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数据知识融合的电力智能巡检与辅助决策技术研究

来源:发布时间:2020-09-23

【讲座题目】数据知识融合的电力智能巡检与辅助决策技术研究

【讲座时间】2020年9月26日 (星期日)14:00

【讲座地点】腾讯会议 (会议号:973507722)

】谈元鹏,博士,工程师中国电力科学研究院人工智能应用研究所

【主讲人简介】

谈元鹏博士目前就职于中国电力科学研究院人工智能应用研究所,负责牵 头开展自然语言处理、计算机视觉应用技术研究,涉及电力巡检影像智能标 注、电力领域知识图谱等工作。迄今为止,主持或参与国家、国家电网有限公 司科技项目 13 项,发表 SCI、EI 检索以及北大核心收录学术论文 30 余篇,申 请专利 20 余项。涉及电力大数据与 AI 的研发工作有:运检领域知识管理与认 知推理、无人机输电线路智能巡检、电缆隧道智能检测、光伏板智能检测、客 服智能问答系统、配用电设备健康状态评价以及互联网运营化平台等。

【内容简介】

目前,电力设备巡检仍然以人工为主,巡检工作点多面广、难度大、强度 高。尽管公司近年来通过组织比赛、建设平台等方式解决了部分巡检影像智能 分析的共性需求,但仍存在检修智能决策能力匮乏、小样本影像分析精度低下 等技术难题有待解决。单纯依靠数据驱动的电力人工智能方法已然遇到了模型 不可解释、样本分布不均匀、模型泛化能力不足等瓶颈问题,通过简单的样本 收集、算力堆积难以克服。为解决上述难题,团队提出了数据知识融合的电力 智能巡检与辅助决策技术体系。该技术体系以电力设备知识图谱为核心,包含 知识图谱自主构建、知识图谱推理加工、数据知识融合驱动三层技术架构。其 中,知识图谱自主构建负责从文本数据中抽取业务知识,并自主构建形成电力 设备知识图谱;知识图谱推理加工负责以可解释推理的形式,从知识图谱中认 知、获取新知识;数据知识融合驱动利用新获取的业务知识,基于语义标签进 行决策分析,支撑业务工作单据的智能生成、比对,支撑小样本、乃至零样本 影像的检测识别分析。

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