申请/专利权人：国网天津市电力公司城东供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司

申请日：2024-02-23

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117787143B

主分类号：G06F30/28

分类号：G06F30/28;G06F30/27;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084;G06T17/00;G06V10/74;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种变电站毒害气体的气流分布场重构方法及系统、电子设备，所述方法包括，基于仿真技术获取变电站毒害气体的气流场二维分布热力图；对所述气流场二维分布热力图进行部分遮挡处理，获取稀疏采样的气流场分布图像；基于非完整编码器以及解码器，构建深度估计网络；基于所述稀疏采样的气流场分布图像和所述深度估计网络，重构变电站毒害气体的气流分布场图像。本公开采用少量的采样数据（50%至80%）便能够准确预测出完整的数据，对于变电站毒害气场的快速分布预测、毒气寻源具有重要意义。

主权项：1.一种变电站毒害气体的气流分布场重构方法，其特征在于，所述方法包括，基于仿真技术获取变电站毒害气体的气流场二维分布热力图；对所述气流场二维分布热力图进行部分遮挡处理，获取稀疏采样的气流场分布图像；基于非完整编码器以及解码器，构建深度估计网络；基于所述稀疏采样的气流场分布图像和所述深度估计网络，重构变电站毒害气体的气流分布场图像；其中，所述非完整编码器包括非完整Transformer编码器和非完整卷积编码器；所述基于所述稀疏采样的气流场分布图像和所述深度估计网络，重构变电站毒害气体的气流分布场图像，包括：基于非完整Transformer编码器，获取所述稀疏采样的气流场分布图像中的可见小块的中间层特征；基于非完整卷积编码器，获取所述稀疏采样的气流场分布图像中的遮挡小块的中间层特征；将所述可见小块的中间层特征和所述遮挡小块的中间层特征按位置进行拼接，获取补全图像的解码结果；将所述补全图像的解码结果进行多层感知机处理，重构变电站毒害气体的气流分布场图像；所述稀疏采样的气流场分布图像中的可见小块的中间层特征，采用如下公式得到： 其中,N表示可见小块的个数，分别表示为第1个直至第n个可见的小块，E表示线性投影层，表示位置嵌入层，MSA表示多头注意力模块，MLP表示多层感知机，LN表示layernorm层，L表示Transformer块的个数表示第l个Transformer块输出的特征，表示第个Transformer块输出的特征；表示Transformer块的输入特征，表示第个Transformer块的中间层特征，表示气流场图像中可见小块的中间层特征；所述稀疏采样的气流场分布图像中的遮挡小块的中间层特征，采用如下公式得到： 其中，表示第q层卷积输出的图像特征图，表示第q层卷积输出的二值掩码特征图，N表示卷积层层数第q-1层卷积输出的图像特征图和二值掩码特征图，为卷积核的尺寸，代表点乘操作，表示中非零元素的个数，表示最后一层卷积输出的图像特征图，m表示最终输出的图像特征图，和分别表示气流场图像和二值掩码的卷积核，和分别表示第q-1层卷积输出的图像特征图和二值掩码特征图。

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