公开(公告)号：CN110415268A

公开(公告)日：2019-11-05

申请号：CN201910548272.8

申请日：2019-06-24

Applicant: 台州宏达电力建设有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司台州供电公司

Inventor： 季敏剑 ,  王晨 ,  秦建 ,  洪道鉴 ,  陈顺德 ,  章伟林 ,  周辉 ,  吕坚华 ,  梁海立 ,  应国德 ,  杨茜 ,  王晓飞 ,  王昕 ,  鲍杰利 ,  叶家乐 ,  许楚航

IPC: G06T7/215 ,  G06T7/223 ,  G06T7/194 ,  G06T7/136 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明涉及一种基于背景差值法和帧间差值法相结合的运动区域前景图像算法，其包括如下步骤：步骤1：通过背景差值法进行运动检测，提取到运动前景图像，记为图像Pa；步骤2：对提取到的前景图像按某一尺寸进行分块；步骤3：通过帧间差值法，提取前景图像的轮廓，记为图像Pb；步骤4：对提到的前景轮廓图像进行分块，分块大小和步骤2中的尺寸相同；步骤5：以块为单位，合并图像Pa和图像Pb上的分块组成最终的前景图像；本发明能够有效去除图像中的干扰信息，最大程度地检测到前景图像，方便工作人员的识别。

公开(公告)号：CN109871975B

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN201811429905.5

申请日：2018-11-28

Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司

Inventor： 李时 ,  李晨曦 ,  陈新 ,  季巧琴 ,  陈昊 ,  方家麟 ,  叶家乐

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/00

Abstract: 本发明涉及大数据领域，尤其涉及基于数据挖掘的故障抢修处理时长预测方法，包括以下步骤：获取故障抢修作业数据；利用聚类方法对故障抢修作业数据进行聚类；剔除不合理数据；对剔除不合理数据的故障抢修作业数据进行特征工程，并制成样本数据；将样本数据加载至Xgboost预测模型，对多元回归预测模型进行训练与测试处理；通过多元回归预测模型，根据故障类型、故障原因、故障地理位置特征、设备类型、发生故障时天气获得故障抢修处理时长预测结果。本发明以故障抢修作业数据中的故障类型、故障原因、故障地理位置特征、设备类型、发生故障时天气为依据，通过Xgboost预测模型以及多元回归预测模型对故障抢修处理时长进行预测。

公开(公告)号：CN112233482A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202010966405.6

申请日：2020-09-15

Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司

Inventor： 谢丽霞 ,  蔡勋 ,  徐钏洋 ,  倪冬卉 ,  陆强 ,  方家麟 ,  叶家乐 ,  王晨 ,  应国德 ,  朱逸芝

IPC: G09B9/00 ,  G06F3/01

Abstract: 本发明提供一种基于虚拟现实的配电柜训练的方法和系统，所述方法包括：基于所述配电柜构建构建虚拟现实场景；构建训练事件，所述训练事件包括以下事件之一或它们的组合：配电柜巡检事件、故障检测事件、故障处理事件和柜电柜安装事件；构建突发事件；引导受训者完成突发事件；引导受训者完成所述训练事件；根据所述突发事件和训练事件的完成情况，生成完成报告。通过训练事件、突发事件和相应的引导，使受训者完成训练任务的同时，提高受训者的技能水平和突发事件的处理能力；配电柜是用电力传输的末级设备，具有分布广，数量多的特点，通过虚拟现实技术对受训者进行训练，提高受训者的安全意识，防患未来。

公开(公告)号：CN110543809A

公开(公告)日：2019-12-06

申请号：CN201910549007.1

申请日：2019-06-24

Applicant: 台州宏达电力建设有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司台州供电公司

Inventor： 潘建国 ,  戴招响 ,  吕坚华 ,  陈煊 ,  陈顺德 ,  章伟林 ,  吴瑞文 ,  许红建 ,  鲍杰利 ,  章璜 ,  叶家乐 ,  周晓明 ,  吕舟 ,  陈军 ,  何成彬 ,  谢妮娜

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明涉及一种电力作业现场风险监管入侵视频识别方法，属于基于AI的电网生产管理安全作业管控关键技术，主要针对电力作业现场的入侵行为进行识别，识别准确率高，能实现自动监控，无人值守。该方法主要包括如下步骤：步骤1：背景模型初始化；步骤2：前进检测；步骤3：模型更新；步骤4：形态学滤波；步骤5：目标区域获取；步骤6：区域模块匹配；步骤7：标记非工作人员入侵区域。本发明所提供的方法是基于深度人工智能的电力作业现场风险监管手段，实现作业现场高效监管,提高监管水平，降低作业安全风险。

公开(公告)号：CN109871975A

公开(公告)日：2019-06-11

申请号：CN201811429905.5

申请日：2018-11-28

Applicant: 国网浙江省电力有限公司台州供电公司

Inventor： 李时 ,  李晨曦 ,  陈新 ,  季巧琴 ,  陈昊 ,  方家麟 ,  叶家乐

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/00

Abstract: 本发明涉及大数据领域，尤其涉及基于数据挖掘的故障抢修处理时长预测方法，包括以下步骤：获取故障抢修作业数据；利用聚类方法对故障抢修作业数据进行聚类；剔除不合理数据；对剔除不合理数据的故障抢修作业数据进行特征工程，并制成样本数据；将样本数据加载至Xgboost预测模型，对多元回归预测模型进行训练与测试处理；通过多元回归预测模型，根据故障类型、故障原因、故障地理位置特征、设备类型、发生故障时天气获得故障抢修处理时长预测结果。本发明以故障抢修作业数据中的故障类型、故障原因、故障地理位置特征、设备类型、发生故障时天气为依据，通过Xgboost预测模型以及多元回归预测模型对故障抢修处理时长进行预测。