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公开(公告)号：CN116823678A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311094295.9
申请日：2023-08-29
申请人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 西安创奕信息科技有限公司
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了图像缺陷点智能修复系统，涉及人图像处理技术领域；包括监控中心，所述监控中心通信连接有图像数据采集模块、图像数据处理模块、图像数据分析模块以及图像修复模块；所述图像数据采集模块用于采集图像的图像信息数据；所述图像数据处理模块用于对图像信息数据进行处理，根据处理结果，获得目标节点位置数量，进而获得缺陷概率值；所述图像数据分析模块用于根据缺陷概率值对图像信息数据进行分析，根据分析结果，获得图像像素修复位置，进而获得图像像素修复位置对应的节点色彩数值；所述图像修复模块用于根据图像像素修复位置对图像缺陷点进行修复；本发明实现了图像像素缺陷的智能修复。
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公开(公告)号：CN116823678B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311094295.9
申请日：2023-08-29
申请人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 西安创奕信息科技有限公司
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了图像缺陷点智能修复系统，涉及人图像处理技术领域；包括监控中心，所述监控中心通信连接有图像数据采集模块、图像数据处理模块、图像数据分析模块以及图像修复模块；所述图像数据采集模块用于采集图像的图像信息数据；所述图像数据处理模块用于对图像信息数据进行处理，根据处理结果，获得目标节点位置数量，进而获得缺陷概率值；所述图像数据分析模块用于根据缺陷概率值对图像信息数据进行分析，根据分析结果，获得图像像素修复位置，进而获得图像像素修复位置对应的节点色彩数值；所述图像修复模块用于根据图像像素修复位置对图像缺陷点进行修复；本发明实现了图像像素缺陷的智能修复。
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公开(公告)号：CN116386148B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310619753.X
申请日：2023-05-30
申请人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于动作识别技术领域，涉及基于知识图谱引导的小样本动作识别方法及系统。本发明的系统面向动作识别的知识图谱构建模块、基于图卷积神经网络的信息传播模块以及动作信息识别模块构成。本发明通过构建知识图谱和图卷积神经网络训练，将未知动作类别的视频集合分为支持样本和查询样本；通过支持样本和知识图谱得到视频原型特征向量；计算视频原型特征向量与查询样本的视频特征向量之间的余弦相似度，将余弦相似度最大的视频原型特征向量所对应的标签作为预测的动作类别。本发明提高了小样本动作识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114092769B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210063012.3
申请日：2022-01-20
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 广东珺桦能源科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的变电站多场景巡检分析方法，包括下述步骤：数据获取，半监督数据标注，数据对齐，主服务器分发公钥给各巡检站，各巡检站构建本地模型，各巡检站上传加密模型梯度信息，主服务器计算巡检站模型梯度信息，主服务器使用数据分布动态加权法返回巡检站模型更新参数，各巡检站使用主服务器返回参数更新模型参数，各巡检站共享中间结果，协助彼此计算模型参数，得到联邦学习后的模型，将实时拍摄图像数据输入联邦学习后的模型进行预测，得到实际应用场景预测结果，对增量数据进行训练更新模型。本发明在各个部署网点数据不交换的前提下进行模型之间的协作训练，使得模型在不同电网部署场景具有泛化性。
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公开(公告)号：CN115965578A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211400259.6
申请日：2022-11-09
申请人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 广东珺桦能源科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/55 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06F40/289 , G06F16/332 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测方法及装置，该方法依托已有的电力文本数据和通过作业人员携带的双目摄像机拍摄的带电作业的变电站图像视频，对变电站图像视频并进行图像预处理；根据电力文本数据、变电站图像视频数据构建变电站电力知识图谱；构建基于注意力机制的实时双目立体匹配模型对变电站电力知识图谱中的带电图像视频进行双目立体匹配，最后根据双目测距流程计算得到深度距离实现近电安全距离检测。本发明通过融合注意力机制进行特征提取和双目立体匹配，最后根据双目测距流程计算得到深度距离实现近电安全距离检测。
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公开(公告)号：CN117095246A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311361187.3
申请日：2023-10-20
申请人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明属于仪表数据采集技术领域，涉及基于偏振成像的深度学习指针仪表读数识别方法，通过无人机或者塔基摄像头采集获取指针仪表的若干第一图像；第一图像包括四个角度的偏振图像；对第一图像中的指针仪表进行表盘位置标注，得到第二图像；对标注好的第二图像进行随机数据扩增；使用扩增后的第二图像对RetinaNet目标检测模型进行训练，得到训练后的RetinaNet目标检测模型；使用训练好的RetinaNet目标检测模型检测巡检机器人实时拍摄的偏振图像中是否包含表盘，并裁剪表盘图像；对表盘图像进行去水雾处理，最后进行表盘指针读数。本发明能够实现在有水雾情况下依旧高效的全自动化获取指针仪表读数。
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公开(公告)号：CN115760976A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211388509.9
申请日：2022-11-08
申请人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06T7/73 , G06T7/80 , G06T7/11 , G06T17/00 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/082 , G01S17/86
摘要： 本发明提出一种变电站非接触式无感变电作业风险识别方法，基于激光雷达和全景相机等传感器，构建变电作业现场高精度三维点云模型；接着采用二维图像语义分割技术，完成对视觉空间内的危险区域进行划分，同时建立三维世界空间坐标，通过可见光成像和三维遥感成像对作业人员进行无感定位；接着通过yolo v5网络结构构建变电站作业人员安全风险识别模型，基于现场摄像头、布控球等终端设备实现作业现场的实时识别；最后通过现场播放的方式实现现场安全风险告知预警。
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公开(公告)号：CN114332077A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210195989.0
申请日：2022-03-02
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司
摘要： 本发明属于图像识别技术领域，公开了一种基于RANSAC的轻量型表盘识别方法，将表盘巡检图像转化为灰度图，对灰度图进行中值滤波以减少提取到的边缘像素点；使用四个Sobel核与中值滤波后的灰度图进行四次卷积以获取图像在横向和纵向上的灰度变化，得到四张二值化边缘图，将四张二值化边缘图合成为一张二值化边缘图；去除合成后的二值化边缘图中电线杆所在的位置形成的直线；得到删除直线后的二值化边缘图；最后，使用RANSAC做圆形拟合，以获得表盘具体位置。本发明具有运算量小，准确率高，无需预设模板的特点。
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公开(公告)号：CN114092769A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210063012.3
申请日：2022-01-20
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 广东珺桦能源科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的变电站多场景巡检分析方法，包括下述步骤：数据获取，半监督数据标注，数据对齐，主服务器分发公钥给各巡检站，各巡检站构建本地模型，各巡检站上传加密模型梯度信息，主服务器计算巡检站模型梯度信息，主服务器使用数据分布动态加权法返回巡检站模型更新参数，各巡检站使用主服务器返回参数更新模型参数，各巡检站共享中间结果，协助彼此计算模型参数，得到联邦学习后的模型，将实时拍摄图像数据输入联邦学习后的模型进行预测，得到实际应用场景预测结果，对增量数据进行训练更新模型。本发明在各个部署网点数据不交换的前提下进行模型之间的协作训练，使得模型在不同电网部署场景具有泛化性。
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公开(公告)号：CN117114657A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311371006.5
申请日：2023-10-23
申请人： 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明属于电力巡检信息处理技术领域，具体涉及一种基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警系统及方法。该系统通过知识图谱构建模块从电力设备语料库中抽取电力设备的相关语料并构建电力设备巡检知识图谱；基于迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块利用构建完成的电力设备巡检知识图谱，结合迭代表征增强图卷积神经网络，使得电力设备的故障信息可以在不同设备之间进行传播；所述预警信息识别模块对传播后的信息进行故障判断，并进行预警。本发明使预警信息可以在不同电力设备节点之间传播，在较少的电力设备样例中进行准确的判断。
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