公开(公告)号：CN112668757A

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN202011474375.3

申请日：2020-12-15

Applicant: 山东鲁能软件技术有限公司

Inventor： 刘波 ,  牛爱梅 ,  韩福成 ,  高明 ,  韩鹏 ,  尹朋 ,  魏巍 ,  张波

IPC: G06Q10/04 ,  G06F16/29 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种电网规划GIS图形与政府控规图融合方法、装置及系统，采用人工神经网络算法对政府控规图样本进行训练，获得特征提取模型；基于特征提取模型对待融合政府控规图进行特征提取；根据提取的特征对待融合政府控规图进行矢量化处理；将矢量化处理后的待融合政府控规图与待融合电网规划GIS图形进行融合处理。本发明通过人工神经网络算法进行模型训练，对政府控规图自动进行特征提取，进而进行矢量化处理并融合，无需人工手动融合，提高工作效率和精度。

公开(公告)号：CN109840905A

公开(公告)日：2019-06-04

申请号：CN201910080959.3

申请日：2019-01-28

Applicant: 山东鲁能软件技术有限公司

Inventor： 公凡奎 ,  张俊岭 ,  邓昊 ,  张波

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/73 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本公开提供了一种电力设备锈迹检测方法及系统，提高了电力设备上锈迹的检测效果。该方法包括以下步骤：采集电力设备的锈迹图像，并对其进行预处理，得到训练集；将训练集输入到改进后的全卷积网络进行训练，提取锈迹图像的多尺度特征，生成特征图；利用区域候选网络在生成的特征图上进行区域候选操作，生成多个候选的目标检测窗口；通过神经网络获取每个目标检测窗口对训练集中锈迹图像的检测结果；将所有目标检测窗口的检测结果进行融合，得到最佳的目标检测窗口。

公开(公告)号：CN112084985A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202010967653.2

申请日：2020-09-15

Applicant: 山东鲁能软件技术有限公司 ,  国网山东省电力公司

Inventor： 公凡奎 ,  沈茂东 ,  张俊岭 ,  周伟 ,  何成 ,  高宏 ,  马超 ,  裴健 ,  张波 ,  刘海威 ,  苏彪 ,  田佳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/00 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及深度学习目标检测跟踪领域，尤其是一种基于CSSD的电力检修行人多目标跟踪算法，本发明提供了一种基于CSSD的电力检修行人多目标跟踪算法，利用CSSD网络来进行图像中人员的检测，并对图像中人员的特征向量进行暂存，结合各个人员的特征图进行余弦相似度评估进行前后帧人员的匹配，实现视频流中人员的追踪，从而最大程度的适应目标的尺寸和角度改变等，有效地提高行人目标跟踪准确率。