一种变电站场景点云语义分割方法

    公开(公告)号:CN115439653A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202211275613.7

    申请日:2022-10-18

    摘要: 本发明提供了一种变电站场景点云语义分割方法,属于语义分割技术领域;解决了变电站场景复杂、点云数众多、特征提取困难,无法准确提取到具有鉴别性的特征容易出现欠分割或者过分割等问题;包括如下步骤:建立变电站点云语义分割数据集;点云数据集标注;构建变电站点云语义分割模型——Seg‑PointNet模型,模型主要创新包括提出多尺度残差结构(RES‑MLP),提出3D点云特征金字塔(3DP‑SSP),融入注意力机模块SENet;模型训练和测试,模型在斯坦福大学建立的公共数据集S3DIS上进行训练,在自建变电站点云数据集SCP上进行验证,实现变电站点云数据的分割;本次发明主要应用于变电站的场景建模,可适用于移动装置。

    一种面积区域相对温差的电力设备自动诊断方法

    公开(公告)号:CN114723962A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210367951.7

    申请日:2022-04-08

    摘要: 本发明请求保护一种面积区域相对温差的电力设备自动诊断方法,属于智能电网信息技术领域,其包括以下步骤:构建电力设备红外图像数据集,搭建YOLOv4的网络模型结构,训练检测同种类型设备识别的YOLOv4模型;通过提取同种类型设备的特征,开展基于YOLO的红外图像中同种类型设备识别;从设备识别结果中挑选出异常设备;采用基于图像处理方法对异常设备的发热区域进行温度矩阵提取;根据提取的温度矩阵,采用基于同类型设备面积区域比较的诊断方法进行自动诊断。有效提高了电力设备红外图像的诊断能力;利用主流的人工智能技术,开发针对电力设备的深度学习模型,引入面积区域相对温差的概念,实现电力设备红外诊断的设备类型分析精细化。