-
公开(公告)号：CN116595473A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310383986.4
申请日：2023-04-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06F18/25 , G06N3/04 , G06Q50/06 , G06F16/53 , G06V10/22 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于数据深度融合的电网作业安全感知方法及装置，该方法包括：获取作业现场移动作业终端实时采集的数据，记为第一作业数据；基于第一作业数据中的第一数据，在全业务数据中心的数据进行匹配，获取第一作业数据的第一补充数据，所述全业务数据中心包括基于OMS、PMS、营销系统数据融合的数据；基于第一作业数据和第一补充数据输入预设的电网作业安全感知模型，获取电网作业安全感知结果。本发明基于作业现场的实时采集数据和全业务数据中心的OMS、PMS、营销系统数据进行融合，提高面对电网复杂多变的安全监管要求的监管效率。
-
公开(公告)号：CN119723385A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411797232.4
申请日：2024-12-09
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及输电线路技术领域，公开了一种面向多工况下的输电线路缺陷的检测方法及系统。该检测方法包括采用巡检设备采集输电线路的初始图像册，并对初始图像册进行预处理，生成基础图像训练册；采用基础图像训练册对YOLOv5算法搭建的模型平台进行训练得到第一检测模型；选择合适的损失函数优化第一检测模型的参数，调整获取第二检测模型；将第二检测模型部署于巡检设备中，用于快速定位及识别输电线路中的缺陷。该检测方法提高巡检过程中对输电线路的缺陷的鉴别效率和准确率，同时适用性强，时效性高。
-
公开(公告)号：CN119721026A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411797229.2
申请日：2024-12-09
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06V30/14 , G06V30/41 , G06Q10/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及文本识别技术领域，公开了一种用于电力审计业务的文本识别方法及系统。该方法包括有获取并预处理电力审计业务的历史数据；采用OCR技术将历史数据转换为数字序列训练集；构建BiLSTM模型，并在设置注意力机制层于该模型中，对该模型进行训练评估，基于可靠指标调整参数控制其损失函数，得到最终的模型；将该模型部署于电力审计系统中，实现文本识别。该方法能够通过BiLSTM模型从两个方向处理输入序列，从而捕捉到更丰富的文本信息，有效地提取文本中的特征和语义，自动地关注有关的特征和语意的重要信息，忽略无关的信息，实现文本的自动化识别和关键信息的提取，提高处理电力审计业务的文本识别的效率。
-
公开(公告)号：CN118114161A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410261139.5
申请日：2024-03-07
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2337 , G06F18/213 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例提供一种基于模糊控制逻辑的灾害事件判断方法及系统，属于灾害事件的智能应对技术领域。所述判断方法包括：获取灾害事件的基本属性信息；根据所述基本属性信息建立对应的属性矩阵；采用预设的模糊控制方法根据所述属性矩阵确定灾害事件的危害等级；根据所述危害等级对所述灾害事件进行划分，以得到多个灾害事件集合。相较于现有技术而言，本发明提供的判断方法及系统由于结合了属性矩阵和模糊逻辑的思想，针对性地考虑到灾害事件的基本属性信息在各个维度上评估不一的问题，从而准确且合理地划分出灾害事件的集合。
-
公开(公告)号：CN112734692B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011503738.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种变电设备缺陷识别方法及装置，具体涉及数据分析处理技术领域，该方法可以包括：先构建红外与可见光的双视视觉系统获取被测变电设备的可见光图像和红外图像；再利用IHS变换和Contourtlet变换的图像融合算法进行融合，生成融合后的待识别图像；接着构建神经网络，对批量的原始视频数据进行特征提取，建立包括变电设备在不同状态下的异常数据的设备缺陷数据库；然后构建基于红外图像特征的迁移学习网络，得到设备区域的温度模式分析结果；最后利用多网络融合算法对待识别图像进行异常识别和缺陷判断。基于本发明提供的方案提升了变电设备故障检测的智能程度，并提高(56)对比文件CN 108710910 A,2018.10.26CN 112001260 A,2020.11.27CN 107507172 A,2017.12.22林炜.基于图像识别技术的变电设备红外监测《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2018,第2018年卷(第5期),C042-76.Shu Jia Yan等.Insulator ContaminationMeasurement Based on Infrared Thermal andVisible Image Information Fusion《.2019PhotonIcs & Electromagnetics ResearchSymposium - Spring (PIERS-Spring)》.2020,1006-1011.师颖.红外图像和可见光图像融合方法及其在电力设备监测中的应用《.小型微型计算机系统》.2018,第2018年卷(第12期),摘要、第4.2节.
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111912519B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010714530.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了基于声纹频谱分离的变压器故障诊断方法及装置，包括获取变压器的铁芯、绕组、操纵机构产生的振动声纹信号数据；基于时域的声纹数据进行频域转换获取频谱数据；基于频谱数据采用同态滤波方法将频谱数据中的频谱包络数据和频谱细节数据分离；将分离之后的频谱数据输入预设的GRU神经网络获取变压器故障诊断结果。本发明在进行取对数处理和离散余弦变换之前，通过设计50Hz倍频三角滤波器组滤波实现对频谱数据的降维，在后续运算处理中提高运算速度并提高了GRU神经网络输入特征向量的有效性，从而提高了GRU神经网络的诊断结果准确性。
-
公开(公告)号：CN119719902A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411790207.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多维状态匹配的输电线路缺陷检测方法及系统，属于输电线路运维技术领域。所述基于多维状态匹配的输电线路缺陷检测方法包括：获取输电线路中多个塔杆单元的多维检测数据；对所述多维检测数据进行缺陷分类，得到目标缺陷矩阵；对所述多维检测数据进行相关性分析，得到相关系数矩阵；根据所述目标缺陷矩阵和相关系数矩阵，采用输电线路缺陷检测模型，对输电线路缺陷进行检测。该输电线路缺陷检测方法及系统能够自动分类识别线路缺陷，提高了线路的智能运维水平。
-
公开(公告)号：CN118195026A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410313967.9
申请日：2024-03-19
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种可视化在线训练人工智能模型的方法及系统，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取当前的人工智能模型的功能需求和待输入的数据集；根据所述功能需求和数据集从预设的模型库中构建网络模型；将所述数据集划分为训练集和测试集，对构建的所述网络模型进行训练；输出训练完成的所述网络模型。本发明提供了一种可视化在线训练人工智能模型的方法及系统，该方法及系统通过结合功能需求和数据集来自主构建网络模型，并结合输入的数据集进行测试集和训练集的自动划分，最终完成网络模型的训练。相较于现有技术而言，本发明提供的方法由于是直接自动搭建网络模型，降低了人员对于网络模型搭建的操作要求，从而提高了工作人员的效率。
-
公开(公告)号：CN112734692A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011503738.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明提供了一种变电设备缺陷识别方法及装置，具体涉及数据分析处理技术领域，该方法可以包括：先构建红外与可见光的双视视觉系统获取被测变电设备的可见光图像和红外图像；再利用IHS变换和Contourtlet变换的图像融合算法进行融合，生成融合后的待识别图像；接着构建神经网络，对批量的原始视频数据进行特征提取，建立包括变电设备在不同状态下的异常数据的设备缺陷数据库；然后构建基于红外图像特征的迁移学习网络，得到设备区域的温度模式分析结果；最后利用多网络融合算法对待识别图像进行异常识别和缺陷判断。基于本发明提供的方案提升了变电设备故障检测的智能程度，并提高了故障检测的效率和准确率。
-
公开(公告)号：CN119722617A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411790203.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 安徽继远软件有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明实施例提供一种用于检测输电线路缺陷的方法及系统，属于输电线路运维技术领域。所述用于检测输电线路缺陷的方法包括：获取输电线路的图像得到样本集；根据所述样本集进行处理得到模型数据集；根据所述模型数据集训练输电线路缺陷检测模型；根据所述输电线路缺陷检测模型对输电线路进行缺陷检测。该用于检测输电线路缺陷的方法及系统识别准确率较高，提高了输电系统的运维水平。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.045 seconds)
