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[发明专利]一种融合全局信息和局部信息的输变电场景描述自动生成方法-CN202010102766.6有效
发明人：聂礼强;战新刚;郑晓云;姚一杨;甘甜;宓生润 -专利权人：山东大学;智洋创新科技股份有限公司;国网浙江省电力有限公司衢州供电公司;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：一种融合全局信息和局部信息的输变电场景描述自动生成方法，旨在对输变电场景进行图像中文描述生成：利用深度学习和传统的计算机视觉技术相结合，提取图像的局部和全局的特征信息；将每个中文分词的语义信息与融合后的特征信息联系起来，对长短期记忆神经网络进行改进并加入双层注意力机制，建立的序列模型在每个时刻都会根据图像特征信息和语义信息产生一个注意力变量的分布，最后生成图像对应的中文描述。
一种融合全局信息局部变电场景描述自动生成方法

[发明专利]基于卷积神经网络的变电站监控视频超分辨方法及系统-CN202211248106.4在审
发明人：王世豪;吕德品;卢奕;赵子昊;于秋生;魏永静;刘磊;王晓勇;路振宇;宓生润;任廷鑫;刘炜;谢高鹏;徐彬泰;田安琪;朱尤祥;朱国朋;马良;孙超;肖沈阳 -专利权人：国网山东省电力公司信息通信公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及视频超分辨率重建技术领域，提供了基于卷积神经网络的变电站监控视频超分辨方法及系统，包括：提取变电站监控视频中的帧序列；由距帧序列中的中间帧最远的帧开始，向中间帧逐级利用光流法进行运动估计，得到光流，并将每一帧对应的图像、光流与相邻帧的初步特征输入到卷积神经网络中进行初步特征提取，将中间帧对应的初步特征作为综合特征；将综合特征输入到残差网络，并将经过残差网络提取的特征与综合特征经过加法运算后，输入到反卷积网络中，得到超分辨重建图像。充分挖掘相邻帧之间的运动信息，能够得到分辨率更高、高频细节更好的视频。
基于卷积神经网络变电站监控视频分辨方法系统

[发明专利]一种电力网和电力通信网云端数据审计方法及系统-CN202211248104.5在审
发明人：谢高鹏;宓生润;任廷鑫;刘炜;王世豪;吕德品;卢奕;赵子昊;于秋生;魏永静;刘磊;王晓勇;路振宇;徐彬泰;田安琪;朱尤祥;朱国朋;马良;孙超;肖沈阳 -专利权人：国网山东省电力公司信息通信公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F21/64 文献下载
摘要：本公开提供了一种电力网和电力通信网云端数据审计方法及系统，涉及云端数据审计技术领域，包括获取数据拥有者上传的数据，数据拥有者生成数据完整性审计的公开参数和公私钥；将上传的数据划分独立的数据块，每个数据块划分为多个扇区；针对所有的数据块，通过密钥计算每个数据块对应的签名；根据获得的数据块以及签名结果构建默克尔树，获取默克尔树的根节点值，并对根节点的值进行签名，将所需要的辅助信息发送到智能合约中；数据拥有者向智能合约发送挑战请求，云服务器根据挑战信息生成证明信息返回智能合约，智能合约对结果进行验证并将最终验证结果返回给数据拥有者。极大降低了签名生成阶段的计算复杂度，提高签名生成效率。
一种电力网电力通信网云端数据审计方法系统

[发明专利]用于电力通信调度的电话语音自动识别匹配方法及系统-CN202211277048.8在审
发明人： 宓生润;任廷鑫;谢高鹏;刘炜;王世豪;吕德品;卢奕;赵子昊;于秋生;魏永静;刘磊;王晓勇;路振宇;徐彬泰;田安琪;朱尤祥;朱国朋;马良;孙超;肖沈阳 -专利权人：国网山东省电力公司信息通信公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于电力通信调度的电话语音自动识别匹配方法及系统，涉及电话语音识别技术领域。构建电力系统通信调度语料库，实时采集通信调度电话的语音数据并转化为文本内容，最后将文本内容与当日工作内容进行关联匹配。本发明通过将调度电话音频文件采用语音识别技术转化为文本内容，克服调度电话信息只能调度员手动记录，效率较低且因通话质量问题需要多次反复确认的问题；还通过自动关联匹配方法将文本内容与当日工作内容包括检修、故障以及工作联系单等进行匹配，减少人工匹配的工作量与难度，提高了工作的效率，更有利于调度人员及时准确地处理通信网设备异常和故障。
用于电力通信调度电话语音自动识别匹配方法系统

[发明专利]基于层次标签的跨模态哈希模型构建方法、搜索方法及装置-CN201910393905.2有效
发明人：王润琦;宋雪萌;孙畅畅;崔超然;关惟俐;宓生润 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/41 文献下载
摘要：本公开公开了一种基于层次标签的跨模态哈希模型构建方法、搜索方法及装置，接收多模态数据集，进行预处理；将预处理后的样本根据模态的不同将相对的数据输入预训练的多路径神经网络；根据预训练的神经网络和多层感知机分别提取不同模态的特征数据，得到不同模态的层次哈希表示；根据层次标签构建预处理后样本在不同层次上的相似矩阵，根据每层相似矩阵中值训练哈希表示的内积，评测样本之间的语义相似性；采用不同粒度的层次标签，并分析层次比对神经网络性能影响，确定最佳层次比；根据每层哈希表示得到哈希码；训练双路径神经网络，并使用SGD梯度下降法优化训练双路径神经网络，建立基于层次标签的深度跨模态哈希模型，用于跨模态搜索。
基于层次标签跨模态哈希模型构建方法搜索装置