-
公开(公告)号：CN114066275A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111387350.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 , 中国电建集团华中电力设计研究院有限公司
Inventor： 丁吾鹏 , 李辉 , 杨亚东 , 张磊 , 张帅领 , 郝曙光 , 曲欣 , 王世旭 , 梁允 , 苑司坤 , 焦澎 , 郝苏凡 , 池锐敏 , 王志韩 , 袁明洋 , 张俊鹏 , 孙步阳 , 汪保明 , 张险峰 , 高首都 , 王硕 , 张路 , 尚西华 , 孙海建 , 高阳 , 李帅 , 崔晶晶 , 王璐 , 郝小宇 , 王华奇 , 王华阳 , 张继鹏 , 张妍妍 , 张石友 , 张长书 , 郭建
Abstract: 一种系统的变电站洪涝灾害分析方法，包括如下步骤：步骤1，变电站调查收资；步骤2，变电站设计洪涝水位复核；步骤3，变电站阻水能力复核；步骤4，变电站排水能力复核，查明变电站内办公楼、主变、集水池、排水管网位置，并确认排水泵参数以及排水管网的淤堵情况，复核变电站排水能力；步骤5，建立变电站内涝计算模型；步骤6，建立变电站防汛隐患汇总与风险等级划分表；步骤7，差异化制定变电站防汛抗灾能力提升方案；步骤8，智能化防汛管理系统构建。本发明针对变电站防汛隐患排查首次提出系统的排查技术方法，对确定不同变电站在防汛时存在的安全隐患具有较大的参考价值，为变电站在汛期内防汛管理工作和安全运行提供技术支持。
-
公开(公告)号：CN114066275B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202111387350.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 , 中国电建集团华中电力设计研究院有限公司
Inventor： 丁吾鹏 , 李辉 , 杨亚东 , 张磊 , 张帅领 , 郝曙光 , 曲欣 , 王世旭 , 梁允 , 苑司坤 , 焦澎 , 郝苏凡 , 池锐敏 , 王志韩 , 袁明洋 , 张俊鹏 , 孙步阳 , 汪保明 , 张险峰 , 高首都 , 王硕 , 张路 , 尚西华 , 孙海建 , 高阳 , 李帅 , 崔晶晶 , 王璐 , 郝小宇 , 王华奇 , 王华阳 , 张继鹏 , 张妍妍 , 张石友 , 张长书 , 郭建
Abstract: 一种系统的变电站洪涝灾害分析方法，包括如下步骤：步骤1，变电站调查收资；步骤2，变电站设计洪涝水位复核；步骤3，变电站阻水能力复核；步骤4，变电站排水能力复核，查明变电站内办公楼、主变、集水池、排水管网位置，并确认排水泵参数以及排水管网的淤堵情况，复核变电站排水能力；步骤5，建立变电站内涝计算模型；步骤6，建立变电站防汛隐患汇总与风险等级划分表；步骤7，差异化制定变电站防汛抗灾能力提升方案；步骤8，智能化防汛管理系统构建。本发明针对变电站防汛隐患排查首次提出系统的排查技术方法，对确定不同变电站在防汛时存在的安全隐患具有较大的参考价值，为变电站在汛期内防汛管理工作和安全运行提供技术支持。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114399679A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111663537.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 , 中国电建集团华中电力设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习YOLO模型的植物图像快速自动识别方法，包括以下步骤：a.在YOLOV3模型中加入可变形卷积，使得卷积核的形状适应目标的轮廓，可以实现精细化网络提取特征的标准；b.通过前向传播和反向传播两个过程相结合，对参数进行优化调整，实现预期输出与提取特征输出保持一致；c.为加快模型搜索匹配速度及训练速度，基于GPU传递层间节点数据，并行处理同层内网络，得到理想响应速度；d.利用a和b的结果，基于c的运行策略，实现植物图像快速自动识别方法。本发明使用YOLOV3的可变形卷积模型，通过深度学习进行模型训练，实现植物图像快速自动识别，有效的提升了图像识别的速度和正确率。
-
公开(公告)号：CN114399102A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111669249.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 , 中国电建集团华中电力设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱遥感的湖泊水质富营养化状态评价方法，包括以下步骤：1）．将高光谱遥感数据进行10折划分为训练和测试数据；2）．开发基于FA算法的智能优化特性改进ELM的算法，综合两种算法的优势实现最优评价；3）．设置FA算法与ELM算法迭代的初始参数和终止参数，采用FA算法优化计算辅助寻求ELM算法的最优参数；判断参数最优使用分类准确率fT作为目标函数；4）．建立FA‑ELM的湖泊水质富营养化状态评价模型，提高评价的准确率。最后将模型应用于高光谱数据进行水质富营养化状态测试，可极大的提高测试准确率。
-
公开(公告)号：CN117523281B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202311477871.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 , 中国电建集团华中电力设计研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 一种基于类感知域适应的无监督地表覆盖分类方法，1):用于域适应地表覆盖分类模型训练的数据由标记的源域数据集和无监督的目标域数据集构成；2):对输入影像进行均值减法和归一化处理加速网络中权值和偏差参数的收敛：3):构建卷积核的卷积运算进行初次下采样操作；4):构建预训练的残差网络；5):建立一种类别级判别器来构成局部域适应模块；6):采用全局对抗域适应解决边缘分布偏移；7):构建上采样层恢复原始尺寸并生成最终的像素级分类预测。本发明能够对高分辨率光学遥感影像中蕴含的潜在类别信息进行提取和利用。
-
公开(公告)号：CN117523333A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311472928.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 , 中国电建集团华中电力设计研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V20/10 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于注意力机制的地表覆盖分类方法，1):用于地表覆盖分类模型训练的数据集由原始遥感影像和地面真值构成；2)：对输入影像进行均值减法和归一化处理加速网络中权值和偏差参数的收敛；3)：采用数据增强扩展训练集，并随机缩放；4)：初次下采样操作；5)：构建预训练的残差网络来提取有效语义特征；6)：采用位置注意力机制有选择地聚合远程空间上下文；7)：计算出通道注意力图；8)：轻量级的全局特征注意力模块作为对应的解码块；9)：构建卷积层及上采样层恢复原始尺寸并生成最终的像素级分类预测。本发明能够对高分辨率光学遥感影像中蕴含的远程上下文和细粒度目标进行高精度提取和识别。
-
公开(公告)号：CN117523281A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311477871.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 , 中国电建集团华中电力设计研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 一种基于类感知域适应的无监督地表覆盖分类方法，1):用于域适应地表覆盖分类模型训练的数据由标记的源域数据集和无监督的目标域数据集构成；2):对输入影像进行均值减法和归一化处理加速网络中权值和偏差参数的收敛：3):构建卷积核的卷积运算进行初次下采样操作；4):构建预训练的残差网络；5):建立一种类别级判别器来构成局部域适应模块；6):采用全局对抗域适应解决边缘分布偏移；7):构建上采样层恢复原始尺寸并生成最终的像素级分类预测。本发明能够对高分辨率光学遥感影像中蕴含的潜在类别信息进行提取和利用。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.073 seconds)
