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公开(公告)号：CN109145993A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810982241.9
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6256 , G06K9/6217 , G06K9/6267
摘要： 一种基于多特征与非负自动编码器的SAR图像分类方法，属于图像处理技术领域。基于灰度梯度共生矩阵提取SAR图像的图像块空间域特征；基于二维Gabor变换提取SAR图像的图像块变换域特征；将图像块的空间域特征与变换域特征组合；选取SAR图像块的训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对多层非负自动编码器与softmax分类器进行训练；采用训练好的非负自动编码器网络进行分类；得到分类结果图。本发明结合了SAR图像的空间信息与变换域信息，获得了SAR图像的多维特征，并利用非负自动编码器对特征进行优化，提升了特征的区分性，进而有效提高了分类的准确度，可用于高分辨率SAR图像地物分类与目标识别等。
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公开(公告)号：CN108537756A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810337504.0
申请日：2018-04-12
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06T5/003 , G06T5/40 , G06T5/50 , G06T2207/10024 , G06T2207/20221
摘要： 本发明公开了一种基于图像融合的单幅图像去雾方法，能够对有雾图像进行去雾增强。本发明方法包括如下步骤：(1)求取待融合图像；(2)求取待融合图像的特征权重；(3)多尺度融合去雾。本发明还公开了一种基于图像融合的单幅图像去雾系统。本发明能够极大地提高有雾图像的对比度和清晰度，而且算法的复杂度低、运行速度快，因而能够应用于日常的监控系统当中。
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公开(公告)号：CN105364925B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510827715.9
申请日：2015-11-25
申请人： 长春理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国家电网公司
摘要： 基于舵机驱动的高压输电巡线及作业机器人手臂属于特种机器人技术领域，目的在于解决现有技术存在的重心不稳、稳定性低、结构复杂和控制麻烦的问题。本发明的基于舵机驱动的高压输电巡线及作业机器人手臂的大臂为壳体结构，小臂为双板结构，大臂一端通过精密旋转轴系驱动机构与肩部连接，另一端内接在小臂的一端形成肘部，小臂的另一端外接在手腕上，手腕的另一端与手掌的一段通过转轴A连接，两个手指安装在手掌另一端的两侧，相对的两个手指内侧分别通过转轴B和一个行走轮连接；分别通过一组送礼驱动装置驱动小臂相对大臂做俯仰运动，手腕相对小臂做俯仰运动，手掌相对于手腕做旋转运动，两个手指相对于手掌做开合运动，行走轮相对手指转动。
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公开(公告)号：CN109145993B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810982241.9
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 一种基于多特征与非负自动编码器的SAR图像分类方法，属于图像处理技术领域。基于灰度梯度共生矩阵提取SAR图像的图像块空间域特征；基于二维Gabor变换提取SAR图像的图像块变换域特征；将图像块的空间域特征与变换域特征组合；选取SAR图像块的训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对多层非负自动编码器与softmax分类器进行训练；采用训练好的非负自动编码器网络进行分类；得到分类结果图。本发明结合了SAR图像的空间信息与变换域信息，获得了SAR图像的多维特征，并利用非负自动编码器对特征进行优化，提升了特征的区分性，进而有效提高了分类的准确度，可用于高分辨率SAR图像地物分类与目标识别等。
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公开(公告)号：CN109242889B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810982878.8
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06T7/32
摘要： 基于上下文显著性检测与SAE的SAR图像变化检测方法，输入同一地区的两个时相SAR图像；计算对数比值差异图；基于上下文显著性检测算法提取差异图的显著性区域；根据差异图的显著性区域掩模掉两个时相SAR图像的背景，获得掩模后SAR图像；基于模糊C均值聚类提取掩模后SAR图像的变化区域，获得伪标签训练样本；利用掩模后SAR图像和伪标签训练样本进行多层稀疏自动编码器的训练；采用训练好的网络提取最终的SAR图像变化区域。本发明可以有效克服相干斑噪声对SAR图像变化检测的影响，同时设计了多层稀疏自动编码器，提取了SAR图像有效的变化特征，能够提高变化检测的准确度，可用于多时相SAR图像变化检测等技术领域。
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公开(公告)号：CN106571597A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610996460.3
申请日：2016-11-13
申请人： 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国家电网公司
摘要： 一种电力铁塔自动圆形攀爬装置，属于电力辅助设备领域。本发明的目的是提供一种用于可对输电铁塔自动爬升从而进行检测维护的电力铁塔自动圆形攀爬装置。本发明两个转动圆盘通过外围同步杆和中部轴杆连接，在中部轴杆上套装有轴套，轴套固定安装在支撑架上，支撑架固定在固定环上，在中部轴杆上固定套装有从动齿轮，从动齿轮与主动齿轮啮合，主动齿轮固定在电机的电机轴上，电机安装在固定环上；在转动圆盘的外缘上安装有攀爬钩。本发明能减轻工人劳动强度，降低触电和高空坠落的危险，提高检修、维护的效率和质量，创造良好的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN105444805A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510682316.8
申请日：2015-10-21
申请人： 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 东北电力大学
IPC分类号： G01D21/02
摘要： 一种一体化SF6气体密度、湿度监测无线传感器，属于电子仪器技术领域。本发明的壳体内部分为电器腔和气体腔，气体腔的壳体上有进气口和出气口，在电器腔和气体腔的分隔板上安装有湿度传感器、温度传感器和压力传感器，湿度传感器、温度传感器和压力传感器通过线路与数据采集电路板连接，数据采集电路板通过线路与安装在壳体上的天线连接。本发明能够适应户外恶劣的使用环境，温度范围-55~+150度，寿命8~10年，超级电容主要考虑通讯电路收发瞬间大电流的问题。传感器使用环境为高电压强磁场，所有电路地点与金属固定板保持等电位，微处理器与无线收发电路JTT-4432采用独立屏蔽罩，保证电路正常工作，不受强电场干扰。
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公开(公告)号：CN107761695B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201710963167.1
申请日：2017-10-17
申请人： 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司 , 杭州美畅电气有限公司
IPC分类号： E02D1/08
摘要： 本发明提供一种输电线路杆塔基础塌方监测装置，第一安装板上固定有第二安装板，湿度检测仪安装座外周固定有湿度检测仪，湿度检测仪安装座上安装有轴套，第二安装板上端还安装有信息收集模块，第一安装板与第二安装板之间安装有第一位移感应器，第二安装板的外周布置有弹性圈，第二安装板和弹性圈之间安装有第二位移感应器，轴套内壁安装有第三位移感应器。本发明结构简单，安装方便，能够对输电线路杆塔所在位点的土壤的湿度、疏松度和表层水流量，以及杆塔的倾斜度进行实时数据监控，监控数据完整，准确，能够对输电线路杆塔安装处塌方前的数据进行整合，经过外部处理器对数据进行分析，提前对塌方进行监控，提高了监控的效率。
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公开(公告)号：CN108537756B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810337504.0
申请日：2018-04-12
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种基于图像融合的单幅图像去雾方法，能够对有雾图像进行去雾增强。本发明方法包括如下步骤：(1)求取待融合图像；(2)求取待融合图像的特征权重；(3)多尺度融合去雾。本发明还公开了一种基于图像融合的单幅图像去雾系统。本发明能够极大地提高有雾图像的对比度和清晰度，而且算法的复杂度低、运行速度快，因而能够应用于日常的监控系统当中。
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公开(公告)号：CN109145832A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810981159.4
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06K9/0063 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06N3/0454 , G06N3/08
摘要： 基于DSFNN与非局部决策的极化SAR图像半监督分类方法，输入极化SAR图像数据；对极化SAR图像进行超像素分割；提取极化SAR图像各个像素的原始特征和超像素特征；选取训练样本集合和测试样本集合；利用训练样本集合进行深度超像素滤波网络的训练；对测试样本采用深度超像素滤波网络进行预测；基于非局部决策，从测试样本集合选取样本来扩展训练集合；更新深度超像素滤波网络；采用训练好的网络对测试样本进行分类；得到分类结果图。本发明的深度超像素滤波网络，提取超像素特征来克服相干斑噪声，并利用非局部决策的半监督分类算法，减小训练样本数量，有效提高分类的准确度，可用于极化SAR图像地物分类与目标识别等技术领域。
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