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公开(公告)号：CN114359793B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202111572462.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例涉及目标检测技术领域，公开了一种基于少样本度量学习的衣着样式判别方法和装置。该方法包括：其包括离线训练步骤和在线检测步骤，其中：离线训练步骤包括：步骤1，构建样本数据集和衣着样式判别模型；步骤2，挑选正支持集图像、负支持集图像以及训练样本图像，对衣着样式判别模型进行训练，得到训练后的衣着样式判别模型；在线检测步骤包括：步骤3，从不同角度拍摄多张标准工作服样式图像，构成参考集图像；步骤4，获取实时监控图像，并将参考集图像和监控图像分别送入训练后的衣着样式判别模型的第一输入端和第二输入端，判别衣着是否符合要求。实施本发明实施例，可以对具有少量样本的新衣着进行判别是否符合要求。
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公开(公告)号：CN119483088A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411814945.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请涉及一种可变磁通飞轮储能装置及可变磁通飞轮储能装置控制方法，其可以解决现有技术中的感应子电机所存在的待机损耗显著降低能量转换效率的问题。该可变磁通飞轮储能装置包括转子、定子、调磁线圈及永磁环，定子、调磁线圈及永磁环均绕转子的转轴沿转子的周向环绕设置，永磁环包括沿周向交替设置的永磁部与漏磁部，定子与转子之间具有气隙，调磁线圈能够在通电状态下产生励磁磁通以抢占漏磁部的空间，并使得永磁环的磁通全部通入气隙内以增强气隙的磁密，永磁部的磁通能够在调磁线圈断电状态下从永磁部的一端流经漏磁部后回到永磁部的另一端。
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公开(公告)号：CN119296774A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411305546.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明提供一种电网现场作业人员健康监测系统，其特征在于，所述系统包括监测信息采集子系统、监测信息管理子系统，所述监测信息采集子系统通过网络与监测信息管理子系统进行数据交互。本发明提供的一种电网现场作业人员健康监测系统，通过监测信息采集子系统和监测信息管理子系统，对电网现场作业人员现场工作时的身体状态数据和心理状态数据进行采集和处理，并形成健康报表供用户和管理人员参考，以便管理部门根据电网现场作业人员的身心健康状态合理分配工作。
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公开(公告)号：CN117116014A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310917172.4
申请日：2023-07-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明实施例涉及高压线区域施工技术领域，公开了一种基于电场感应技术的防触电预警方法。该方法包括：采用智能验电棒对施工环境进行验电操作；使用电场传感器对高压施工区域的电场进行检测；使用红外测距仪对障碍物进行检测，以使施工人员的工作范围处于对障碍物的检测范围；采用多工位摄像头对施工场地进行监控；通过无线局域网将施工监控信息、所述施工环境的电压检测信息或/和电流检测信息和所述高压施工区域的电场检测信息上传到外置控制器。本发明解决了现有的防触电预警方法只是用验电棒进行大致区域性检测，无法确定电场的具体位置，且无法对实时的提醒施工人员和操控人员规避障碍物的问题。
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公开(公告)号：CN116973620A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310917241.1
申请日：2023-07-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G01R19/15 , G01R19/155 , G01R1/02 , G01R1/04
Abstract: 本发明公开了一种可切换电压电流显示的新型验电棒，其包括手持棒、数据传输模块和中央处理器，手持棒的前端固定有安装盒，安装盒的内部固定有调节结构，调节结构远离手持棒的一侧设置有盒体，盒体的内部固定有电流表本体，盒体的前端表面铰接有安装板，安装板的上固定有验电头本体，手持棒顶部的两侧分别设置有电流显示按钮以及电压显示按钮，手持棒内部的开设有安装槽，安装槽内壁固定有第一驱动马达，且第一驱动马达输出轴贯穿至手持棒的外部并固定有安装块，安装块的上下两侧表面分别嵌设有第一显示屏和第二显示屏。本发明可以自动伸缩，使用方便，且可以根据需要显示电压值或电流值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116299035A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211535267.1
申请日：2022-12-02
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种电缆接地线监测装置，包括地线本体、安装板及控制器；所述地线本体与所述安装板固接，所述安装板的上端设有夹持机构，所述安装板的下端设有摆动阻尼机构，所述摆动阻尼机构上设有抬升机构，所述夹持机构的输出端和所述抬升机构的输出端之间设有供电缆通过的空隙；所述控制器控制所述夹持机构和/或所述抬升机构动作，以夹紧所述电缆；所述控制器设置于所述安装板上，所述控制器包括电性连接的控制模块、信号模块、微动模块及电磁感应模块，所述夹持机构、所述抬升机构分别电性连接所述控制模块。本发明具备了操作方便、连接牢靠以及自动化程度高的优点，并有效降低操作人员的劳动强度，提高电缆与地线本体连接的牢靠度。
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公开(公告)号：CN114359792A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111544435.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V20/40 , G06V10/56 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的电力作业现场绝缘手套识别方法和装置。该方法包括：采集含有电力作业人员佩戴绝缘手套以及含有正常手部信息的图片，对所述图片进行人工标注，构建第一训练数据集；使用所述第一训练数据集训练检测绝缘手套和人手的深度神经网络初始模型，以得到深度神经网络模型；根据人工标注的内容，将第一训练数据集中所有的绝缘手套和人手信息进行裁剪，构建第二训练数据集；提取所述第二训练数据集中所有图像的特征，来训练所述支持向量机；使用所述深度神经网络模型和支持向量机确定待识别图像作为绝缘手套和人手的概率。实施本发明实施例，可以提高绝缘手套识别的准确度。
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公开(公告)号：CN119380261A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411238410.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种安全装备检测模型的训练方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取样本图像，将样本图像输入待训练的安全装备检测模型，由模型中的主干模块进行初步特征提取，得到初始图像特征，将初始图像特征输入模型中预设有自注意机制的多个深度可分离卷积模块，通过个深度可分离卷积模块得到特征图，并通过自注意力机制得到对应的注意力权重，利用前述信息得到加权特征图，之后将加权特征图输入模型的特征融合模块进行自适应融合，得到融合特征图，根据融合特征图得到预测检测结果，最后根据结果之间的差异，对待训练的安全装备检测模型进行模型训练，得到训练完成的安全装备检测模型。采用本方法能够提高模型的检测精度和检测性能。
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公开(公告)号：CN119379473A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411233314.6
申请日：2024-09-04
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06V20/50 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本申请涉及一种作业安全监管方法、系统、装置、设备和存储介质。该方法包括：接收采集终端发送的目标图像，目标图像用于描述目标区域的电力作业场景；根据目标图像对电力作业场景进行安全评估，以确定安全评估结果；获取工作日志信息，工作日志信息包括采集终端的工作日志和接收目标图像时的接收日志；基于预设自然语言处理模型对工作日志信息进行分析，以根据分析结果对安全评估结果进行补充。采用本方法能够提高对电力作业安全监管的准确性。
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公开(公告)号：CN114299426B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111572466.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的电力作业现场工作服识别方法和装置。该方法包括：采集大量含有电力作业人员穿着工作服以及未穿工作服信息的图片，构建第一训练数据集；使用所述第一训练数据集训练得到深度神经网络模型；根据人工标注的内容，将第一训练数据集中所有的工作服图片进行裁剪，构建第二训练数据集；提取所述第二训练数据集中所有工作服图像的颜色信息，通过拟合的方式确定椭球型区域所在的位置；通过深度神经网络模型和颜色特征信息对待识别图像是否为身着工作服进行识别。实施本发明实施例，可以提高工作服识别的准确度。
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