-
公开(公告)号：CN111984788A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010844702.3
申请日：2020-08-20
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F16/31
Abstract: 本发明实施例公开了一种电力系统违章管理方法、装置及电力设备。该电力系统违章管理方法包括：基于电力系统的样本文档数据和预设的词汇类别表确定目标映射关系，目标映射关系用于展示电力实体词汇与实体类别的对应关系；基于目标映射关系对预设数量的样本违章记录进行处理，得到违章分类模型，其中，每个样本违章记录均对应一违章类型；获取违章数据；对违章数据中的各违章记录进行数据清洗；对清洗后的各违章记录进行分词处理；基于违章分类模型和分词处理后的各违章记录，确定各违章记录的违章类型。本实施例能够通过违章分类模型对违章记录进行自动分类，解决了现有技术中需要人工进行手动分类而造成的分类效率低且容易出错的问题。
-
公开(公告)号：CN113722417B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111005703.X
申请日：2020-08-20
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
IPC: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/295
Abstract: 本发明实施例公开了一种电力系统违章管理方法、装置及电力设备。该电力系统违章管理方法包括：基于电力系统的样本文档数据和预设的词汇类别表确定目标映射关系，目标映射关系用于展示电力实体词汇与实体类别的对应关系；基于目标映射关系对预设数量的样本违章记录进行处理，得到违章分类模型，其中，每个样本违章记录均对应一违章类型；获取违章数据；对违章数据中的各违章记录进行数据清洗；对清洗后的各违章记录进行分词处理；基于违章分类模型和分词处理后的各违章记录，确定各违章记录的违章类型。本实施例能够通过违章分类模型对违章记录进行自动分类，解决了现有技术中需要人工进行手动分类而造成的分类效率低且容易出错的问题。
-
公开(公告)号：CN111984788B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010844702.3
申请日：2020-08-20
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F16/31
Abstract: 本发明实施例公开了一种电力系统违章管理方法、装置及电力设备。该电力系统违章管理方法包括：基于电力系统的样本文档数据和预设的词汇类别表确定目标映射关系，目标映射关系用于展示电力实体词汇与实体类别的对应关系；基于目标映射关系对预设数量的样本违章记录进行处理，得到违章分类模型，其中，每个样本违章记录均对应一违章类型；获取违章数据；对违章数据中的各违章记录进行数据清洗；对清洗后的各违章记录进行分词处理；基于违章分类模型和分词处理后的各违章记录，确定各违章记录的违章类型。本实施例能够通过违章分类模型对违章记录进行自动分类，解决了现有技术中需要人工进行手动分类而造成的分类效率低且容易出错的问题。
-
公开(公告)号：CN113257262A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110509990.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
IPC: G10L21/02 , G10L21/0216 , G10L25/30 , G10L15/26 , G10L25/51
Abstract: 本申请公开了一种语音信号处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：步骤一：获取包含噪声信号的语音信号；步骤二：根据可变参数α和β对语音信号进行处理，得到与可变参数α和β对应的增强信号；步骤三：根据信噪比判断条件和板仓距离判断条件在多个增强信号中确定目标增强信号：重复上述步骤一至步骤三，得到语音信号训练集和语音信号测试集；其中，语音信号训练集和语音信号测试集均包括至少一个目标增强信号；根据语音信号训练集训练长短时神经网络，得到优化后的网络模型；根据优化后的网络模型对语音信号测试集中的目标增强信号进行处理；将处理后的目标增强信号转换为文字信息，并与存储的标准文字进行对比。
-
公开(公告)号：CN109522580A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201810229106.7
申请日：2018-03-20
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
Abstract: 本发明提供一种基于变电站区域重要程度的监控摄像头布点方法，包括如下步骤：(1)获取整个变电站的平面分布图并对其栅格化；(2)设置各小区域的监控重要程度；(3)给定变电站中可安装摄像头的小区域集合；(4)以实际的摄像头覆盖情况与期望覆盖情况之间的平均差异最小为目标函数，以给定的摄像头安装数量为成本约束，建立摄像头布点优化模型；(5)采用遗传算法求解监控摄像头布点优化模型，得到摄像头优化布点安装方案。本发明提出了一种基于变电站区域重要程度的监控摄像头布点方法，可用于确定变电站内监控摄像头的安装布点位置，增强对变电站内重点设备和重点区域的监控程度，实现在有限监控摄像头资源条件下的最优化配置。
-
Patent Agency Ranking
-
公开(公告)号：CN108664886A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810229497.2
申请日：2018-03-20
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
Abstract: 本发明涉及一种适应变电站进出监控需求的人脸快速识别方法。上述适应变电站进出监控需求的人脸快速识别方法，包括以下步骤：首先，将待识别图像输入参数已知的YOLO神经网络并输出图像中每个人的边界框；其次，从所述边界框中提取出人物图片并依次形成一系列子图片；再次，对所述子图片进行灰度化处理并计算得到待识别的人脸特征值；最后，根据所述待识别的人脸特征值与人脸数据库中各人脸特征值的距离以得出人脸识别结果。本发明提出了一种适应变电站进出监控需求的人脸快速识别方法，可对监控视频出现的人员进行实时分析，能够全面地提升变电站人员进出安全系数，对变电站的安全工作具有重要的意义。
-
公开(公告)号：CN113722417A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111005703.X
申请日：2020-08-20
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
IPC: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/295
Abstract: 本发明实施例公开了一种电力系统违章管理方法、装置及电力设备。该电力系统违章管理方法包括：基于电力系统的样本文档数据和预设的词汇类别表确定目标映射关系，目标映射关系用于展示电力实体词汇与实体类别的对应关系；基于目标映射关系对预设数量的样本违章记录进行处理，得到违章分类模型，其中，每个样本违章记录均对应一违章类型；获取违章数据；对违章数据中的各违章记录进行数据清洗；对清洗后的各违章记录进行分词处理；基于违章分类模型和分词处理后的各违章记录，确定各违章记录的违章类型。本实施例能够通过违章分类模型对违章记录进行自动分类，解决了现有技术中需要人工进行手动分类而造成的分类效率低且容易出错的问题。
-
公开(公告)号：CN109214467B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201811213574.1
申请日：2018-10-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司清远供电局
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种考虑分类器输出敏感度的变电作业人员着装鲁棒识别方法，涉及图像识别与分析领域，包括：获取人体图像，提取各单元的基于HOG和HOC算子的特征向量；采用K‑均值聚类方法求取径向基神经网络的关于特征向量的基函数中心；选用高斯函数作为径向基神经网络的基函数，并计算方差；采用蒙特卡洛法随机采样各个训练样本邻域中的点，求取各个训练样本的敏感度；根据训练样本敏感度建立考虑分类器输出敏感度的损失函数，并用最小二乘‑牛顿法迭代求解隐含层到输出层的权值，得到在训练样本上的径向基神经网络分类器；根据训练好的分类器对变电站作业人员进行着装识别，输出识别结果。增强了分类器在实际识别应用中的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN109214467A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811213574.1
申请日：2018-10-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司清远供电局
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种考虑分类器输出敏感度的变电作业人员着装鲁棒识别方法，涉及图像识别与分析领域，包括：获取人体图像，提取各单元的基于HOG和HOC算子的特征向量；采用K-均值聚类方法求取径向基神经网络的关于特征向量的基函数中心；选用高斯函数作为径向基神经网络的基函数，并计算方差；采用蒙特卡洛法随机采样各个训练样本邻域中的点，求取各个训练样本的敏感度；根据训练样本敏感度建立考虑分类器输出敏感度的损失函数，并用最小二乘-牛顿法迭代求解隐含层到输出层的权值，得到在训练样本上的径向基神经网络分类器；根据训练好的分类器对变电站作业人员进行着装识别，输出识别结果。增强了分类器在实际识别应用中的鲁棒性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.031 seconds)
