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公开(公告)号：CN119832410A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411701035.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 马莉 , 周明 , 张童彦 , 武强 , 张洪 , 陈然 , 贺兰菲 , 徐昊天 , 蔡杰 , 周英博 , 张赵阳 , 熊川羽 , 孙利平 , 廖晓红 , 李智威 , 周蠡 , 付江缺 , 王林 , 胡星 , 李双江
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感影像变化检测技术领域，具体涉及一种超轻量化遥感影像变化检测方法及系统，方法先获取目标检测区域的双时相遥感图像并对其进行预处理；将预处理后的双时相遥感图像输入共享权重参数的超轻量孪生编码器，提取得到双时相遥感图像的多尺度高维语义特征；利用空间‑通道注意力模块对双时相遥感图像的多尺度高维语义特征进行跨尺度语义融合，生成双时相遥感图像的多尺度语义特征；对双时相遥感图像的多尺度语义特征进行求差，将生成的多尺度变化特征图输入到超轻量解码器进行解码，得到用于变化检测的二值影像。本发明在保持特征表征能力的同时极大的减少了参数量和计算量，从而在保证检测精度的基础上提升了检测速度。
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公开(公告)号：CN117765383A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311486536.4
申请日：2023-11-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 马莉 , 卢生炜 , 周明 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 朱正雨 , 黄伟杰 , 李朝瑞 , 郑拓 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 骆元鹏 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 张文成 , 江桥 , 易乐安 , 李建峰 , 王水 , 肖淞
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗网络的智能矢量化方法、系统、设备及介质，方法包括：获取空间数据并进行预处理；对预处理后的数据进行数据增强；将增强后的数据输入训练好的智能矢量化模型，输出最优的矢量化结果；智能矢量化模型的训练，进一步包括：基于生成对抗网络的思想，构建基于U‑net的智能矢量化模型，所述模型包括生成器模块和识别器模块，所述生成器模块用于生成矢量掩膜部分，所述识别器模块用于在训练过程中不断筛选最优的掩膜，进而得到输出样本的最优矢量化结果；构建损失函数，并通过损失函数对训练模型进行约束优化，得到训练好的模型。本发明通过将深度学习应用到遥感数据矢量化应用中，实现了复杂场景下的空间数据的规则矢量化。
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公开(公告)号：CN119445062A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411290572.8
申请日：2024-09-14
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 周明 , 马莉 , 武强 , 张童彦 , 蔡杰 , 张洪 , 王枫 , 周蠡 , 付江缺 , 程正逢 , 胡星 , 王林 , 李智威 , 张赵阳 , 徐昊天 , 陈然 , 舒思睿 , 孙利平 , 廖晓红 , 周英博 , 熊川羽 , 李吕满 , 王巍 , 熊一 , 罗壮强 , 李红明 , 李双江 , 骆元鹏 , 曹鹏财 , 易乐安 , 江桥 , 张文成
Abstract: 一种融合SAM模型与浅层知识约束的绝缘串图像检测方法及系统，方法首先获取原始图像数据并预处理；然后基于改进的SAM模型，以无监督关键点引导的点提示方式点选，获得粗提取结果；接着基于改进的标准相关匹配算法，进行顾及局部纹理特征与结构特征的匹配定位，获得绝对坐标；最后设置相关浅层知识和规则依次执行，获得精细分割结果；本发明通过无监督关键点检测手段自动发现图像中具有结构意义的点，为后续的点提示提供重要的引导，并且结合局部纹理特征和结构特征，使其适用于复杂场景下精确匹配图像细节的任务，增强了匹配结果的鲁棒性，最后通过相关浅层知识和规则等步骤，有效减少背景的干扰，全面地优化了图像边界形状，使分割结果更为精准。
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公开(公告)号：CN117765412A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311486510.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 马莉 , 卢生炜 , 周明 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 朱正雨 , 黄伟杰 , 李朝瑞 , 郑拓 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 骆元鹏 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 张文成 , 江桥 , 易乐安 , 李建峰 , 王水 , 肖淞
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于无人机影像的建筑物屋顶提取方法、装置及介质，方法，包括：获取无人机影像数据并进行预处理；将预处理后的数据输入训练好的模型，输出建筑物屋顶提取结果；所述模型的训练，进一步包括：构建主干特征提取网络及三分支解码网络；将训练数据输入预先构建的主干特征提取网络，得到建筑物的特征提取结果；将所述特征提取结果分别输入预先构建的三分支解码网络，用于上下文细节解码、语音信息解码和边界信息解码；将所述上下文细节解码、语音信息解码和边界信息解码的结果进行融合，得到分割特征图用于建筑物提取。本发明通过构建建筑物屋顶提取模型，提高建筑物屋顶提取精度与提取效率。
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公开(公告)号：CN117372896A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311097431.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 马莉 , 周明 , 卢生炜 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 骆元鹏 , 肖淞 , 孙利平 , 廖晓红 , 张童彦 , 黄伟杰 , 朱正雨 , 李朝瑞 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 李建峰 , 张文成 , 江桥 , 易乐安
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开一种基于影像的无监督道路提取方法、系统、设备及介质，方法包括：获取变电站施工区域的影像数据并进行预处理；将预处理后的影像数据输入训练好的地物无监督分割模型，得到初步的道路分割结果；对所述初步的道路分割结果进行后处理操作，得到最终的道路提取结果；其中，所述地物无监督分割模型的训练包括：将影像训练样本输入构建的卷积神经网络，得到影像训练样本聚类后的特征图；对所述聚类后的特征图进行分类，得到道路粗分割影像；将所述道路粗分割结果进行超像素精化，得到道路精化分割影像；构建损失函数，使用随机梯度下降更新网络参数。本发明实现了无监督场景下变电站施工进度中的道路精准检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119831392A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411704273.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北正源电力集团有限公司设计分公司 , 武汉供电设计院有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/08 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F16/353 , G06F40/30 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N7/08
Abstract: 一种基于深度学习的输变电工程标准化开工检查方法及系统，方法首先收集工程文档与施工现场图像，并预处理，获得文本内容与现场图像，然后基于文本内容，引入语法权重改进BERT模型，计算获得文本特征向量，接着基于Sine‑Tent‑Cosine混沌映射与萤火虫算法位置更新策略改进白鲨优化算法，并将文本特征向量作为输入，输出文本的自动检查和分类结果，最后基于改进的YOLOv5算法识别施工现场图像内容，完成对施工现场情况的自动检查；本发明通过优化BERT的自注意力机制来增强文本的特征向量表示，并利用改进的白鲨优化算法加强BiLSTM的收敛速度，同时改进YOLOv5算法的识别能力，将图像与文本相结合，完成对现场的规范检查，不仅保证了检查结果的准确性，同时提高了算法的效率。
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公开(公告)号：CN119779220A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411712271.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 张洪 , 许汉平 , 陈然 , 贺兰菲 , 周蠡 , 蔡杰 , 李智威 , 马莉 , 熊川羽 , 周英博 , 李吕满 , 孙利平 , 廖晓红 , 张赵阳 , 王巍 , 熊一 , 舒思睿 , 张童彦
IPC: G01B21/02
Abstract: 本发明属于输电线监测技术领域，具体涉及一种基于多种传感器的架空输电线实时监测方法、系统及介质，方法先实时测量得到设于输电杆塔A和输电杆塔B之间的架空输电线的水平应力，计算得到架空输电线的弧垂最低点；然后将实时测量得到的架空输电线的水平应力以及计算得到的弧垂最低点代入等式，若等式成立，则表示用于测量架空输电线水平应力的传感器存在故障，需要检修，否则继续监测。本发明不仅实现了架空输电线弧垂最低点的实时监测，而且实现了传感器故障的实时监测。
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公开(公告)号：CN119765253A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411527229.0
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 马莉 , 周明 , 武强 , 张童彦 , 王枫 , 张洪 , 周蠡 , 蔡杰 , 陈然 , 张赵阳 , 贺兰菲 , 徐昊天 , 舒思睿 , 周英博 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 李吕满
Abstract: 基于人工智能和子空间聚合的电网负载预测方法及系统，方法首先收集与电网负载波动相关的原始数据，将原始数据进行模糊化处理，形成原始数据的多维模糊集合；根据电网负载波动与其各影响因素之间的模糊规则，建立模糊规则库，并利用模糊规则库设计模糊推理引擎；将多维模糊集合的多维特征空间划分为多个随机子空间，基于模糊规则库和模糊推理引擎在每个随机子空间中建立模糊逻辑子模型，聚合所有随机子空间的预测结果生成最终的电网负载预测模型。本发明通过模糊逻辑系统和随机子空间划分，减少了模型训练和预测所需的计算时间，并采用随机子空间划分和多模型集成的策略，有效减少了单一模型带来的计算偏差，提高了预测模型的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN119227495A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411010137.5
申请日：2024-07-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06F111/10 , G06F119/02 , G06F119/08 , G06F111/06
Abstract: 一种基于BP神经网络的变压器内部绝缘寿命预测方法及系统，方法先获得变压器历史运行数据，并利用主层次分析法对其进行预处理，然后利用预处理后的变压器历史运行数据对BP神经网络模型进行训练，训练开始时利用结合遗传算法的蚁群算法对BP神经网络模型的初始网络参数进行寻优；基于训练好的BP神经网络模型对变压器的热点温度信息进行预测，将热点温度信息预测值输入绝缘寿命评估模型，获得绝缘寿命评估值，基于蒙特卡洛法将绝缘寿命评估值转为最终的绝缘寿命预测值。本发明利用遗传算法对蚁群算法进行改进，加快了搜索效率和避免陷入局部最优解。
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公开(公告)号：CN118799699A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410680559.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Inventor： 周蠡 , 刘万方 , 陈然 , 张洪 , 许汉平 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 徐昊天 , 李吕满 , 周英博 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 李智威 , 马莉 , 乔诗慧 , 熊一 , 张赵阳 , 舒思睿
Abstract: 一种用于智能巡检的电力设备目标检测方法，包括获取巡检图像；将所述巡检图像输入至改进的Yolov8目标检测模型中，得到电力设备目标检测结果；其中，改进的Yolov8目标检测模型包括主干网络、局部无注意力特征增强模块、检测头，主干网络用于提取待检测图像的多尺度特征，并融合所述多尺度特征，得到包含多尺度特征信息的第一特征图；局部无注意力特征增强模块用于对所述第一特征图进行特征增强，得到第二特征图；检测头用于根据第二特征图输出检测结果。本设计融合了局部无注意力特征增强器和YOLOv8目标检测算法，显著提升了对于小型设备以及位于复杂背景中的设备的识别能力，同时提高了目标检测算法对电力设设备微变化的敏感度。
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