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公开(公告)号：CN118711056A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410751432.X
申请日：2024-06-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司
Inventor： 陈然 , 徐昊天 , 周蠡 , 张洪 , 许汉平 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 李吕满 , 周英博 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 李智威 , 马莉 , 乔诗慧 , 熊一 , 张赵阳 , 舒思睿 , 许翠萍 , 雷蕾
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 一种基于改进YOLOv7模型的输电线路施工设备感知方法及系统，该方法先基于历史输电线路施工设备图像对构建的颈部网络为具有跨连接结构和双向加权融合的特征金字塔网络的改进YOLOv7模型进行训练，然后将实时拍摄的输电线路施工设备图像输入训练好的改进YOLOv7模型，得到输电线路施工设备的感知结果。本发明有效减少了噪声对模型精度的干扰，提高了模型的收敛速度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117372733A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311121631.4
申请日：2023-09-01
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司
Inventor： 陈然 , 周蠡 , 贺兰菲 , 蔡杰 , 李智威 , 许汉平 , 柯方超 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 何峰 , 李晶晶
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T5/70 , G06T7/90 , G06V20/70 , G06V10/77
Abstract: 一种基于改进Faster R‑CNN的电网基建工程故障识别方法，先把已标注出故障设备类型和分布情况的电网基建工程图像作为训练样本集输入Faster R‑CNN模型中的基础卷积神经网络VGG16中，进行预训练，基础卷积神经网络VGG16根据不同故障设备类型的形状生成与故障设备类型对应的具有特定宽度、高度的先验框，再基于先验框生成候选区域，进行分类和边界框回归，计算损失函数值，迭代多次直至损失函数值达到最小，得到训练好的Faster R‑CNN模型，最后将待检测图像输入至训练好的模型中，输出最匹配的先验框，该先验框所对应的故障设备类型即为待检测图像的故障设备类型。本设计根据目标检测物品的位置和形状设计先验框，能够提高模型的识别速度、准确率。
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公开(公告)号：CN117576713B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202311332666.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司
Inventor： 陈然 , 周蠡 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 李智威 , 许汉平 , 柯方超 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 许小薇 , 饶曦 , 李晶晶
IPC: G06V30/42 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 一种基于改进LSTM‑CTC的电网基建档案电子化智能识别方法，包括：将电网基建档案图像数据集划分为训练集和测试集，并将训练集中的图像输入到LSTM网络提取电网基建档案图像中文本的特征序列；将特征序列输入CTC损失函数，在迭代寻优的过程中不断调整权重，直到寻到最优超参数，将最优超参数输入LSTM‑CTC模型，得到训练好的LSTM‑CTC模型；将待识别图像输入已训练好的LSTM‑CTC模型，得到文本识别结果。本发明能够显著提升电网基建档案的识别效率与精度。
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公开(公告)号：CN116958752B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311212335.5
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司
Inventor： 陈然 , 贺兰菲 , 蔡杰 , 周蠡 , 李智威 , 许汉平 , 柯方超 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 何峰 , 饶曦 , 李晶晶
IPC: G06V10/774 , G06V20/70 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于IPKCNN‑SVM的电网基建建筑归档方法，先通过图像标注出预训练集中各图像的文本数据，对各文本数据进行依存句法分析得到句子依存关系，通过自注意力机制学习句子依存关系得到注意力输出，将注意力输出作为先验知识加载到CNN网络中进行预训练，再将训练集中各图像输入CNN网络中通过输入层提取图像特征，将提取的图像特征经过多个卷积层前向传播，前向传播完成后，从最后一层卷积层的分类器开始进行反向传播，更新各卷积层的参数，最后将测试集中各图像输入训练好的CNN网络中，完成对(56)对比文件池涛;王洋;陈明.多层局部感知卷积神经网络的高光谱图像分类.四川大学学报(自然科学版).(01),全文.池涛;王洋;陈明.多层局部感知卷积神经网络的高光谱图像分类.四川大学学报(自然科学版).2020,(01),全文.
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公开(公告)号：CN117173448A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310879277.5
申请日：2023-07-18
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Inventor： 陈然 , 周蠡 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 李智威 , 许汉平 , 柯方超 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 何峰 , 李晶晶 , 黄波 , 喻亚洲
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基建工程进度智能化管控与预警方法及装置，方法包括：基于区域的全卷积神经网络图像识别算法对基建工程进度图片进行识别；建立对基建工程进度图片识别结果进行监测的形式化模型，确定进度异常图片，生成进度异常告知卡并进行公布预警；利用密度峰值‑模糊C均值聚类算法对进度异常图片进行检测，将进度异常图片与正常基建工程进度图片中的基建设备对比，明确基建工程进度偏差；根据基建工程进度偏差确定异常单元，对异常单元进行修正，并制定新的基建工程进度策略。本发明通过深度学习算法量化了工程进度间的内在联系，挖掘其内在规律，为基建工程的安全顺利推进提供了保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117171099A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310879280.7
申请日：2023-07-18
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Inventor： 陈然 , 贺兰菲 , 蔡杰 , 周蠡 , 李智威 , 许汉平 , 柯方超 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 许小薇 , 李晶晶 , 喻亚洲
Abstract: 基于区块链的电网基建档案电子化归档认证方法及平台，首先建立基于区块链的电网基建档案电子化归档平台，并在其上传部分建立两阶段方位鲁棒场景文本识别模型；然后将电网基建档案上传至电网基建档案电子化归档平台时，采用两阶段方位鲁棒场景文本识别模型对电网基建档案进行文本识别矫正，获得电子档案识别文本，随后将电子档案识别文本存储至电网基建档案电子化归档平台，完成电子化认证归档；在应用中，基于区块链的去中心化与不可篡改等优点搭建归档平台，并在文档上传时对文档进行识别矫正，不仅实现了电网基建档案电子化归档认证，且具有高度的安全性，同时方便了归档后的操作使用。因此，本发明不仅操作方便，而且安全性较高。
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公开(公告)号：CN116958752A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311212335.5
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司
Inventor： 陈然 , 贺兰菲 , 蔡杰 , 周蠡 , 李智威 , 许汉平 , 柯方超 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 何峰 , 饶曦 , 李晶晶
IPC: G06V10/774 , G06V20/70 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于IPKCNN‑SVM的电网基建建筑归档方法，先通过图像标注出预训练集中各图像的文本数据，对各文本数据进行依存句法分析得到句子依存关系，通过自注意力机制学习句子依存关系得到注意力输出，将注意力输出作为先验知识加载到CNN网络中进行预训练，再将训练集中各图像输入CNN网络中通过输入层提取图像特征，将提取的图像特征经过多个卷积层前向传播，前向传播完成后，从最后一层卷积层的分类器开始进行反向传播，更新各卷积层的参数，最后将测试集中各图像输入训练好的CNN网络中，完成对电网基建建筑的分类归档。本设计所提模型的训练时间短、分类精度高。
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公开(公告)号：CN119853041A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311771613.0
申请日：2023-12-21
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司 , 国网湖北省电力有限公司
Inventor： 张洪 , 陈然 , 周蠡 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 李智威 , 许汉平 , 徐昊天 , 孙利平 , 廖晓红 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 何峰 , 李晶晶 , 刘万方
Abstract: 一种面向数字孪生的输电线路系统平行控制方法、装置及设备，方法包括：基于数字孪生技术构建输电线路系统虚拟模型；实时采集实际输电线路系统的状态数据，并输入输电线路系统虚拟模型，以对模型进行优化；基于输电线路系统虚拟模型和实时采集的实际输电线路系统状态数据，采用DDPG算法制定输电线路系统智能控制策略；考虑多输电线路协同工作，制定平行控制策略。本发明可明显提升输电线路的控制效率和稳定性，为构建智能的数字化输电网络提供重要参考。
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公开(公告)号：CN117649514A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311504347.5
申请日：2023-11-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司
Inventor： 周蠡 , 陈然 , 贺兰菲 , 蔡杰 , 李智威 , 许汉平 , 柯方超 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 何峰 , 饶曦 , 李晶晶
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 一种基于改进YOLOv4的电网基建目标检测方法，由主干特征提取网络CSPDarknet53得到的多尺度特征图先输入到ASPP模块采样，再输入到颈部网络PANet中，先经过FPN层进行上采样，FPN层的上采样结果一边回传至主干特征提取网络CSPDarknet53以多次观察图像以获得更丰富的特征信息，另一边则输入PANet网络进行下采样，PANet网络的下采样结果与FPN层的上采样结果进行特征双向融合，特征双向融合得到的特征图输入到头部预测网络Head中执行目标检测任务。本发明将FPN层每一层采样结果回传给主干特征提取网络CSPDarknet53以多次观察图像以获得更丰富的特征信息，提高针对某一特定目标的特征提取效率，最终提高检测效率。
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公开(公告)号：CN117576713A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311332666.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 湖北科能电力电子有限公司
Inventor： 陈然 , 周蠡 , 蔡杰 , 贺兰菲 , 李智威 , 许汉平 , 柯方超 , 周英博 , 熊川羽 , 马莉 , 张赵阳 , 熊一 , 王巍 , 李吕满 , 舒思睿 , 许小薇 , 饶曦 , 李晶晶
IPC: G06V30/42 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 一种基于改进LSTM‑CTC的电网基建档案电子化智能识别方法，包括：将电网基建档案图像数据集划分为训练集和测试集，并将训练集中的图像输入到LSTM网络提取电网基建档案图像中文本的特征序列；将特征序列输入CTC损失函数，在迭代寻优的过程中不断调整权重，直到寻到最优超参数，将最优超参数输入LSTM‑CTC模型，得到训练好的LSTM‑CTC模型；将待识别图像输入已训练好的LSTM‑CTC模型，得到文本识别结果。本发明能够显著提升电网基建档案的识别效率与精度。
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