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公开(公告)号：CN115082723A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110268669.9
申请日：2021-03-12
申请人： 国网山东省电力公司淄博供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了用于螺栓缺陷识别的前端化运算系统、方法及机器人，包括多个运算逻辑单元，每个运算逻辑单元之间并行设置，且不同运算逻辑单元被配置为执行用于输电线路螺栓缺陷识别的神经网络模型中不同网络层的计算任务；数据处理单元，被配置为对用于输电线路螺栓缺陷识别的采集数据进行预处理，并送入相应的运算逻辑单元；结果输出单元，被配置为对各运算逻辑单元的运算数据进行整合，并输出最终运算结果；本发明基于模型结构对运算逻辑单元进行分组，不同逻辑单元负责不同网络层的运算，实现多个网络层并行推理，能够有效解决螺栓缺陷识别过程中边缘设备性能平衡的问题。
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公开(公告)号：CN115081499A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110269459.1
申请日：2021-03-12
申请人： 国网山东省电力公司淄博供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种输电线路螺栓缺陷轻量化模型识别方法及系统，包括：获取输电线路螺栓图像信息，将所述图像信息输入到轻量化缺陷识别模型中；其中，所述轻量化缺陷识别模型的数据处理过程包括：将轻量化缺陷识别模型的不同网络层分成若干组，对每一分组下的网络层参数进行剪枝或定点量化操作；将各分组下的网络层参数分别保存至不同的权重文件中；将所述权重文件同时导入网络模型中相对应的网络层，进行并行计算；将各网络层的计算结果进行汇总处理，输出最终的输电线路螺栓缺陷识别结果。本发明针对复杂的缺陷识别网络模型，根据其结构进行分组量化剪枝，保证模型精度不下降的同时，最大程度降低模型运算复杂度和空间占用开销。
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公开(公告)号：CN113869265B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111183609.3
申请日：2021-10-11
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/20 , G06T7/70 , H04N23/695 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于配电线路巡检领域，提供了一种配电线路杆塔自动追踪方法及系统。其中，该方法包括获取配电线路杆塔的经纬度坐标信息及巡检车辆实时经纬度坐标信息；根据巡检车辆及配电线路杆塔的位置关系，构建车杆三维空间坐标系；根据巡检车辆位置所处的象限，计算车载云台追踪杆塔的运动角度数据；将车载云台追踪运动角度数据转换为控制指令，以指导车载云台自动运动，使得车载云台保持对杆塔的定位追踪。其填补了配电线路车载自动巡检模式的空白，极大地提高了配电线路巡检的效率。
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公开(公告)号：CN112990304B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110268861.8
申请日：2021-03-12
申请人： 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种应用于电力场景的语义分析方法及系统。其中，应用于电力场景的语义分析方法包括获取待测电力场景图像；预处理待测电力场景图像；将预处理后的待测电力场景图像通过特征学习网络获取视觉特征表述，并与预先构建的索引表对照，得到待测电力场景图像的语义预测；其中，特征学习网络由全卷积网络和深度自动编码器组成，全卷积网络用于对电力场景图像进行像素级的多层特征学习提取，自动编码器用于根据多层神经网络特征计算最终网络的权值，生成视觉特征表述；索引表内存储视觉特征表述与语义预测结果的对应关系。
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公开(公告)号：CN117294022B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311569856.6
申请日：2023-11-23
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网智能科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
发明人： 李琮 , 刘昭 , 任志刚 , 胥明凯 , 于光远 , 刘晓 , 刘春明 , 鲍新 , 王万国 , 张雨薇 , 瞿寒冰 , 范岩 , 丁昊 , 李彬 , 王鹏 , 孙世颖 , 李恩 , 赵晓光 , 韩为超 , 段承金 , 马彦飞 , 周兴福
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种基于多源传感器协同的变电站巡检系统及方法，属于电力设备监测技术领域，系统包括多源传感层、边缘计算层和协同感知决策层，多源传感层用于采集巡检装置与电力设备端传感器多源传感信息；边缘计算层根据多源传感信息计算各个传感器的单一传感器数据特征以及单一传感器感知结果；协同感知决策层利用感知结果进行巡检装置调度，控制巡检装置到达对应的巡检点位，对待巡检设备进行传感数据采集；同时协同感知决策层利用多个传感器的数据特征进行协同感知，输出协同感知结果。本发明实现了对变电站关键设备进行多层次、多角度的协同感知，提高了变电巡检装置的巡检、感知、任务执行的能力和效率。
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公开(公告)号：CN117409239A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311226948.4
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06T7/00
摘要： 本发明属于配电网技术领域，提供了一种配电网架空线路缺陷智能识别方法及系统，包括，获取配电网架空线路巡检图像，通过配电网架空线路设备定位网络，得到设备位置、设备类别和设备置信度，若设备置信度高于设备类别对应的设备判别阈值，则保留设备位置和设备类别，并截取设备图像；对于设备图像，使用设备缺陷定位模型，得到缺陷位置、缺陷类别和缺陷置信度，若缺陷置信度高于缺陷类别对应的缺陷判别阈值，则输出缺陷位置和缺陷类别；其中，不同设备类别的设备判别阈值不同，且，不同缺陷类别的缺陷判别阈值不同。提升了整体配电网架空线路缺陷识别效果。
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公开(公告)号：CN117390212A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311226652.2
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
摘要： 本公开提供了一种配电网巡检数据处理方法、系统、介质及设备，所述方案包括：获取配电网巡检数据，其中，所述巡检数据包括巡检图像；对于预处理后的巡检图像，基于其头部信息获取巡检图像对应的任务信息；以所述任务信息作为巡检图像的图像标签，对经目标识别算法标记处理后的巡检图像，以所述图像标签作为索引对巡检图像进行数据存储；当进行数据调阅时，基于所述图像标签实现对存储数据不同需求类型的同步调阅。
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公开(公告)号：CN117253082A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226817.6
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/22 , G06T7/00
摘要： 本发明公开一种配网工程设备缺陷判别方法、系统、设备及存储介质，包括：获取配网工程设备的多维特征数据样本；采用多维特征数据样本对构建的缺陷判别模型进行训练；所述训练包括：初始化缺陷判别模型中的权重状态及权重连接的分支结构，根据训练过程中权重的使用次数，更新对应的权重状态和分支结构，在训练完成后，若存在使用次数为零的权重，则删除该权重及对应的分支结构，否则进行保存；对配网工程设备的巡检信息，采用训练后的缺陷判别模型，得到配网工程设备的异常诊断结果。引入多组权重共享方法机制，设计权重映射字典，既避免权重的重复保存，又实现权重的灵活添加、比对与调用，保证模型精度的同时提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN114665608B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210541404.6
申请日：2022-05-19
申请人： 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于变电站的智能感知巡检系统及方法，涉及电力系统巡检技术领域。该系统包括：边缘端数据采集及分析子系统、站端管理子系统以及云端人工智能子系统，其中，边缘端数据采集及分析子系统用于基于巡检任务采集目标巡检数据，并基于人工智能模型对目标巡检数据进行边缘分析，得到巡检分析结果；站端管理子系统用于生成并下发巡检任务，管理巡检相关数据，生成用于训练和优化人工智能模型的原始样本集；云端人工智能子系统用于根据原始样本集训练和优化人工智能模型及下发人工智能模型。通过对变电站现有设备复用和智能化装备部署，实现对变电站的智能化及自动化巡检，节省人工运维成本，实现高质量运维。
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公开(公告)号：CN111897332B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010752208.4
申请日：2020-07-30
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供了一种语义智能变电站机器人仿人巡视作业方法及系统。其中，一种语义智能变电站机器人仿人巡视作业方法，包括自主构建未知变电站环境的三维语义地图；基于三维语义地图，结合巡检/作业任务和机器人当前位置，自主规划机器人行走路径；控制机器人按照规划的行走路径运动，并在行进过程中开展巡检/作业任务；在开展巡检/作业任务的过程中，实时调整搭载有巡检/作业工具的机械臂的位姿，实现以最佳角度自动采集与识别待巡检设备的图像或以最佳角度自动执行作业任务，完成变电站环境的全自主巡检/作业任务。
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