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本公开涉及计算机图像处理技术领域，具体涉及一种基于U‑Net架构的低光照图像增强方法和装置，所述方法包括：获取低光照与正常光照参照图像样本集；构建基于U‑Net架构的图像增强网络，在预设跳跃连接上设置光引导特征调制模块；编码模块逐级编码后向下传输并通过跳跃连接传至同层解码模块，最底层编码特征图经桥接模块和跳跃连接传至最底层解码模块；解码模块逐级融合解码输出增强特征图像；根据增强图像与参照图像差异更新网络参数；光引导特征调制模块通过生成光照注意力图来对编码特征图进行处理后再传至解码模块。本公开能根据图像不同区域的明暗程度自适应地调整增强，在提升图像整体亮度和细节表现的同时，保持图像的清晰度。

本申请公开了一种电力线载波通信性能增强装置，属于通信技术领域。该装置包括频段选择模块、第一端侧适配模块和第二端侧适配模块，第一端侧适配模块和第二端侧适配模块分别连接于频段选择模块两侧，并共同形成供载波通信信号绕过目标电力设备传输的旁路传输路径。本申请能够在不影响目标电力设备对工频功率信号和低频谐波信号处理功能的情况下，为目标载波通信频段建立低衰减传输通路，从而降低复杂电力线场景中谐波治理设备、开关类设备等对载波通信信号的衰减或阻断影响，提高电力线载波通信的可靠性、稳定性和覆盖能力。

本申请实施例提供了一种物联网设备的时间同步方法、装置及电子设备，涉及时间同步技术领域。其中方法应用于包括主节点和若干个从节点的系统中，所述方法包括：从节点在接收到时间广播信标帧后，获取所述时间广播信标帧的发送节点ID、发送节点层级和本地接收时刻，得到信息集合序列；根据从节点的信息集合序列和所述从节点的上层节点的信息集合序列中的发送节点的交集确定共视节点，根据共视节点和发送节点层级确定校时基准节点；根据所述从节点与所述校时基准节点基于两者的共视节点的本地接收时刻之间的时间差值，对所述从节点进行时间同步。本申请提供的实施方式解决了多层级授时累计误差以及校时可靠性问题，提升了授时的精度和可靠性，节省了开销。

本公开涉及图像处理及人工智能技术领域，具体涉及一种基于电力边缘侧部署的图像去雾识别大模型的图像处理方法和系统、人工智能芯片，所述方法包括：获取电力线路组件RGB图像并转换至HSV，根据预设HSV阈值生成天空二值掩膜；利用掩膜修正暗通道图像后提取全局大气光值，计算初始透射率图，经导向滤波及对天空区域进行透射率下限保护后，对RGB图像进行去雾复原得到无雾图像；将无雾图像输入图像去雾识别大模型进行多层次特征提取，利用空间注意力机制对最高层级特征图进行自适应加权，基于加权特征图输出缺陷识别结果。本公开能有效抑制雾天环境下电力巡检图像的纹理退化现象，降低缺陷漏检率，并优化边缘设备大模型部署的运行功耗。

本申请提供一种基于多级协同和多层互联的潮流优化系统及方法，涉及电力系统技术领域，系统包括：云主站层，用于基于短期预测数据生成各配电台区的计划功率曲线；边侧计算层，用于依据计划功率曲线生成对应的配电台区控制设定值；物理设备执行层，用于采集对应配电台区的运行状态信息；强化学习控制层，用于基于正常模式策略，依据运行状态信息及配电台区控制设定值，生成原始控制指令，以及在故障时，基于故障感知策略，依据故障诊断信息对原始控制指令进行动态调整；故障检查与保护层，用于在故障发生时执行保护动作，以及持续获取配电台区的运行状态信息，生成故障诊断信息。本申请提升了配电网的系统可靠性和自愈韧性。