识别，并将识别结果反馈至客户端。本发明基于标准化对外接口和实例接口实现了请求的有序分配，减轻了模型部署难度，缓解了服务器的压力。
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公开(公告)号：CN117132169B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311363721.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F16/9035
Abstract: 本发明属于人工智能平台技术领域，提供了一种电力人工智能模型调用评价方法及系统。其中，电力人工智能模型调用评价方法包括获取算法模型性能信息、调用信息及效果反馈信息，形成原始评价指标库；基于同时考虑算法模型速度及精度性能与评价指标参数的相关性模型，按照相关性从强到弱的顺序，从原始评价指标库中筛选出设定数量的评价指标参数，构建调用评价指标集合；利用非支配排序遗传算法确定出调用评价指标集合中的各个评价指标参数的最优权重组合，再加权求和，得到各个算法模型的评价值；筛选并推荐评价值最高的算法模型，解决了人工智能模型系统使用者体验性差的问题，提高了算法模型横向比较的准确性及人工智能模型系统使用者的体验性。
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