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公开(公告)号：CN119989256A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411968294.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 国网青海省电力公司海东供电公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
Inventor： 方保民 , 李宏波 , 唐红燕 , 韩良煜 , 张译 , 冶秀兰 , 周敏 , 马龙 , 张容福 , 相子源 , 曹广英 , 王文俊 , 包维明 , 朱文玉 , 王冬梅 , 吕龙 , 张淼鑫
IPC: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V30/18 , G06V30/41 , G10L15/26 , G06F16/25 , G06F16/2455 , G06F9/54 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数据中台的数字化平台建设方法与系统，涉及数据管理和处理技术领域，包括采集结构化数据和非结构化数据，并进行预处理，对预处理后的数据进行特征提取，并融合形成综合特征向量，基于综合特征向量建立数据解析模型，得到解析后的信息，将解析后的信息进行分类处理，并反馈给用户实时处理后的事件结果，本发明通过预处理后的数据进行多模态特征提取，使得结构化数据和非结构化数据能够被有效转化为具有代表性的特征向量，从而实现不同类型数据的深度融合，基于综合向量建立的数据解析模型采用梯度下降深度学习算法，具有更高的灵活性和智能化水平，能够适应复杂多变的业务场景，提供更为准确和可靠的决策支持。
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公开(公告)号：CN110826514A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911105719.0
申请日：2019-11-13
Applicant: 国网青海省电力公司海东供电公司 , 国网青海省电力公司
Abstract: 一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，涉及电力施工巡视技术领域，包括视频图像样本数据收集、人工图像标定、构建模型、模型训练、模型评估等步骤，模型训练是基于深度学习的智能算法，采用改进的SSD算法进行目标检测，通过在不同卷积层的特征图上预测物体区域，输出离散化的多尺度、多比例的默认框坐标，同时利用小卷积核预测一系列候选框的边框坐标补偿和每个类别的置信度。本发明的有益效果在于：本发明采用深度学习的智能算法进行模型训练，速度更快，精度更高，实现对基建现场常见的违章操作及行为进行智能识别，实现自动在线识别告警。
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公开(公告)号：CN210466599U
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201921953765.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 国网青海省电力公司海东供电公司 , 国网青海省电力公司
Abstract: 一种电力施工现场违章识别报警系统，涉及电力施工巡视技术领域，包括移动布控球、移动监控车、服务器、显示器，移动布控球设置有电源、声光报警单元、无线通讯单元和定位单元；移动监控车包括车体、电动升降杆、摄像头和语音报警器，电动升降杆的顶部设置摄像头和语音报警器，电动升降杆设置在车体的上方，车体的中部设置有电源，车体的下部设置有电机，电机下方设置车轮，还设置有无线通讯单元、定位单元和车载显示屏。本实用新型的有益效果在于：本实用新型根据对施工现场的分区和对监控设备的定位控制，能够迅速识别违章行为及其位置，并及时的进行示警，及时纠正施工人员的错误操作，保证施工的安全性。
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