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公开(公告)号：CN117274723B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311557590.3
申请日：2023-11-22
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
Inventor： 刘广秀 , 王万国 , 李振宇 , 王童 , 许荣浩 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 邱镇 , 卢大玮 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了一种用于输电巡检的目标识别方法、系统、介质及设备，包括：获取巡检图像，通过业务模型，得到输电设备缺陷；其中，业务模型的获取步骤包括：基于分块后的掩膜图中的前景区域的外接矩形，将分块后的虚拟可视化图像划分为前景图和背景图，基于所述前景图和背景图，训练得到前景背景分类模型；采用所述前景背景分类模型，对无标签数据集中的巡检图像分类，得到前景图和背景图；基于分类得到的前景图和背景图，运用掩码自编码器模型架构对教师模型进行预训练，并通过知识蒸馏，得到学生模型后，使用标签数据集对学生模型进行迁移学习，得到业务模型。提高了输电设备缺陷的识别精度。
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公开(公告)号：CN117292119A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311575142.6
申请日：2023-11-24
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
Inventor： 王童 , 王万国 , 王振利 , 刘广秀 , 李振宇 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 邱镇 , 卢大玮 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，提供了一种输电多尺度目标检测方法及系统，在预训练的视觉大模型的输入空间中引入适配于所述检测任务的参数，形成微调后的预训练大模型；利用微调后的预训练大模型作为特征提取网络，对不同质量等级的训练样本集进行特征提取；利用深度强化学习网络进行学习，直至满足迭代要求，得目标检测任务下最终的多尺度目标检测模型；利用多尺度目标检测模型对目标检测任务下的巡视图像进行处理，得到图像处理结果。本发明能够实现电力系统输电多尺度目标检测模型的构建，使其适用于各种各样的检测任务，具有较高的通用性，且对于巡视图像的处理精度上也有一定的提升。
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公开(公告)号：CN117292119B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311575142.6
申请日：2023-11-24
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
Inventor： 王童 , 王万国 , 王振利 , 刘广秀 , 李振宇 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 邱镇 , 卢大玮 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，提供了一种输电多尺度目标检测方法及系统，在预训练的视觉大模型的输入空间中引入适配于所述检测任务的参数，形成微调后的预训练大模型；利用微调后的预训练大模型作为特征提取网络，对不同质量等级的训练样本集进行特征提取；利用深度强化学习网络进行学习，直至满足迭代要求，得目标检测任务下最终的多尺度目标检测模型；利用多尺度目标检测模型对目标检测任务下的巡视图像进行处理，得到图像处理结果。本发明能够实现电力系统输电多尺度目标检测模型的构建，使其适用于各种各样的检测任务，具有较高的通用性，且对于巡视图像的处理精度上也有一定的提升。
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公开(公告)号：CN117274723A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311557590.3
申请日：2023-11-22
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
Inventor： 刘广秀 , 王万国 , 李振宇 , 王童 , 许荣浩 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 邱镇 , 卢大玮 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了一种用于输电巡检的目标识别方法、系统、介质及设备，包括：获取巡检图像，通过业务模型，得到输电设备缺陷；其中，业务模型的获取步骤包括：基于分块后的掩膜图中的前景区域的外接矩形，将分块后的虚拟可视化图像划分为前景图和背景图，基于所述前景图和背景图，训练得到前景背景分类模型；采用所述前景背景分类模型，对无标签数据集中的巡检图像分类，得到前景图和背景图；基于分类得到的前景图和背景图，运用掩码自编码器模型架构对教师模型进行预训练，并通过知识蒸馏，得到学生模型后，使用标签数据集对学生模型进行迁移学习，得到业务模型。提高了输电设备缺陷的识别精度。
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公开(公告)号：CN119672412A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411722760.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于混联模型的电力异常识别方法、装置、设备及介质，该基于混联模型的电力异常识别方法包括：获取待识别的电力异常图像，并将电力异常图像输入至预先训练的混联电力异常识别模型；通过第一异常识别模型和第二异常识别模型，分别电力异常图像进行第一图像特征提取和第二图像特征提取，生成第一图像特征和第二图像特征；针对第一图像特征和第二图像特征，进行特征对齐；基于电力设备所发生异常的异常等级信息，针对特征对齐后的第一图像特征和第二图像特征，进行特征融合生成融合异常特征，并对融合异常特征进行识别，输出电力异常图像的异常类型。通过上述技术方案，提高了模型的识别精度和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119474347A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411812539.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本公开提供了电力语义大模型仿生层级记忆融合文档生成方法及系统，涉及文档生成技术领域，包括：提取多模态数据形式的知识，通过模拟人类海马体的记忆机制，构建长时记忆库，并以句子、段落和章节三个层级分层存储和动态更新长时记忆库中的知识；将新文档的生成任务输入到电力语义大模型中，并以长时记忆库作为电力语义大模型的外部知识源；从长时记忆库中动态查找与当前任务相关的各个层级的知识；逐层迭代融合上下文背景知识和从长时记忆库中动态查找到的知识，最终生成完整的文档内容；本发明通过动态调用长时记忆和多层级的上下文处理，生成逻辑连贯、信息准确的内容，并有效整合多模态数据，适用于建设方案和审计报告等复杂文档的高效生成。
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公开(公告)号：CN112990304B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110268861.8
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种应用于电力场景的语义分析方法及系统。其中，应用于电力场景的语义分析方法包括获取待测电力场景图像；预处理待测电力场景图像；将预处理后的待测电力场景图像通过特征学习网络获取视觉特征表述，并与预先构建的索引表对照，得到待测电力场景图像的语义预测；其中，特征学习网络由全卷积网络和深度自动编码器组成，全卷积网络用于对电力场景图像进行像素级的多层特征学习提取，自动编码器用于根据多层神经网络特征计算最终网络的权值，生成视觉特征表述；索引表内存储视觉特征表述与语义预测结果的对应关系。
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公开(公告)号：CN117253082A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226817.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/22 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种配网工程设备缺陷判别方法、系统、设备及存储介质，包括：获取配网工程设备的多维特征数据样本；采用多维特征数据样本对构建的缺陷判别模型进行训练；所述训练包括：初始化缺陷判别模型中的权重状态及权重连接的分支结构，根据训练过程中权重的使用次数，更新对应的权重状态和分支结构，在训练完成后，若存在使用次数为零的权重，则删除该权重及对应的分支结构，否则进行保存；对配网工程设备的巡检信息，采用训练后的缺陷判别模型，得到配网工程设备的异常诊断结果。引入多组权重共享方法机制，设计权重映射字典，既避免权重的重复保存，又实现权重的灵活添加、比对与调用，保证模型精度的同时提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN114665608B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210541404.6
申请日：2022-05-19
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于变电站的智能感知巡检系统及方法，涉及电力系统巡检技术领域。该系统包括：边缘端数据采集及分析子系统、站端管理子系统以及云端人工智能子系统，其中，边缘端数据采集及分析子系统用于基于巡检任务采集目标巡检数据，并基于人工智能模型对目标巡检数据进行边缘分析，得到巡检分析结果；站端管理子系统用于生成并下发巡检任务，管理巡检相关数据，生成用于训练和优化人工智能模型的原始样本集；云端人工智能子系统用于根据原始样本集训练和优化人工智能模型及下发人工智能模型。通过对变电站现有设备复用和智能化装备部署，实现对变电站的智能化及自动化巡检，节省人工运维成本，实现高质量运维。
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公开(公告)号：CN114665608A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210541404.6
申请日：2022-05-19
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于变电站的智能感知巡检系统及方法，涉及电力系统巡检技术领域。该系统包括：边缘端数据采集及分析子系统、站端管理子系统以及云端人工智能子系统，其中，边缘端数据采集及分析子系统用于基于巡检任务采集目标巡检数据，并基于人工智能模型对目标巡检数据进行边缘分析，得到巡检分析结果；站端管理子系统用于生成并下发巡检任务，管理巡检相关数据，生成用于训练和优化人工智能模型的原始样本集；云端人工智能子系统用于根据原始样本集训练和优化人工智能模型及下发人工智能模型。通过对变电站现有设备复用和智能化装备部署，实现对变电站的智能化及自动化巡检，节省人工运维成本，实现高质量运维。
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