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公开(公告)号：CN119517073A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411647073.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及样本扩充技术领域，提供了一种电力设备声纹样本加权扩充方法及故障检测方法，包括：对于每个缺陷样本组，将组内的设备声纹缺陷数据进行聚类，得到多个簇，基于簇中数据点之间的最短距离，选取若干数据点作为质心后，将一个缺陷样本组中选取的所有质心作为一个质心集合；对于每个质心集合，选取声纹缺陷数据，组成声纹样本序列，并对声纹样本序列中的每个样本计算幅值谱，根据峰值条件在幅值谱中提取峰值序列，对峰值序列进行加权处理，得到增强后的峰值序列后，对各样本的增强后的峰值序列，按照样本权重进行求和，得到混合峰值序列，并基于混合峰值序列计算得到新样本。避免了数据同质化，且无需大规模算力支撑，有效降低开发成本。
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公开(公告)号：CN117635535A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311370232.1
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种变电站导线散股的智能检测方法及系统，利用FeraNet改进卷积神经网络结构，对预处理后的巡检图像进行特征提取；利用改进后的卷积神经网络结构替换多目标检测模型中的特征提取模块，利用改进后的多目标检测模型对预处理后的巡检图像进行缺陷识别，得到检测结果。本发明能够对变电站无人机巡检图像中的导地线缺陷进行识别，提高缺陷识别的准确度，从而保证对变电站导地线故障做到提早预警，进一步提升变电站智能化水平。
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公开(公告)号：CN114708183A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110269216.8
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种变压器呼吸器硅胶筒破损识别方法及系统，包括：获取变压器呼吸器图像并进行预处理；将获取的变压器呼吸器图像信息输入到训练好的卷积神经网络模型，输出缺陷分类结果及缺陷位置；其中，所述卷积神经网络模型在训练过程中，求取预测分数最高的预选框与其余预选框的重合度，根据重合度对所述的其余预选框的预测分数进行惩罚。本发明保留这些重合度较高的预选框并将其预测分数降低，这样有利于对于对与当前识别变压器呼吸器硅胶筒目标重合度较高的其他目标的检测识别。
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公开(公告)号：CN113851116A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111101999.5
申请日：2021-09-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于电力移动巡检语音识别技术领域，提供了一种巡检场景下的电力设备语音识别方法及系统。该方法包括，获取通用语音数据集和电力移动巡检语音数据集，并进行预处理；采用通用语音数据集，基于LAS模型，进行语音识别训练，得到训练好的语音识别模型；对所述电力移动巡检语音数据集在训练好的语音识别模型上进行训练，对训练好的语音识别模型参数进行微调，得到电力移动巡检语音识别模型；基于待测的电力移动巡检语音数据，采用电力移动巡检语音识别模型，识别得到电力移动巡检的文本。
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公开(公告)号：CN113031484A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110271671.1
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种电力巡检嵌入式边缘智能系统及方法，包括：数据采集模块、数据计算模块、数据输出模块和嵌入式CPU模块；嵌入式CPU模块被配置为仅分别向数据采集模块、数据计算模块和数据输出模块发送数据调度指令；数据采集模块被配置为向数据计算模块和/或数据输出模块分别单向传输采集到的电力巡检数据；所述数据计算模块配置为对接收到的电力巡检数据进行计算并将计算结果单向传送至数据输出模块。本发明通过双向指令调度、单向数据传输的方式，CPU不再是传统的接收数据‑分配数据的方式，而是通过指令直接调度其他单元的数据交互，其他单元之间的数据传输不需经过CPU，可直接进行传输，提高数据传输效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119672463A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411723388.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种电力视觉大模型的参数微调方法、装置、设备及介质。该方法包括：基于通用图像和电力设备巡检图像训练构建电力场景下的预训练视觉大模型；在所述预训练视觉大模型中添加可调融合重参数化和适配器的双分支结构得到业务模型；对所述业务模型进行多轮粗粒度训练和细粒度训练，得到电力场景下的缺陷识别业务模型。本发明实施例可以提高电力场景下预训练视觉大模型的微调效率和效果。
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公开(公告)号：CN119049037A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411138427.8
申请日：2024-08-19
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
IPC: G06V20/64 , G06V30/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/70
Abstract: 本发明属于变电站数据采集技术领域，提供了一种变电站仪表自主视觉嗅探识别方法及系统，其技术方案为获取当前嗅探目标的位置处仪表盘的图像数据；根据获取的当前待嗅探目标的位置处仪表盘的图像数据，检测得到仪表盘的位置信息和尺寸信息，同时获取仪表盘的姿态信息；根据仪表盘的姿态信息求取机器人和云台的最佳位姿；基于仪表盘的位置信息和机器人的最佳位姿，计算机器人的下一待嗅探目标的位置；根据仪表盘的尺寸信息和云台的最佳位姿，调整云台的角度和焦距，基于调整后的云台获取仪表盘的图像数据，解决了未考虑待检测目标的角度以及在视野中的位置，导致图像显示不全或分辨率太低导致无法识别而失效，需再次采集图像数据，效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN113723536B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202111026201.5
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 刘广秀 , 王万国 , 李振宇 , 许荣浩 , 王振利 , 徐康 , 刘晗 , 王勇 , 张斌 , 郭锐 , 孙志周 , 张旭 , 张志 , 张伟 , 王琦 , 郭修宵 , 刘丕玉
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/086 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了一种电力巡检目标识别方法及系统，获取电力巡检历史图像数据，形成训练样本集；选择深度学习模型对训练样本集进行目标识别训练，获取训练模型组；准备目标检测测试样本，根据电力巡检目标识别需求，选取模型中每类目标的置信度、模型代数进行模型选定目标函数，作为遗传算法适应度函数；运用每个检测模型进行测试样本测试，以模型与每类目标置信度作为变量，对适应度函数进行迭代求解，求取目标函数最大值，确定各训练模型组中的最优解；利用确定的所述最优解所对应的深度学习模型及其参数，作为业务场景实际应用的目标识别模型，利用该模型对电力巡检图像数据进行现场目标识别工作。
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公开(公告)号：CN115081499A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110269459.1
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网山东省电力公司淄博供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路螺栓缺陷轻量化模型识别方法及系统，包括：获取输电线路螺栓图像信息，将所述图像信息输入到轻量化缺陷识别模型中；其中，所述轻量化缺陷识别模型的数据处理过程包括：将轻量化缺陷识别模型的不同网络层分成若干组，对每一分组下的网络层参数进行剪枝或定点量化操作；将各分组下的网络层参数分别保存至不同的权重文件中；将所述权重文件同时导入网络模型中相对应的网络层，进行并行计算；将各网络层的计算结果进行汇总处理，输出最终的输电线路螺栓缺陷识别结果。本发明针对复杂的缺陷识别网络模型，根据其结构进行分组量化剪枝，保证模型精度不下降的同时，最大程度降低模型运算复杂度和空间占用开销。
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公开(公告)号：CN112990310A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110271525.9
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 王万国 , 王振利 , 李建祥 , 许玮 , 慕世友 , 周大洲 , 王克南 , 许乃媛 , 王勇 , 刘晗 , 许荣浩 , 张旭 , 王琦 , 刘斌 , 郭修宵 , 郭锐 , 王海鹏 , 刘海波 , 张海龙 , 刘丕玉
Abstract: 本发明公开了一种服务于电力机器人的人工智能系统及方法，包括：嵌入式CPU模块，被配置为向数据处理模块发送数据调度指令；数据处理模块，被配置为基于接收到的数据调度指令，对接收到的数据进行智能化处理；所述数据处理模块包括：环境感知单元，被配置为基于多传感器融合信息，实现目标区域三维语义地图的智能构建和障碍物识别；路径规划单元，被配置为基于构建的三维语义地图，实现电力机器人路径规划；数据分析单元，被配置为基于获取的电力设备图像信息，实现目标设备的缺陷识别和位置检测。本发明基于轻量化的深度网络模型，实现了电力机器人感知、规划、作业、决策的智能化，有效提升了电力机器人的智能化作业水平。
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