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公开(公告)号：CN119247738A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411167363.4
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G05B11/42
Abstract: 本申请实施例提供一种自适应飞行控制方法及装置，包括：获取无人机的飞行状态信息；对所述飞行状态信息进行预处理，得到飞行状态向量；将所述飞行状态向量输入预先构建的飞行控制模型中，利用飞行控制模型输出无人机的控制参数；按照所述控制参数控制无人机执行目标任务。本申请的方法，能够保证无人机在电力巡检场景中，精确稳定的执行巡检任务。
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公开(公告)号：CN118228200B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410651767.4
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网思极数字科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2433
Abstract: 本公开的实施例公开了基于多模态模型的电力设备异常识别方法、装置与设备。该方法的一具体实施方式包括：对于每个历史设备信息组，执行以下步骤：根据历史设备信息组，对各个初始电力设备异常识别网络进行模型训练，以生成各个网络权重信息和各个网络结构信息；根据各个训练结果、各个网络权重信息和各个网络结构信息，生成目标网络权重信息和目标网络结构信息；根据目标网络权重信息和目标网络结构信息，构建多源电力设备异常识别网络；将目标电力设备信息输入至多模态电力设备异常识别模型中，得到目标电力设备异常识别结果。该实施方式可以准确、高效、快速地对电力设备运行信息进行异常检测，以确定电力设备是否异常。
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公开(公告)号：CN116882591B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311133150.5
申请日：2023-09-05
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施例公开了信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：应于检测到目标标记组件点击操作，确定设备信息处理范围；确定出待进行处理的目标标记设备信息集；确定每个目标标记设备信息对应的设备处理方式信息；对于每个目标标记设备信息，执行第一生成步骤：确定目标设备处理方式信息对应的所需数据集；执行设备处理操作，得到当前处理结果；对当前处理结果进行存储；动态生成针对所选择的处理结果子序列的结果分析图和结果分析文本；根据预先训练的趋势预测模型，生成预测趋势信息。该实施方式不仅可以精准、高效地实现设备处理信息的实时
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公开(公告)号：CN116862118A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311134253.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q30/018 , G06Q50/26 , G06F16/338 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本公开的实施例公开了碳排放信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：根据对应目标对象的各个设备信息，创建各个设备节点；对于每个设备信息，创建至少一个数据采集节点；对各个数据采集节点进行聚类处理；对于每个数据采集节点组，创建碳排放节点；创建碳汇总节点；创建碳排放知识图谱；响应于碳排放知识图谱满足预设启动条件，获取碳数据组集合，将获取的每个碳数据存储至数据采集节点；生成对应各个碳排放节点的各个碳排放信息，以及将所生成的每个碳排放信息存储至碳排放节点；生成碳排放汇总信息；将碳排放汇总信息存储至碳汇总节点。该实施方式可以在完整追溯碳排放数据源时，节省查询时的内存资源。
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公开(公告)号：CN116310661A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211702292.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/74 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种移动APP图像标注评分的方法及系统，该方法包括以下步骤：1.包括以下步骤：获取图像标注评分的评分特征，并设定各评分特征的权重，各评分特征的权重相加为1；基于评分特征及其权重构建图像标注评分模型；对待标注图像进行自动标注和人为标注，基于自动标注结果和人为标注结果获取图像标注评分的评分特征值；对评分特征值通过图像标注评分模型计算标注评分。本发明将人工智能图像自动标注技术应用到移动端，与用户图像标注进行对比，根据特定的评分机制给予用户的标注结果打分，提高用户图像标注能力，有效提升电力业务应用的智能化水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117058385B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311066461.4
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V10/26 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本公开的实施例公开了基于多系统数据智能融合的图像分割方法与设备。该方法的一具体实施方式包括：将目标设备图像特征提取信息和设备文本特征提取信息输入至多模态特征融合网络中，得到目标电力设备对应的多模态特征融合信息；将目标设备图像特征提取信息和多模态特征融合信息输入至电力设备图像分割模型包括的目标模态特征过滤网络中，得到过滤后的多模态特征融合信息；响应于确定目标多模态融合特征信息满足第一预设特征条件，根据目标多模态融合特征信息，生成设备图像分割信息，其中，目标多模态融合特征信息初始为目标设备图像特征提取信息和过滤后的多模态特征融合信息的融合特征信息。该实施方式提升了图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN116862118B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311134253.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q30/018 , G06Q50/26 , G06F16/338 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本公开的实施例公开了碳排放信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：根据对应目标对象的各个设备信息，创建各个设备节点；对于每个设备信息，创建至少一个数据采集节点；对各个数据采集节点进行聚类处理；对于每个数据采集节点组，创建碳排放节点；创建碳汇总节点；创建碳排放知识图谱；响应于碳排放知识图谱满足预设启动条件，获取碳数据组集合，将获取的每个碳数据存储至数据采集节点；生成对应各个碳排放节点的各个碳排放信息，以及将所生成的每个碳排放信息存储至碳排放节点；生成碳排放汇总信息；将碳排放汇总信息存储至碳汇总节点。该实施方式可以在完整追溯碳排放数据源时，节省查询时的内存资源。
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公开(公告)号：CN116822803B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311091979.3
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/243 , G06F18/2433
Abstract: 本公开的实施例公开了基于智能算法的碳排放数据图构建方法、装置与设备。该方法的一具体实施方式包括：从对应目标碳排放节点的分层时间序列碳排放数据中，提取对应末层的时间序列碳排放数据作为末层时间序列碳排放数据；将分层时间序列碳排放数据中与末层时间序列碳排放数据相异的各层的时间序列碳排放数据；获取前层时间序列碳排放数据集对应的碳排放量预测结果集；根据末层时间序列碳排放数据和碳排放量预测模型，生成碳排放量预测结果；根据碳排放量预测约束信息，对碳排放量预测结果进行修正处理，得到碳排放量预测输出结果；根据碳排放量预测输出结果，构建碳排放量趋势数据图。该实施方式提升了预测的碳排放量的分层
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公开(公告)号：CN117058385A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311066461.4
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V10/26 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本公开的实施例公开了基于多系统数据智能融合的图像分割方法与设备。该方法的一具体实施方式包括：将目标设备图像特征提取信息和设备文本特征提取信息输入至多模态特征融合网络中，得到目标电力设备对应的多模态特征融合信息；将目标设备图像特征提取信息和多模态特征融合信息输入至电力设备图像分割模型包括的目标模态特征过滤网络中，得到过滤后的多模态特征融合信息；响应于确定目标多模态融合特征信息满足第一预设特征条件，根据目标多模态融合特征信息，生成设备图像分割信息，其中，目标多模态融合特征信息初始为目标设备图像特征提取信息和过滤后的多模态特征融合信息的融合特征信息。该实施方式提升了图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN116822803A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311091979.3
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/243 , G06F18/2433
Abstract: 本公开的实施例公开了基于智能算法的碳排放数据图构建方法、装置与设备。该方法的一具体实施方式包括：从对应目标碳排放节点的分层时间序列碳排放数据中，提取对应末层的时间序列碳排放数据作为末层时间序列碳排放数据；将分层时间序列碳排放数据中与末层时间序列碳排放数据相异的各层的时间序列碳排放数据；获取前层时间序列碳排放数据集对应的碳排放量预测结果集；根据末层时间序列碳排放数据和碳排放量预测模型，生成碳排放量预测结果；根据碳排放量预测约束信息，对碳排放量预测结果进行修正处理，得到碳排放量预测输出结果；根据碳排放量预测输出结果，构建碳排放量趋势数据图。该实施方式提升了预测的碳排放量的分层时间序列的准确性。
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