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公开(公告)号：CN113298789A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110592644.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、系统、电子设备及可读存储介质，所述绝缘子缺陷检测方法，包括以下步骤：将被检测电网航拍图像输入预训练好的绝缘子缺陷检测模型中，通过预训练好的绝缘子缺陷检测模型输出被检测电网航拍图像的绝缘子缺陷检测结果；绝缘子缺陷检测模型包括：绝缘子检测和前景分割模块，用于根据输入的电网航拍图像，获取只包含绝缘子的区域图像；绝缘子缺陷检测模块，用于根据获取的只包含绝缘子的区域图像，利用基于多头自注意力的图像分类网络判断绝缘子是否有缺陷并输出绝缘子缺陷检测结果。本发明能够完成电网航拍图像绝缘子缺陷检测这一分类任务，能够具体解决现有技术中模型精度的技术问题。
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公开(公告)号：CN113313028B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110594456.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种火焰检测方法、系统、终端设备及可读存储介质，所述火焰检测方法包括以下步骤：将被检测电网监控视频帧输入预训练好的火焰检测模型中，通过所述火焰检测模型输出所述被检测电网监控视频帧火焰检测结果；所述火焰检测模型包括：特征获取模块；特征展开模块；特征编码模块；特征解码模块；预测输出模块。本发明提供了基于视觉感知的电网场景下的火焰检测模型，以电网监控视频帧数据作为输入；在多头自注意力编码‑解码方法的基础上，更注重于提升目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN112907138A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110326603.0
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种从局部到整体感知的电网场景预警分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：将电网场景图片输入训练好的分类模型，通过训练好的分类模型获得电网场景图片预警分类结果；训练好的分类模型的获取步骤包括：通过第一骨干网络模型和局部分类器，构建局部像素块分类模型；通过局部像素块训练集训练局部像素块分类模型，获得训练好的局部像素块分类模型；通过第二骨干网络模型、特征集成模块和全局分类器，构建获得分类模型；第二骨干网络模型加载有第一骨干网络模型的训练权重参数；通过标注的电网场景图片训练集对分类模型进行训练，获得训练好的分类模型。本发明能够解决电网场景预警分类中模型分类精度不能满足需求的技术问题。
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公开(公告)号：CN112464851A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011423538.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的智能电网异物入侵检测方法及系统，所述方法基于智能电网视频监控数据和入侵物体检测模型完成智能电网异物入侵检测；入侵物体检测模型的构建步骤包括：步骤1，对输入的具有先后关系的视频帧进行多级特征抽取，生成高阶特征图、低阶特征图；步骤2，利用特征图的上采样和特征图沿通道维度方向的级联操作进行特征融合；步骤3，采用自注意力机制，获得处理后的特征；步骤4，通过级联模块获取物体属于目标或背景的二分类结果和坐标位置；步骤5，利用分类器输出像素级分类结果，实现像素级检测。本发明能够完成智能电网异物入侵检测这一像素级分类任务，可解决现有技术中模型精度的技术问题。
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公开(公告)号：CN112907138B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110326603.0
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种从局部到整体感知的电网场景预警分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：将电网场景图片输入训练好的分类模型，通过训练好的分类模型获得电网场景图片预警分类结果；训练好的分类模型的获取步骤包括：通过第一骨干网络模型和局部分类器，构建局部像素块分类模型；通过局部像素块训练集训练局部像素块分类模型，获得训练好的局部像素块分类模型；通过第二骨干网络模型、特征集成模块和全局分类器，构建获得分类模型；第二骨干网络模型加载有第一骨干网络模型的训练权重参数；通过标注的电网场景图片训练集对分类模型进行训练，获得训练好的分类模型。本发明能够解决电网场景预警分类中模型分类精度不能满足需求的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113313028A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110594456.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种火焰检测方法、系统、终端设备及可读存储介质，所述火焰检测方法包括以下步骤：将被检测电网监控视频帧输入预训练好的火焰检测模型中，通过所述火焰检测模型输出所述被检测电网监控视频帧火焰检测结果；所述火焰检测模型包括：特征获取模块；特征展开模块；特征编码模块；特征解码模块；预测输出模块。本发明提供了基于视觉感知的电网场景下的火焰检测模型，以电网监控视频帧数据作为输入；在多头自注意力编码‑解码方法的基础上，更注重于提升目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN113298789B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202110592644.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 国家电网有限公司 , 国网(西安)环保技术中心有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06T7/194
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、系统、电子设备及可读存储介质，所述绝缘子缺陷检测方法，包括以下步骤：将被检测电网航拍图像输入预训练好的绝缘子缺陷检测模型中，通过预训练好的绝缘子缺陷检测模型输出被检测电网航拍图像的绝缘子缺陷检测结果；绝缘子缺陷检测模型包括：绝缘子检测和前景分割模块，用于根据输入的电网航拍图像，获取只包含绝缘子的区域图像；绝缘子缺陷检测模块，用于根据获取的只包含绝缘子的区域图像，利用基于多头自注意力的图像分类网络判断绝缘子是否有缺陷并输出绝缘子缺陷检测结果。本发明能够完成电网航拍图像绝缘子缺陷检测这一分类任务，能够具体解决现有技术中模型精度的技术问题。
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公开(公告)号：CN113536829B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202010286329.4
申请日：2020-04-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V20/50 , G06V20/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G07F9/00
Abstract: 本发明提出了一种无人零售货柜的货品静态识别方法，所述方法包括通过人工采集和人工标记构造静态识别数据集；在主干网络中引入可变形卷积神经网络和组归一化层，在子网络中选用聚焦损失函数进行分类以及选用平衡L1损失函数进行坐标回归，构造一阶段目标检测模型；对一阶段目标检测模型进行训练，获取网格参数；将网格参数输入无人售货柜，对货品种类和数量进行识别。本发明提供的货品静态识别方法解决了传统目标检测模型中对边缘货品检测的不稳定性问题，通过提高货品识别率提升无人售货的用户体验。
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公开(公告)号：CN113536829A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010286329.4
申请日：2020-04-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提出了一种无人零售货柜的货品静态识别方法，所述方法包括通过人工采集和人工标记构造静态识别数据集；在主干网络中引入可变形卷积神经网络和组归一化层，在子网络中选用聚焦损失函数进行分类以及选用平衡L1损失函数进行坐标回归，构造一阶段目标检测模型；对一阶段目标检测模型进行训练，获取网格参数；将网格参数输入无人售货柜，对货品种类和数量进行识别。本发明提供的货品静态识别方法解决了传统目标检测模型中对边缘货品检测的不稳定性问题，通过提高货品识别率提升无人售货的用户体验。
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公开(公告)号：CN117972220B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410384820.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q30/0601 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施例提供一种物品推荐方法、物品推荐装置、计算机可读存储介质。物品推荐方法包括：根据用户与物品的历史交互信息获得用户社交嵌入矩阵；将用户社交嵌入矩阵与用户协同嵌入矩阵相加以生成用户融合嵌入矩阵；将用户融合嵌入矩阵、物品协同嵌入矩阵和用户物品交互图输入轻量级图卷积网络以生成用户融合全局嵌入表示和物品全局嵌入表示；使用门机制来平衡用户在两个域下的嵌入表示的权重以获得用户全局嵌入表示；采用数据扩充方式和非数据扩充方式进行对比学习以确定第一和第二损失函数；基于第一、第二和推荐损失函数进行迭代训练以根据用户全局嵌入表示和物品全局嵌入表示生成物品推荐模型；基于物品推荐模型，向用户推荐感兴趣的物品。
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