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公开(公告)号：CN106534870A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611178028.X
申请日：2016-12-19
Applicant: 国网新疆电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04N19/567 , H04N19/61 , H04N19/587
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB源视频的率失真优化编码方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入RGB源视频；步骤2、将RGB源视频转换为YUV视频；步骤3、对转换得到的YUV视频进行预测编码；步骤4、进行率失真优化：在预测编码过程中，针对各编码模式计算编码比特数，且将该编码模式下解码后的重构视频转换成RGB空间的重构视频，并计算RGB重构视频与RGB源视频之间的失真；步骤5、根据步骤4计算的编码比特数和RGB失真，计算各编码模式对应的率失真代价；步骤6、选择率失真代价最小的编码模式进行编码。提高RGB视频的编码效率和编码质量，提高用户显示体验。
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公开(公告)号：CN106570467B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201610937811.3
申请日：2016-10-25
Applicant: 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人员离岗检测方法，据监控图像中提取的不同特征，利用图像分类算法对图像进行分类，并通过卷积神经网络训练模型，以检测人员是否离岗。帮助公司监控人员高效地处理监控资料，判断职员的在职情况；能够准确地检测到工作环境下人员的离岗、在岗情况，能够帮助公司监控人员高效地处理监控资料，改进传统的卷积神经网络结构，使其能够应用于公司、企业等室内工作场景，进行人员离岗、在岗的检测，从而使其在我们这个问题上得到了良好的应用。
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公开(公告)号：CN106570467A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610937811.3
申请日：2016-10-25
Applicant: 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/00718 , G06K9/6256 , G06N3/02 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人员离岗检测方法，据监控图像中提取的不同特征，利用图像分类算法对图像进行分类，并通过卷积神经网络训练模型，以检测人员是否离岗。帮助公司监控人员高效地处理监控资料，判断职员的在职情况；能够准确地检测到工作环境下人员的离岗、在岗情况，能够帮助公司监控人员高效地处理监控资料，改进传统的卷积神经网络结构，使其能够应用于公司、企业等室内工作场景，进行人员离岗、在岗的检测，从而使其在我们这个问题上得到了良好的应用。
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公开(公告)号：CN106534870B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201611178028.X
申请日：2016-12-19
Applicant: 国网新疆电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04N19/567 , H04N19/61 , H04N19/587
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB源视频的率失真优化编码方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入RGB源视频；步骤2、将RGB源视频转换为YUV视频；步骤3、对转换得到的YUV视频进行预测编码；步骤4、进行率失真优化：在预测编码过程中，针对各编码模式计算编码比特数，且将该编码模式下解码后的重构视频转换成RGB空间的重构视频，并计算RGB重构视频与RGB源视频之间的失真；步骤5、根据步骤4计算的编码比特数和RGB失真，计算各编码模式对应的率失真代价；步骤6、选择率失真代价最小的编码模式进行编码。提高RGB视频的编码效率和编码质量，提高用户显示体验。
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公开(公告)号：CN118940782A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410964544.3
申请日：2024-07-18
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种QR二维码矫正修复方法及系统，修复方法是对位置编码后的图像进行特征提取，得到低分辨率图像特征和高分辨率图像特征；根据低分辨率图像特征，预测变形场和灰度场，对变形场和灰度场进行嵌入操作，得到全局畸变和灰度特征；根据变形场对低分辨率图像特征进行弹性变换，得到弹性变换低分辨率图像特征；将低分辨率图像特征、全局畸变和灰度特征、弹性变换低分辨率图像特征和高分辨率图像特征进行特征融合；反卷积融合后的特征，得到矫正变形场和矫正灰度场，对二维码图像进行修复。本发明由整体至局部的学习过程，对矫正位移较大的畸变具有更好的效果，且将灰度场和变形场作为模型的两个输出，提高了二维码图像的成像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112132135B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010877635.5
申请日：2020-08-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于图像处理的电网传输线检测方法、存储介质，方法包括：读入待检测图片；将图片灰度化；对灰度化图像进行平滑去噪、图像算术运算、灰度线性变换等一系列图像处理方法；对处理后的图像进行边缘检测；确定图像中的感兴趣区域ROI；对ROI内的像素点进行分类得到各传输线的边缘像素点集合；根据边缘像素点集合拟合传输线，并输出检测结果，检测结果可同时包括传输线的方程以及数量。利用本发明能够根据采集的图像进行传输线检测，能够排除天空以及云层等背景的干扰，具有一定的鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN116245807A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211703829.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力设备表面异常变化的检测方法、装置及介质，其方法包括获取任一时刻电力设备的表面图像作为待检测图像；获取电力设备的基准图像；将待检测图像和基准图像输入训练好的变化检测网络模型，得到变化检测结果；其中，所述变化检测网络模型的训练包括：获取不同时刻电力设备的表面图像作为待训练图像；基于基准图像对各待训练图像进行异常变化的标注，生成标注图像集；构建基于自注意力机制的变化检测网络模型；通过标注图像集训练变化检测网络模型；本发明能够有效提升电力设备表面异常变化的检测精度，及时发现电力设备疑似故障，保障电力设备安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115688032A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211330285.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/27 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法及系统，对台风灾害下电网风险预警数据集中的数据进行时间维度和空间维度的网格划分，将不同类型的数据根据网格划分进行匹配，得到每个网格的电网、地理和气象数据；分析每个网格电网元件脆弱性，建立每个网格内元件的脆弱性曲线，并根据脆弱性曲线计算科普兰德得分，将科普兰德得分结合网格化数据建立网格化风险预警数据集；对基于回归决策树的电网风险预警模型进行训练；向训练好的电网风险预警模型中输入台风预报数据，得到电网故障预测数量，实现电网风险预警。本发明能够准确预测台风灾害下电网设备故障数量，有效提升电网对台风灾害的应对能力，减少经济损失。
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公开(公告)号：CN108171117B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711268417.6
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00973 , G06K9/00986 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于多核异构并行计算的电力人工智能视觉分析系统，其特征在于，包括以轻量级神经网络为核心，包括一种多核异构并行计算模块和业务应用模块；业务应用模块和多核异构并行计算模块之间通过网络服务接口访问，传输数据；所述多核异构并行计算模块包括GPU计算节点、CPU存储管理节点、CPU计算节点，各节点之间通过交换机连接；业务应用模块包括图像管理模块、图像标注模块、模型训练模块、算法应用模块；本发明基于多核异构并行计算框架，可高效实现在线或离线图像数据训练，形成轻量化快速图像分类模型，实现电力内外网图像业务应用，能最大化发挥图像数据的价值，具备较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112116561B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010849007.6
申请日：2020-08-21
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/90 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06K9/62 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于图像处理融合网络权值的电网传输线检测方法及装置，包括步骤：读入图片；将图片灰度化；对灰度化图像进行高斯模糊去噪、图像算术运算、灰度线性变换一系列图像处理方法；对处理后的图像用Canny算子边缘检测；在图像中设定感兴趣区域(ROI)；将ROI内的像素点分类；采用深度网络模型计算图片中电网传输线分布图。将电网传输线分布与分类像素点进行融合。根据融合得到的像素点拟合传输线，并在图中显示拟合结果，同时输出线的方程以及高压线的数量，实现了对高压线的检测，并且具有一定的精确性，同时能够排除道路、杆塔、天空以及云层等背景的干扰，并且能够对交叉的高压线进行辨别，能处理边缘检测断点，具有一定的鲁棒性和实用性。
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