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公开(公告)号：CN119761458A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411723382.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种电力视觉大模型的协同训练方法、装置、设备及存储介质，该电力视觉大模型的协同训练方法包括：基于参与方样本集，对预先设置的参与方视觉大模型进行迭代训练；在参与方视觉大模型的训练过程中，针对参与方视觉大模型中的至少一个模型结构层设置对应的稀疏化目标阈值，基于所述稀疏化目标阈值，对模型结构层进行稀疏化处理；在参与方视觉大模型的每一迭代训练过程结束后，从至少一个参与方视觉大模型的至少一个模型参数中确定出每一模型参数种类的最优模型参数；基于最优模型参数对部署在中心服务器的服务器视觉大模型进行更新。通过上述技术方案，提高了模型的训练效率，以及提高了训练后模型的模型性能。
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公开(公告)号：CN119672463A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411723388.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种电力视觉大模型的参数微调方法、装置、设备及介质。该方法包括：基于通用图像和电力设备巡检图像训练构建电力场景下的预训练视觉大模型；在所述预训练视觉大模型中添加可调融合重参数化和适配器的双分支结构得到业务模型；对所述业务模型进行多轮粗粒度训练和细粒度训练，得到电力场景下的缺陷识别业务模型。本发明实施例可以提高电力场景下预训练视觉大模型的微调效率和效果。
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公开(公告)号：CN119477235A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411812587.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/101 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F16/27 , G06N5/04 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于多智能体协同技术领域，提供了电力跨模态知识融合多智能体协同处理方法及系统，其技术方案为解析用户输入的任务执行命令指令；提取任务的关键要素，根据提取的关键要素将任务分解为多个子任务，识别各子任务之间的逻辑关联和优先级；根据各子任务之间的逻辑关联和优先级，将各子任务分配给对应的智能体；每个智能体执行对应的子任务，并按照设定的执行路径执行，将执行的任务结果分享至其他智能体，协同完成复杂任务，最终整合得到协同处理结果。实现了文档生成、评审与管理等复杂任务的高效执行，确保任务的顺利完成。
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公开(公告)号：CN119474995A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411812571.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/092 , G06F18/23 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F18/22
Abstract: 本发明提出了自组织闭环反馈驱动迭代优化的电力异常处理方法及系统，涉及电力异常处理技术领域。包括将各模态数据输入至混合专家模型中，通过加权融合的方法得到多模态数据的综合特征；基于综合特征，对电力系统异常进行检测；采用强化学习方法生成针对电力系统异常的多种处理建议；获取用户对多种处理建议的反馈信息，将反馈信息输入至自组织映射模型中进行聚类，基于聚类结果动态调整混合专家模型中各模态数据的权重；将反馈信息作为强化学习中生成多种处理建议的奖励，优化下一轮多种处理建议的生成；迭代直至得到最优的处理建议。本发明能够有效提高异常检测和处理的精确性、实时性和个性化程度。
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公开(公告)号：CN113706437B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010436503.9
申请日：2020-05-21
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种输电线路细粒度螺栓缺陷诊断方法及系统，包括：对于获取到的待识别图像，对设定目标所在的区域进行定位，得到所述目标所在区域的局部区域图像；提取局部区域图像的深度学习特征；提取局部区域图片的SIFT特征，并计算各特征的热力图；将深度学习特征与SIFT特征的热力图进行融合；根据融合后的特征实现对待识别设备缺陷的细粒度分类。本发明有益效果：可实现更全面的局部细节信息提取，从而有效提升了细粒度图像识别方法的识别准确率。在一定程度上解决了传统的图像分类网络中，无论图像中的重要判别区域占整个图像的比重有多大，都只会对整张图片一视同仁提取特征的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113723536B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202111026201.5
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 刘广秀 , 王万国 , 李振宇 , 许荣浩 , 王振利 , 徐康 , 刘晗 , 王勇 , 张斌 , 郭锐 , 孙志周 , 张旭 , 张志 , 张伟 , 王琦 , 郭修宵 , 刘丕玉
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/086 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了一种电力巡检目标识别方法及系统，获取电力巡检历史图像数据，形成训练样本集；选择深度学习模型对训练样本集进行目标识别训练，获取训练模型组；准备目标检测测试样本，根据电力巡检目标识别需求，选取模型中每类目标的置信度、模型代数进行模型选定目标函数，作为遗传算法适应度函数；运用每个检测模型进行测试样本测试，以模型与每类目标置信度作为变量，对适应度函数进行迭代求解，求取目标函数最大值，确定各训练模型组中的最优解；利用确定的所述最优解所对应的深度学习模型及其参数，作为业务场景实际应用的目标识别模型，利用该模型对电力巡检图像数据进行现场目标识别工作。
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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：CN114498443B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210229705.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于架空输电线路带电作业技术领域，提供了一种架空输电线路带电作业机器人、控制方法、控制器及介质。其中，该机器人包括机器人本体、机械臂、控制单元和带电作业单元；所述机械臂设置在机器人本体上，所述带电作业单元包括若干具有统一接口的带电作业工具，所述控制单元用于根据接收到的带电作业任务匹配查找对应带电作业工具，并控制机械臂末端与相应带电作业工具自动对接，调整相应带电作业工具的姿态及控制带电作业工具完成相应带电作业任务。
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公开(公告)号：CN114943896A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210557796.5
申请日：2022-05-19
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种呼吸器硅胶变色识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于待检测变电站内的摄像装置获取待检测变色图像，将待检测变色图像输入至预先训练的硅胶桶检测模型中确定硅胶桶标注图像；其中，硅胶桶标注图像包括至少一个硅胶桶区域，硅胶桶检测模型基于残差网络以及自注意力模块构建；针对硅胶桶标注图像中的每一个硅胶桶区域，基于预先训练的硅胶变色检测模型对硅胶桶区域进行检测，确定硅胶变色标注图像；其中，硅胶变色标注图像包括硅胶桶区域中的变色区域和/或不变色区域，硅胶变色检测模型基于残差网络以及自注意力模块构建。本发明实施例的技术方案，实现了提高呼吸器硅胶变色检测准确率以及检测效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN114633245A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202011490254.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种架空线路全程巡检机器人及系统，在机器人需要经过防振锤、直线塔及耐张塔时，能够通过导向部件、电机直驱回转部件的配合，控制驱动臂自主平衡自重、自适应变曲率轨道，保证越障安全性和可靠性，同时，在架空线路出现坡度时，利用行走轮压紧力的控制，保证机器人在线路倾斜或爬坡时，不会出现由于摩擦力不足等造成的打滑问题；真正实现全程无障碍、安全、智能巡检。
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