⑴ 电力系统的二次安防有什么要求，我们作为广东省一电厂侧的施工变，可以采购哪些品牌的二次安防系统
电力二次系统是指各级电力监控系统和调度数据网络以及各级电网管理信息系统、电厂管理信息系统、电力通信系统及电力数据通信网络等构成的超级复杂的巨大系统。
安全防护总体要求是：安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证。具体指：
1)安全分区。根据系统中业务的重要性和对一次系统的影响程度进行分区，所有系统都必须置于相应的安全区内；对实时控制系统等关键业务采用认证、加密等技术实施重点保护。
2)网络专用。在专用通道上建立调度专用数据网络，实现与其他数据网络物理隔离。并通过采用MPLS-VPN或IPsec-VPN在专网上形成多个相互逻辑隔离的VPN，以保障上下级各安全区的纵向互联仅在相同安全区进行，避免安全区纵向交叉。
3)横向隔离。采用不同强度的安全隔离设备使各安全区中的业务系统得到有效保护，关键是将实时监控系统与办公自动化系统等实行有效安全隔离，隔离强度应接近或达到物理隔离。
4)纵向认证。采用认证、加密等手段实现数据的远方安全传输。
电力二次系统安全防护方案的实施必须分阶段进行，大致可分为以下六个阶段：
第一阶段是理清流程，修补漏洞。需要对本地系统的物理配置、连接关系，以及信息流程有明晰的认识，必须有业务系统的详细的物理连线图及数据流图。
第二阶段是调整结构，清理边界。按照安全防护方案，做好相应的安全区规划，将各类系统置于对应的安全区内，并增加必要的设备，对各类应用系统和网络设备的配置进行相应的修改。
第三阶段为研究部署专用安全隔离装置（横向）。
第四阶段为研究部署IP认证加密装置（纵向）。
第五阶段全面部署认证机制。在研究部署各类专用装置和与认证机制的基础上，全面部署认证机制。
第六阶段为现系统改造和新系统开发。要求二次系统各研究、生产单位按照方案的要求研制新系统，并对现有系统进行改造。
调度中心各系统安全区的划分为：
1）安全区Ⅰ：具有实时控制功能的系统，以及实时性要求很高的系统。目前包括实时闭环控制的SCADA/EMS系统、广域相量测量系统（WAMS）和安全自动控制系统，保护设置工作站（有改定值、远方投退功能）。
2）安全区Ⅱ：没有实时控制业务但需要通过SGDnet进行远方通信的准实时业务系统。目前包括水调自动化系统、调度员培训模拟系统（DTS）、电力交易系统、电能量计量系统、考核系统、继保及故录管理系统（没有改定值、远方投退功能）等。
3）全区Ⅲ：通过SGTnet进行远方通信的调度生产管理系统。目前包括雷电监测系统、气象信息、日报/早报、DMIS等。
4）全区IV：包括办公自动化（OA）和管理信息系统（MIS）等。
⑵ 什么是实时增强监测技术
本发明专利技术公开了一种基于条件生成对抗网络的水下图像实时增强方法，属于图像处理技术领域，包括在机器人视觉系统中建立条件生成对抗网络体系系统，通过遵循U‑net的原理建立一个图像模型网络，并通过判别器模块建立采用马尔可夫数据链生成对抗网络架构，解决了水下图像的噪声和失真的技术问题，利用深度卷积方法对生成对抗网络进行优化，提高了水下机器人视觉图像增强能力，采用深度卷积方法对生成对抗网络参数进行优化，本发明专利技术基于深度卷积生成对抗网络的水下机器人图像增强方法，通过基于图像的整体内容、颜色、局部纹理和风格信息评估图像的感知质量，制定了一个多模态目标函数来训练模型。
A real-time underwater image enhancement method based on condition generated countermeasure network
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【技术实现步骤摘要】
一种基于条件生成对抗网络的水下图像实时增强方法
本专利技术属于图像处理
，涉及一种基于条件生成对抗网络的水下图像实时增强方法。
技术介绍
自主水下机器人被广泛应用于海洋环境监测、海底电缆检查、水下场景分析、海底地形测绘等方面。水下机器人工作中遇到一个重要问题是，机器人视觉系统会受到能见度低、光线折射、吸收和散射的严重影响，这些光学伪影会在捕获的图像中引起非线性失真，严重影响基于水下机器人视觉系统的性能，如水下目标跟踪、检测和分类、分割和视觉伺服。而快速、准确的图像增强技术可以通过实时恢复畸变图像的感知和统计特性来缓解这些问题。图像自动增强是计算机视觉、机器人技术和信号处理等领域研究的热点问题。特别是在过去十年里，由于深度学习的出现和大规模数据集的可用性，它取得了显着的进展基于深度CNN的模型为图像着色和颜色/对比度调整等问题提供了最先进的性能。此外，基于CNN的残差模型和递归模型在图像去模糊或去叠、雨水去除和稀疏修补方面都有很好的性能。这些模型从大量成对的训练数据中学习一系列非线性滤波器，与使用手工制作的滤波器相比，它们提供了更好的性能。此外，基于生成对抗网络的模型在风格转换和图像到图像转换问题上也取得了进展，通过使用最小-最大博弈，条件生成对抗网络允许约束生成器生成遵循特定模式或属于特定类的样本，这在图像到图像的转换问题中特别有用，条件生成对抗网络用于学习任意输入域(例如畸变图像)和期望输出域(例如增强图像)之间的像素到像素(pix2pix)映射。上述模型的一个主要限制是它们需要成对的训练数据...
【技术保护点】
1.一种基于条件生成对抗网络的水下图像实时增强方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1：在机器人视觉系统中建立条件生成对抗网络体系系统，条件生成对抗网络体系系统包括图像采集模块、域模块、网络模型模块和判别器模块；/n图像采集模块用于获取原始图像，域模块用于在原始图像上输入源域X和输出期望域Y，源域X即为原始图像中的畸变图像区域，期望域Y即为增强后的图像；/n步骤2：网络模型模块获取域模块中的给定源域X和输出期望域Y，并做如下处理：/n步骤A1：网络模型模块遵循U-net的原理建立一个图像模型网络，图像模型网络为一个编码器-解码器网络，包括编码器e1-e5和解码器d1-d5；/n编码器e1-e5用于对给定源域x中的像素进行编码处理；/n编码器e1-e5和解码器d1-d5之间具有镜像层之间的连接，其中对应连接关系为：e1连接d5、e2连接d4，e3连接d2、e4连接d4、e5连接d1；/n步骤A2：设定图像模型网络的输入设置为256×256×3，编码器e1-e5学习256个8×8大小的特征映射；/n解码器d1-d5利用所述特征映射和来自跳过连接的输入来学习生成256×256×3增强图像作...
【技术特征摘要】
1.一种基于条件生成对抗网络的水下图像实时增强方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：在机器人视觉系统中建立条件生成对抗网络体系系统，条件生成对抗网络体系系统包括图像采集模块、域模块、网络模型模块和判别器模块；
图像采集模块用于获取原始图像，域模块用于在原始图像上输入源域X和输出期望域Y，源域X即为原始图像中的畸变图像区域，期望域Y即为增强后的图像；
步骤2：网络模型模块获取域模块中的给定源域X和输出期望域Y，并做如下处理：
步骤A1：网络模型模块遵循U-net的原理建立一个图像模型网络，图像模型网络为一个编码器-解码器网络，包括编码器e1-e5和解码器d1-d5；
编码器e1-e5用于对给定源域x中的像素进行编码处理；
编码器e1-e5和解码器d1-d5之间具有镜像层之间的连接，其中对应连接关系为：e1连接d5、e2连接d4，e3连接d2、e4连接d4、e5连接d1；
步骤A2：设定图像模型网络的输入设置为256×256×3，编码器e1-e5学习256个8×8大小的特征映射；
解码器d1-d5利用所述特征映射和来自跳过连接的输入来学习生成256×256×3增强图像作为输出；
步骤A3：在每一个镜像层应用4×4滤波器的2d卷积，然后进行非线性处理和批处理归一化；
步骤3：判别器模块建立采用马尔可夫数据链生成对抗网络架构，该架构假设像素独立于数据链大小之外，即仅基于数据链级别信息进行判别器；
通过对抗网络架构，使用四个卷积层将256×256×6输入转换为16×16×1输出，该16×16×1输出表示判别器的平均有效性响应；
步骤4：在每一个镜像层，使用5×5卷积滤波器进行滤波，步长为2；然后进行非线性和Bn，得到最终增强图像。
⑶ 一般的二手钢琴大概多少钱
你好！我觉得一般，对二手钢琴，这要看安以前的售价是多少，再根据二手市场上的价格进行估价多少钱！
⑷ SCADA系统和WAMS之间是什么关系
SCADA：电力数据采集系统，只处理电网的开关量、模拟量的采集与图形显示。 EMS：能量管理系统，是在SCADA基础上建立电力系统模型后的系统，一般电力系统的调度软件是SCADA、EMS、DTS一体化系统。地区电网调度的能量管理系统包括： 拓扑分析、状态估计、潮流计算、短路计算、静态安全、最优潮流、调度员培训系统等。详细内容，你可以看： 于尔铿. 能量管理系统，科学出版社。