[发明专利]基于多媒体信息智能分析的电力AI方法及系统

权利要求书

1.基于多媒体信息智能分析的电力AI方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)生成多种AI能力，包括：

获取电力的多媒体数据信息样本，根据多媒体数据种类和使用场景获取不同数据约束以及数据集规范并匹配数据的预处理方法；

基于预处理数据进行标注；

对标注后的数据通过预设数据导入方法存储到资源库；

基于不同AI能力搭建AI模型并输入标注后的多媒体数据进行AI能力迭代训练；

基于训练完成的AI模型按照接口识别、API请求规范、返回值规范进行AI能力模块标准化封装；

(2)调用至少一种AI能力模块获取数据分析结果，包括：

接收用户端提供的多媒体数据信息和AI能力需求；

匹配数据预处理方法进行预处理操作；

调取至少一种AI能力，进行多媒体信息分析，输出分析结果。

2.根据权利要求1所述的基于多媒体信息智能分析的电力AI方法，其特征在于：所述根据多媒体数据种类和使用场景获取不同数据约束以及数据集规范并匹配数据的预处理方法，具体包括：

(1)获取数据约束条件，包括获取计算时效约束、通用数据规范约束、物理存储约束、模型平台约束以及基于数据种类获取特征维度约束条件；

(2)基于数据约束条件，获取匹配的数据预处理的基本规范标准；

(3)基于数据使用场景，获取匹配的数据预处理的特别规范标准；

(4)基于基本规范标准和特别规范标准进行数据预处理。

3.根据权利要求1所述的基于多媒体信息智能分析的电力AI方法，其特征在于：所述基于预处理数据进行标注具体为，根据数据的不同业务场景和数据特征选择匹配不同数据集的标注类别、标注策略与标注工具。

4.根据权利要求3所述的基于多媒体信息智能分析的电力AI方法，其特征在于：所述基于预处理数据进行标注，还包括采用基于专家和机器协同的半机器化标注方法对数据进行标注。

5.根据权利要求1所述的基于多媒体信息智能分析的电力AI方法，其特征在于：所述对标注后的数据通过预设数据导入方法存储到资源库，包括：

读取多种数据格式，并基于数据库的约束条件对待导入数据进行检验和转换，对满足约束条件的数据存储到资源库。

6.根据权利要求1所述的基于多媒体信息智能分析的电力AI方法，其特征在于：所述基于不同AI能力搭建AI模型并输入标注后的多媒体数据进行AI能力迭代训练，AI能力包括：

(1)基础AI能力：包括

语音识别与合成，包括基于电力设备声纹特征识别的故障检测和语音与文本相互转换；

人脸识别，包括人脸基本特征获取和人脸特征对比匹配；

自然语言处理，包括对文本数据的识别处理；

(2)专业AI能力，包括：

输电线路缺陷图像识别，

变电站智能监控，包括变电站内电力设备的状态识别和人员轨迹及行为识别。

7.根据权利要求1所述的基于多媒体信息智能分析的电力AI方法，其特征在于：所述步骤(2)之前还包括：对用户的身份鉴别和授权判断，对于信息内网和信息外网用户的身份鉴别和权限控制通过统一权限平台实现；对于通过APP端登录的互联网用户的身份鉴别和权限控制通过I型信息网络安全接入网关和国网CA系统实现。

8.基于多媒体信息智能分析的电力AI系统，其特征在于，包括：

AI能力生成模块，用于基于多媒体数据信息经过不同预处理、标注和AI模型训练过程得到不同AI能力并进行封装；

AI能力使用模块，用于基于用户提供的多媒体数据和AI能力需求，经过不同预处理和AI模型分析过程获取用户所需结果。

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

存储器,用于存储可执行指令；

处理器，用于运行所述存储器存储的可执行指令时,实现权利要求1至7任--项所述的基于多媒体信息智能分析的电力AI方法。

10.一种计算机可读存储介质,存储有可执行指令,其特征在于,所述可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任--项所述的基于多媒体信息智能分析的电力AI方法。