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公开(公告)号：CN119693663A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411790217.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V30/422 , H02J13/00
Abstract: 本发明实施例提供一种基于电力视觉大模型的架空输电线路图像分割识别方法，涉及输电线路图像分割识别技术领域。所述图像分割识别方法包括：将待测架空输电线路图像输入至图像分割与识别网络中的编码器，输出所述待测架空输电线路图像的特征图；将所述编码器输出的特征图分别输入至所述图像分割与识别网络中的分割解码器和识别解码器，通过所述分割解码器输出所述待测架空输电线路图像的分割结果，通过所述识别解码器输出所述待测架空输电线路图像的识别结果。该图像分割识别方法通过编码器和解码器对架空输电线路图像进行处理和识别，对图像中的导线、绝缘子、杆塔等元件进行识别和检测，准确率高，可以及时发现线路中的缺陷和隐患。
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公开(公告)号：CN119723384A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411791186.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/40
Abstract: 本发明实施例提供一种输电设备目标识别模型的训练提效方法及系统，属于目标检测的技术领域。所述训练提效方法包括：通过无人机获取历史表盘的数据图像；对所述历史表盘的数据图像进行数据处理；根据Faster‑RCNN构建目标识别模型；将所述历史表盘的数据图像输入至所述目标识别模型以识别所述历史表盘的数据图像中的目标表盘的数据图像；根据YOLOv3构建破损识别模型；将所述目标表盘的数据图像输入至所述破损识别模型以获取目标表盘中的破损表盘。本发明通过目标识别模型获取了所有目标表盘的数据图像，再通过破损识别模型将正常表盘和破损表盘区分开，提高了分析的准确性，且大大减少人工分析处理的工作量。
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公开(公告)号：CN117593607A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311623339.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 邱镇 , 黄晓光 , 王晓东 , 陶俊 , 郭庆 , 尚书 , 余江斌 , 薛濛 , 黄旭东 , 聂文萍 , 程晓 , 田鹏 , 吕小红 , 陈咏涛 , 陈涛 , 吴维农 , 钟加勇 , 厉仄平 , 向菲 , 江金洋 , 李松浓 , 况彭燕 , 彭文鑫 , 戴豪礽 , 张哲宇
IPC: G06V10/774 , G06T17/00
Abstract: 本发明实施例提供一种电力视觉模型可信评估数据集构建方法及系统，属于电力视觉模型的智能识别技术领域。所述构建方法包括：获取采集的现场图像以及障碍物图像；构建电力设备的虚拟三维模型以及虚拟障碍物模型；在所述虚拟三维模型以及所述虚拟障碍物模型上作标记，以得到对应的标签；通过虚拟视角在所述虚拟三维模型和虚拟障碍物模型的复合模型上采集多个图片；根据所述图片确定所述虚拟三维模型和所述虚拟障碍物在图像中的位置关联关系；根据所述位置关联关系、现场图像以及障碍物图像生成复合图像以及与所述复合图像对应的复合的标签，以构成数据集。
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公开(公告)号：CN118709818A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202311576281.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院
Inventor： 邱镇 , 崔迎宝 , 黄晓光 , 刘璟 , 王晓东 , 张琳瑜 , 卢大玮 , 王兴涛 , 张晓航 , 苏勇 , 陶俊 , 郭庆 , 余江斌 , 黄旭东 , 聂文萍 , 程晓 , 田鹏 , 吕小红 , 陈咏涛 , 陈涛 , 吴维农 , 钟加勇 , 厉仄平 , 向菲 , 江金洋 , 李松浓 , 况彭燕 , 彭文鑫 , 戴豪礽 , 张哲宇
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F3/0486
Abstract: 本申请提供一种面向电力视觉场景的人工智能触发模型预测方法及设备，所述方法包括接收非结构化数据，并在预先构建的低代码平台的可视化界面上的第一区域显示所述非结构化数据；在所述低代码平台上查找与所述非结构化数据对应的已存储的目标模型，并在所述可视化界面上的第二区域显示所述目标模型；响应于接收到用户在所述第一区域触发的第一移动指令和在所述第二区域触发的第二移动指令，基于所述第一移动指令和所述第二移动指令，控制所述目标模型基于所述非结构化数据进行数据预测，解决了现有技术中专业性不强的用户难以使用模型的技术问题，降低了模型的使用门槛。
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公开(公告)号：CN119863717A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311369119.1
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网电力空间技术有限公司 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 郭晓冰 , 刘宁 , 白云灿 , 武艺 , 郭峻菘 , 刘伟东 , 徐文瀚 , 王和平 , 沈建 , 孙鸿博 , 王宁 , 胡伟 , 高申坤 , 李帅 , 周晨光 , 郑思嘉 , 余江斌 , 薛濛 , 聂文萍 , 黄旭东
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多尺度精细化特征融合的深度网络目标检测方法，属于多目标特征检测技术领域。包括获取多个电力输电线路的巡检图像以及目标标签，并形成训练样本集合。本发明先采用DBNet网络模型进行特征提取，以对巡检图像中的目标进行初步预测，再将DBNet网络模型中提取的特征输入至YOLO Head网络模型中，已进行进一步预测，最后结合概率图、阈值图、二值图以及anchor图的损失函数获取出最优解以及对应的模型参数，来训练DBNet网络模型以及YOLO Head网络模型；该种方式能够对不同的电力输电线路目标进行精确检测和识别，有效地提高了检测精度和识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119723287A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411797230.5
申请日：2024-12-09
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及输电线路领域，公开了一种用于输电线路缺陷的自适应检测方法及系统。该方法包括采用巡检设备获取输电线路的原始图像集，同时对原始图像集进行预处理生成缺陷训练集；采用缺陷训练集对深度学习算法进行训练得到检测模型；采用自适应算法对检测模型进行调整优化得到自适应检测模型；利用自适应检测模型对待检测的输电线路的图像进行缺陷判别及定位。该方法通过自适应检测模型根据图像的原有信息进行自适应调整，调整图像的参数和模型的检测参数，提高输电线路缺陷检测效率以及检测缺陷的精准度，并降低人工检测的风险性，保障输电线路和电力系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119171407A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411115500.X
申请日：2024-08-14
Applicant: 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于小样本状态下的配电网状态的评估方法及系统，属于配电网数据的维护技术领域。所述评估方法包括：构建电网多源数据融合的矩阵拓扑模型和图拓扑模型；获取电网数据；将所述电网数据加入所述矩阵拓扑模型中，以得到配电网状态模型；对所述配电网状态模型依次进行校核操作、修正操作以及分析操作；将所述电网数据加入所述图拓扑模型中，并执行平衡分析操作，以配电网图拓扑；对平衡分析操作后的所述配电网状态模型执行数据补全操作；将数据补全操作后的所述配电网状态模型和配电网图拓扑进行编码，并输入预设的配电网状态估计网络中，以得到评估结果。
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公开(公告)号：CN116610990A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310383890.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G01R31/327 , G01R31/72 , G01H17/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于特征空间差异化的断路器隐患识别方法及装置，所述方法包括：采集断路器的当前时刻前第一时间段的多维度时序信号数据并进行信号预处理，所述多维度时序信号数据包括断路器线圈电流信号、声波信号、振动信号；针对断路器的多维度时序信号数据基于预设特征提取方法获取断路器状态特征参量组；基于断路器的状态特征参量组，输入隐患识别模型，获取断路器隐患识别结果。本发明基于多维度时序信号数据对断路器状态进行综合分析，充分利用断路器不同状态时在不同维度时序信号上的表现同步性和差异性，提高断路器隐患识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117576541A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311689463.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种面向电力系统的AI模型的生成方法及系统，属于AI模型的训练技术领域。所述生成方法包括：根据待识别的图像的标签分布选择用于训练AI模型的训练数据集；对所述训练数据集进行预处理，以增广所述训练数据集；采用增广后的所述训练数据集训练所述AI模型。通过上述技术方案，本发明提供的一种面向电力系统的AI模型的生成方法及系统，通过对标签分布选择训练数据集，然后针对选择的训练数据集结合AI模型的鲁棒性要求进行增广的预处理操作，从而使得训练的AI模型不仅能够满足图像识别的要求，还能够具有较高的鲁棒性。相较于现有技术单纯的通过精度预测的训练方式而言，本发明提供的生成方法及系统能够使得训练出的AI模型更加精准且高效。
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公开(公告)号：CN119723385A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411797232.4
申请日：2024-12-09
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及输电线路技术领域，公开了一种面向多工况下的输电线路缺陷的检测方法及系统。该检测方法包括采用巡检设备采集输电线路的初始图像册，并对初始图像册进行预处理，生成基础图像训练册；采用基础图像训练册对YOLOv5算法搭建的模型平台进行训练得到第一检测模型；选择合适的损失函数优化第一检测模型的参数，调整获取第二检测模型；将第二检测模型部署于巡检设备中，用于快速定位及识别输电线路中的缺陷。该检测方法提高巡检过程中对输电线路的缺陷的鉴别效率和准确率，同时适用性强，时效性高。
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