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公开(公告)号:CN119049319A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411258096.1
申请日:2024-09-09
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Inventor: 张丽君 , 杨庭 , 陈闻 , 严俊 , 俞王杨 , 王宇飞 , 翁伟兵 , 高俊 , 徐遥 , 王磊 , 范雄 , 王博 , 李万鹏 , 曾卓 , 王红岩 , 林聪 , 易阳 , 李彭昊 , 詹菲
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01 , H04W4/02 , H04W4/029 , H04W4/40
Abstract: 本发明涉及调度数据管理领域,尤其涉及一种应急指挥调度管理方法及系统。方法包括步骤:获取车辆在历史行驶过程中的历史规划路径以及若干历史定位点;获取车辆在当前驾驶过程中的若干当前定位点;计算定位偏移距离,所述定位偏移距离与所述历史定位点到所述历史规划路径的最短距离正相关;根据定位偏移距离计算偏转程度;利用所述定位偏移距离以及所述偏转程度设置垂距阈值,以实现当前定位点的压缩;其中所述垂距阈值与定位偏移距离和偏转程度均正相关。根据车辆的当前定位点的异常情况来自适应调整垂距阈值,从而提高路径的压缩质量。
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公开(公告)号:CN118736683B
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411232701.8
申请日:2024-09-04
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,本发明涉及一种基于布控球的作业人员违章监测方法及系统,方法包括:对视频分帧;计算目标帧图像的重要程度,重要程度与目标帧图像中人体骨架的关键点的动作显著性正相关;计算第二序列中目标帧图像与其他帧图像的重要程度的差值之和并归一化处理,当归一化后的差值之和小于等于设置的阈值时,将该目标帧图像划分为关键帧;遍历得到所有关键帧;将所有关键帧中的关键点输入到训练好的时空图卷积网络中,输出关键帧中人体动作的分类结果。本发明通过分帧处理并计算每一帧的重要程度,进而筛选出关键帧,并整合深度学习技术监测违章行为,从而减少了需要审核的帧数量,提高了监测的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN118677028A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410771679.8
申请日:2024-06-15
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Abstract: 本申请涉及分布式发电调度领域,公开了一种分布式发电与电网交互方法、相关装置、计算设备及存储介质,该方法包括:获取电网的实时运行状态数据;根据所述电网的历史运行状态数据和实时运行状态数据,预测得到在未来预定时段内的预测电网需求;根据所述电网的实时运行状态数据和预测电网需求,计算确定所述分布式发电设备的最优出力;根据所述分布式发电设备的最优出力,制定第一调度方案;根据所述第一调度方案,调整所述分布式发电设备出力。本申请通过实时监测和分析电网的运行状态,并据此调整分布式发电设备的出力,以实现多个分布式发电设备与电网的协同优化。
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公开(公告)号:CN119401639A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411404116.1
申请日:2024-10-09
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: H02J13/00 , H04N7/18 , H04N23/667 , H04N23/66 , H04N23/67
Abstract: 本发明涉及高压电缆运检技术领域,提供一种电力系统的在线监控方法、系统及可读存储介质。所述方法通过对故障信号对应的定位区域规划巡检路线,按照巡检路线依次经过的电力设备的顺序,调取对应的摄像头的监控图像,并对摄像头执行扫描动作,全方位监控电力设备的运行状态,从而判断是否发生故障。实现了对定位区域的电力设备的有序的人工巡检的效果,避免了多个摄像头和多个电力设备混杂,巡检人员不知道如何进行定位区域的有效巡检。
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公开(公告)号:CN118736683A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202411232701.8
申请日:2024-09-04
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,本发明涉及一种基于布控球的作业人员违章监测方法及系统,方法包括:对视频分帧;计算目标帧图像的重要程度,重要程度与目标帧图像中人体骨架的关键点的动作显著性正相关;计算第二序列中目标帧图像与其他帧图像的重要程度的差值之和并归一化处理,当归一化后的差值之和小于等于设置的阈值时,将该目标帧图像划分为关键帧;遍历得到所有关键帧;将所有关键帧中的关键点输入到训练好的时空图卷积网络中,输出关键帧中人体动作的分类结果。本发明通过分帧处理并计算每一帧的重要程度,进而筛选出关键帧,并整合深度学习技术监测违章行为,从而减少了需要审核的帧数量,提高了监测的效率和准确性。
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