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公开(公告)号：CN113011297B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110256280.2
申请日：2021-03-09
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于边云协同的电力设备检测方法、装置、设备及服务器。其中，该方法包括：边缘设备获取待检测电力设备图像；识别待检测电力设备图像，确定待检测电力设备图像的第一级识别结果以及第一级识别结果对应的图像切片；发送图像切片至云端服务器；云端服务器接收图像切片；识别图像切片，确定图像切片的第二级识别结果；发送第二级识别结果至边缘设备；边缘设备接收云端服务器对图像切片的第二级识别结果，基于第一级识别结果以及第二级识别结果，确定待检测电力设备图像的目标检测信息。通过边云协同方式确定待检测电力设备图像的目标检测信息，同时保证了电力设备图像的传输时间以及数据处理能力，提高了电力设备的缺陷检测效率。
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公开(公告)号：CN114221983A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111537635.1
申请日：2021-12-15
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L41/12 , H04L45/02 , H04L45/122
Abstract: 本发明公开一种能源物联网物理与信息系统的关键路径确定方法及装置，方法包括：基于目标能源设备的物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑构成的各邻接矩阵创建能源物联网物理与信息系统的邻接矩阵；通过对物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑构成的各邻接矩阵进行归一化处理，以获取物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑的各节点之间的连边权重；根据各节点之间的连边权重，确定物理网络拓扑、信息网络拓扑和交互网络拓扑中的关键路径。本发明可以基于能源物联网拓扑结构，通过归一化不同能源介质以及信息介质之间的连边权重，可以量化能源物联网中不同业务属性构成网络路径的关键程度。
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公开(公告)号：CN113095563A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110374361.2
申请日：2021-04-07
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能模型预测结果的复审方法及装置，该复审方法包括：获取人工智能模型的预测结果及预测结果对应的预测类别及置信度；根据预测类别及置信度确定复审顺序及复审范围；基于预设的优化条件、复审顺序及复审范围对预测结果进行复审，得到复审结果。通过实施本发明，针对人工智能模型的预测结果进行复审，避免了人工复审的过程，能有效规避基于预设方案进行样本人工复审的缺点，复审结果更加准确。
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公开(公告)号：CN112434600A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011321731.8
申请日：2020-11-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于无参估计建模的无人机巡检方法及系统，包括：获取无人机采集的输电线路一位置的图像并提取图像中的特征信息；将所提取的特征信息输入预先构建的用于判断图像是否异常的背景模型中以得到所述图像的判断结果；以及在判断结果示出图像存在异常时，控制无人机重新采集所述位置的图像。本发明在保证准确率的前提下，科学有效的指导输电线路的二次复查，来补偿目标检测网络在降质图像检测中的缺陷。
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公开(公告)号：CN108890652B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810684707.7
申请日：2018-06-28
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种变电站巡检机器人及变电站设备巡检方法，该变电站巡检机器人包括：机器人本体、动作控制器、图像获取设备、视觉问答单元，动作控制器接收用户输入的巡检任务，并根据巡检任务生成控制指令，以驱动机器人本体按预设路径进行移动；图像获取设备获取图像信息，并将图像信息发送至视觉问答单元；视觉问答单元接收图像信息，根据预设视觉问答模型及巡检任务分别对图像信息中的各设备巡检目标进行目标问答分析，生成分析结果，并根据分析结果调整机器人本体的移动路径。通过实施本发明，结合巡检机器人采集的图像进行移动路径调整，能够提高获取设备巡检目标图像的精确度，保障了巡检识别结果的准确性，提高了变电站设备的巡检效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111160399A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911242358.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种深度学习的绝缘子目标样本标注方法和装置，该方法包括图像样本中绝缘子目标的标注方法。本发明提出图像样本中绝缘子目标的标注方法，使用椭圆形的标注框对图像中的绝缘子目标进行位置标注，并对其状态进行类别标注，如正常、自爆、污损等。基于此标注方法，得到的数据集，能够支撑深度学习神经网络模型，进行端到端训练，得到绝缘子及其状态(正常/自爆/污损等)的检测模型。该方法具有适用性强、标注效率高、标注精度高等优点。
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公开(公告)号：CN109740593A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811547532.1
申请日：2018-12-18
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了样本中至少一个预定目标的位置确定方法及装置，该方法包括：S1：获取至少一个主目标在样本中的位置，并将其确定为当前目标；S2：判断当前目标中是否存在下一级子目标；当是时执行S3；否则无操作；S3：判断当前目标的下一级子目标是否为预定目标；当是时执行S4；否则执行S5；S4：获取预定目标在上一级目标中的位置，以及直接包含或间接包含预定目标的子目标在上一级目标中的位置，据此获取多个预定目标在样本中的位置；继续S5；S5：判断当前目标的下一级子目标是否直接包含或间接包含至少一个预定目标；当是时执行S6；否则无操作；S6：分别获取当前目标的下一级子目标在当前目标中的位置，将当前目标的子目标确定为当前目标；继续S2。
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公开(公告)号：CN108986152A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810596824.8
申请日：2018-06-11
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于差分图像的异物检测方法及装置，该基于差分图像的异物检测方法包括：获取待检测图像和背景图像，根据待检测图像对背景图像进行配准，生成配准背景图像；对待检测图像与配准背景图像进行差分计算，生成差分图像；对差分图像进行分割，得到多个区元；采用基于欧式距离的区元最近邻域融合算法，对多个区元进行邻域融合，生成异物区元；将异物区元在待检测图像的对应位置进行标记，生成异物检测结果。通过实施本发明，实现了对目标图像的异物检测，提高了异物检测的准确性，进而有效避免了异物目标的漏检。
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公开(公告)号：CN111507958B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010295474.9
申请日：2020-04-15
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及目标检测方法、检测模型的训练方法及电子设备，其中检测方法包括获取待检测图像；将待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息；所述目标候选区域为检测模型输出的所有候选区域的尺寸小于预设值的候选区域；基于目标候选区域的位置信息，在待检测图像中提取预设尺寸的图像，得到待检测子图像；将待检测子图像输入检测模型中，以得到目标候选区域对应的目标的类别。该检测方法仅在待检测图像中提取候选区域的尺寸小于预设尺寸的候选区域进行再次的检测，能够减少数据处理量，提高目标检测的效率。
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公开(公告)号：CN115187883A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110359014.2
申请日：2021-04-02
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
Inventor： 尚芳剑 , 李信 , 夏卫尚 , 张希 , 彭柏 , 来骥 , 王艺霏 , 闫忠平 , 张少军 , 王东升 , 娄竞 , 李贤 , 陈重韬 , 马跃 , 赵婷 , 王博 , 刘思言 , 陈江琦 , 吴春鹏 , 王梦真
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：由监控视频中提取监控图像；对所述监控图像进行数据处理生成图像数据；将所述图像数据输入目标检测模型中,得到至少一个目标位置和至少一个目标类别，其中，所述目标检测模型基于Darknet‑53结构的神经网络和逻辑回归算法生成；基于所述至少一个目标位置和所述至少一个目标类别生成目标检测结果。本公开涉及的目标检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够在保持较低复杂度的前提下，准确地预测和识别图像中的多个目标，以监控电力设备的运行情况。
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