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公开(公告)号：CN117292298B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311259288.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种电力作业的目标实时安全监测方法、系统及终端，通过初始化模块从本地文件或线上文件中读取和加载多头目标检测网络模型；通过目标检测模块基于加载的多头目标检测网络模型对实时视频数据流进行初始目标检测，得到初始检测目标；通过目标尺度分析模块计算初始检测目标的尺度分布，若目标的尺度分布一致，则通过网络模型替换模块根据目标的尺度分布选择相应的单头目标检测网络模型替换多头目标检测网络模型，进入正式目标检测。本发明能有效减少实时目标检测运行过程中需要的计算时间，从而提高安全监测系统的实时目标检测帧率，并保持检测精确度不降低。
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公开(公告)号：CN119721750A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411743076.3
申请日：2024-11-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于智能体的供电服务指挥系统决策推荐方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取供电服务指挥系统数据并进行预处理；通过预处理后的供电服务指挥系统数据对预设的智能体进行训练，通过训练好的智能体识别文本中的意图；获取用户输入至供电服务指挥系统的文本数据，利用智能体识别意图；调用供电服务指挥系统的数据库，获取与识别出的意图对应的知识数据，并将获取的知识数据与对应的意图生成提示词输出至基于语言大模型的供电服务指挥模型中；供电服务指挥模型根据输入的知识数据与对应的意图输出决策推荐结果。
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公开(公告)号：CN119152424A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411166306.4
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 姚文旭 , 林爽 , 马腾 , 谢炜 , 钱健 , 熊嘉丽 , 林晨翔 , 周晨曦 , 李扬笛 , 杨彦 , 黄建业 , 郑州 , 武欣欣 , 廖飞龙 , 刘冰倩 , 郑琦鸿 , 廖晔
IPC: G06V20/50 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0495
Abstract: 本发明涉及一种电力作业场景元素轻量化检测方法，包括以下步骤：采集电力作业场景图像样本，并对图像样本中的元素进行标注；对电力作业场景图像样本进行预处理；对YOLOv5s模型进行轻量化改进，基于轻量化改进后的YOLOv5s模型构建轻量化电力作业场景元素检测模型；通过预处理后的图像样本对轻量化电力作业场景元素检测模型进行训练，得到训练完成的轻量化电力作业场景元素检测模型；实时采集电力作业场景图像样本，并通过训练完成的轻量化电力作业场景元素检测模型进行元素检测。
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公开(公告)号：CN119049130A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411186011.3
申请日：2024-08-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 李扬笛 , 姚文旭 , 林爽 , 钱健 , 马腾 , 林晨翔 , 杨彦 , 熊嘉丽 , 周晨曦 , 黄建业 , 谢炜 , 郑州 , 刘冰倩 , 廖飞龙 , 武欣欣 , 郑琦鸿 , 廖晔
IPC: G06V40/20 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06V10/44 , G06N3/092 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于混合神经网络的电力作业现场安全管控方法及系统，包括以下步骤：在电力作业现场部署若干组图像采集装置，采集电力作业现场图像；对采集的电力作业现场图像进行预处理；将预处理后的作业现场图像输入预训练好的混合神经网络，使用混合神经网络对电力作业现场的典型违章信息进行智能识别；根据识别的典型违章信息对电力作业现场人员发出警示并保存识别的违章信息；电力作业现场管理人员根据识别的违章信息结果，对混合神经网络进行优化。提升了电力作业现场的安全管控水平。
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公开(公告)号：CN118701973A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410973009.4
申请日：2024-07-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站吊车与带电体距离的自动预警装置，包括安装框、多个第一固定组件、多个第二固定组件、以及固定安装在安装框外表面的多个超声波传感器和警报器。第一固定组件包括支座、第一螺杆；支座固定连接在安装框第二侧板顶端；第一螺杆贯穿支座并与支座通过螺纹连接；第一螺杆靠近吊钩侧板的一端设有第一压盘，远离吊钩侧板的一端设有第一拧手。第二固定组件包括固定夹板、固定板和第二螺杆；固定板与固定夹板平行设置且固定连接在安装框第三侧板底端；第二螺杆贯穿固定板并与固定板通过螺纹连接；第二螺杆靠近固定夹板的一端设有第二压盘，远离固定夹板的一端设有第二拧手。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117636129A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311640807.7
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种电力施工监督图像的识别方法，涉及电力施工作业监督技术领域，具体的操作步骤如下：数据收集和预处理，收集一批电力施工监督图像数据，并进行预处理，包括图像去噪、大小统一化；物体检测，通过应用目标区域卷积神经网络或YOLO算法，对图像中的电力设备、人员、关键物体进行检测和定位；物体识别；异常检测；监督与反馈；模型训练和更新。本发明的提高了施工监督效率、改善了施工质量、增强了施工安全性以及提供了准确的数据支持，这种电力施工监督图像的识别方法帮助监督人员更好地进行施工监督，提高施工质量、安全性和效率，从而推动电力施工的可持续发展。
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公开(公告)号：CN117633081A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311643292.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种结合大数据的电力数据样本的采集方法，属于数据采集技术领域。所述采集方法包括以下步骤：A、建立NoSQL数据库；B、建立模型库；C、建立远程监控系统：D、所述数据库日志采集；E、优化所述数据库性能；F、所述数据的备份和恢复；G、监控和维护。本发明为一种结合大数据的电力数据样本的采集方法，通过上述线上和线下结合的电力数据采集方式，便于后台及时获取业务系统原始数据信息，通过建立NoSQL数据库对于大量上传的原始业务数据，进行统一库存、分类管理和分析，提升电力样本规模与质量，形成了统一的样本技术标准、规范的管理流程，提供高效稳定的样本管理及应用服务能力，节省人力和物力的投入量，降低成本，提高电力运行的效率。
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公开(公告)号：CN119762749A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411754482.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06V10/52 , G06V10/776 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DERT的输电巡检小样本检测方法，包括以下步骤：S1：采集输电线路巡检的原始图像，通过选择搜索算法根据原始图像生成候选区域，并根据候选区域的坐标信息从原始图像中提取出对应的候选区域作为训练样本；S2：建立改进DERT模型，利用选择搜索算法生成的候选区域对改进DERT模型进行训练并进行小样本微调训练，得到训练完成的改进DERT模型；S3：实时采集待检测的输电线路巡检图像，利用训练完成的改进DERT模型进行输电线路巡检目标检测。本发明解决了传统的巡检方法在面对海量的巡检图像和视频检测效率低下、无法精准检测的问题。
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公开(公告)号：CN119693308A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411700908.3
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种改进YOLOv5s模型的轻量化变电缺陷识别检测方法及系统，具体步骤包括：获取待检测变电设备的图像，输入至训练好的变电缺陷识别模型进行缺陷识别；其中，改进的YOLOv5s模型具体为：构建包括深度可分离卷积和逆残差结构，并结合CBAM注意力机制的Bneck结构；使用Bneck结构替换C3结构中Bottleneck结构中的CBS卷积块，形成C3‑Bneck结构；在YOLOv5s模型的主干提取网络中，将所有C3结构替换为C3‑Bneck结构，并将单独的所有CBS卷积块替换为DWConv深度卷积块；采用K‑means++算法替换原YOLOv5s模型中的K‑means算法对先验框进行聚类。
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公开(公告)号：CN119131549A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411161852.9
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种可变深度电力设备轻量化识别方法，属于电力设备缺陷识别和计算机视觉领域。包括：构建一种多维度联合编码的图像复杂度表征方法，获得电力影像数据的特征图；构建一种可变深度电力设备轻量化识别方法，基于获得的电力影像数据的特征图，实现电力设备自适应识别。本发明能够根据图像复杂度自适应调整模型深度，有效降低计算推理时间。
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