公开(公告)号：CN119649484A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411775148.2

申请日：2024-12-05

Applicant: 江苏电力信息技术有限公司

Inventor： 丁中奎 ,  陈咏秋 ,  徐祥 ,  王晓 ,  刘洋

IPC: G07C1/20

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的电力设备巡检方法，通过对巡检人员在对目标对象进行巡检时，获取巡检人员在巡视该目标对象时的巡检停留时长，然后同步获取到目标对象当前所处于实时阶段，将实时阶段与阶段适配表进行匹配，得到当前实时阶段对应的核准范围，若巡检停留时长不处于核准范围时，产生异常信号，将对应的巡检点标记为异常巡检点；本发明通过上述方式确定人员在进行电力设备巡检时，其所花费的时间是否符合对应的巡检要求，本发明用于实现电力设备巡检中，简单有效且易于实用。

公开(公告)号：CN119672460A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411722080.1

申请日：2024-11-28

Applicant: 江苏电力信息技术有限公司

Inventor： 施文波 ,  凌进 ,  徐祥 ,  朱晓东 ,  丁宗银 ,  高铭

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种电力异常场景小样本扩充方法，包括通过采集设备分别获得电力设备的正常图像和异常图像，建立正常图像样本集和异常图像样本集，形成数据集；通过SMOTE算法生成少数类别样本的合成样本来扩充数据集；通过SamplePairing混合不同的样本。本发明提高了模型识别精度，提高了模型泛化能力；通过SamplePairing混合不同的样本，增加数据集的多样性，在电力图像深度学习应用中，用于组合不同类型的电力设备图像，提高模型处理复杂场景时的性能，解决小样本场景中的样本不均衡问题。