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公开(公告)号：CN116189020A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310147872.X
申请日：2023-02-22
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/82 , H02G1/02 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种基于红外图像电力线识别的无人机巡线导航方法及系统，包括：对俯视电力线进行数学抽象，作为无人机沿电力线飞行的导航依据；从获得的航拍图中随机抽取作为训练集和测试集，按照图像的默认坐标系标注每根电力线端点的坐标值；构建深度学习识别模型，模型包含编码‑译码模块和预测模块，预测模块包含三个全卷积网络分支，分别预测电力线中心点的高斯分布核、电力线中心点相对真实值的偏移量以及电力线方向；对深度学习识别模型预测的电力线中心点和方向进行聚类，得到电力线束的总体位置和方向，用于指导无人机的自主导航。本发明可以实现端到端地识别电力线中心坐标及方向角，具有较高的效率，便于完成无人机巡检导航。
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公开(公告)号：CN118394110A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410834875.5
申请日：2024-06-26
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于自动机巢的无人机集群协同巡检方法，包括基于分配的多机巡检任务进行巡检，多机巡检任务基于二分图匹配算法的多机多任务协同分配方法进行最优分配；完成分配的多机巡检任务后，返回指定的巡检优化驻点，巡检优化驻点是使用基于免疫算法的巡检车驻点优化模型确定的；在执行多机巡检任务的过程中，若遇到异常工况，启动基于切入点优化的无人机异常返航防碰撞方法，计算最优切入点，使无人机按照设定的返回程序，返回至指定的巡检优化驻点；本发明实现了将单机巡检/手动飞行模式转变为多机巡检/自动飞行模式，保证和实现了一个灵活、高效、安全的无人机集群协同任务实行方案。
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公开(公告)号：CN114237285B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111469194.6
申请日：2021-12-03
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明涉及输电线路巡检领域，特别涉及一种基于遥感图像的无人机输电线路的巡检方法、装置、设备以及存储介质。所述方法包括：基于输电线路的遥感图像的立体像对，获取所述立体像对的点云数据，获取所述输电线路的输电塔的摄影坐标数据，根据所述立体像对的点云数据以及输电线路的输电塔的摄影坐标数据，构建输电线路立体模型；根据所述输电线路立体模型以及预设的树冠识别模型，获得所述树冠空间参数；获取所述输电线路的空间参数，根据所述输电线路的空间参数以及树冠空间参数，获取线树距离，根据所述线树距离以及预设的距离阈值，构建无人机输电线路巡检路线；根据无人机输电线路巡检路线，控制无人机对输电线路进行巡检。
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公开(公告)号：CN111864898B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010551739.7
申请日：2020-06-17
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 众芯汉创(北京)科技有限公司
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明提供了一种基于输电在线监测数据的三维信息系统及其控制方法，该系统包括：用于汇集与输电线路运行相关的监测数据、应用数据以及点云数据的监测数据融合模块、对点云数据进行自动处理的点云数据智能处理模块、用于构建及管理输变电线路及设备三维模型的三维模型管理模块，以及基于构建的输变电线路及设备三维模型对输电线路运行进行全状态参数的故障预警分析、监测数据分析和评估的线路运行管理模块。采用上述系统不仅能够统筹电网中多系统的有效数据，且能基于汇集的监测数据和点云数据形成及展示输电设备的三维模型，加以灵活更新和管理，并实现输电线路故障告警、监测数据挖掘分析等高级应用，提升电网输电在线监测技术水平。
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公开(公告)号：CN111831856A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010551909.1
申请日：2020-06-17
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 众芯汉创(北京)科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于元数据的全息数字电网数据自动入库系统，该系统包括：用于获取待入库的输电、变电、配电各专业遥感数据，确定遥感数据对应的元数据以及元数据原始完整标记值的数据获取模块，用于判断遥感数据格式，并计算确定元数据的完整性的数据初检查模块，用于将满足要求的数据加密上传的数据上传模块，以及用于解析上传后遥感数据的元数据，并根据元数据信息将遥感数据和元数据自动入库的数据解析导入模块。采用上述系统能够实现输电、变电、配电各专业遥感数据及对应元数据的智能化自动入库，克服现有入库技术中费时费力、误差率高及保密性不佳的缺陷，同时大大提高了数据传输和入库结果的精确度，有利于数据库存储空间的合理利用。
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公开(公告)号：CN109992006A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910466189.6
申请日：2019-05-31
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种电力巡检无人机的精准回收方法，包括：按照设定的周期拍摄降落平台的图像，对拍摄图像中的降落标识进行分析；结合识别出的降落标识、无人机的当前RTK坐标确定降落点的RTK坐标；对降落点的RTK坐标进行修正，通过计算无人机的当前RTK坐标与修正后的降落点的RTK坐标之间的位置偏差、以及无人机的机头方向与降落标识的方向之间的角度偏差，调整无人机降落飞行路线，控制无人机降落在降落点上。本发明将视觉导航及RTK差分定位技术相结合，保证了无人机回收的精度，在视觉导航无效的情况下利用差分定位技术，根据无人机的当前RTK坐标和降落点的RTK坐标的位置偏差，引导无人机快速、准确降落至降落点，提高了无人机回收的速度、精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118821670A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410912752.9
申请日：2024-07-09
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06F30/31 , G06F30/392 , G06F111/20 , G06F111/12
摘要： 本发明公开了变电站电气设备技术领域的一种变电站电气设备符号电子图纸存储方法及系统，旨在解决现有技术不能满足实际需求的问题。识别变电站光栅图中的电气设备符号，获取电气设备符号的类别信息、包围框信息及可信度信息，并从变电站光栅图中提取所有电气设备符号的ROI图像；针对每种类别的电气设备符号绘制对应的标准模板；将ROI图像与标准模板进行比较，确定电气设备符号在电子图纸中的旋转方向；根据ROI图像与标准模板的宽高比确定电气设备符号在电子图纸中的存储缩放比例；利用电气设备符号的包围框信息确定电气设备符号在电子图纸中的存储插入位置；根据电气设备符号的旋转方向、缩放比例及插入位置将电气设备符号存储到电子图纸文件中。
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公开(公告)号：CN117744227A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311822467.X
申请日：2023-12-26
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电站三维模型构建系统、方法、存储介质及设备，包括：依次连接的CAD导入模块、图纸规范化模块、模型库构建模块和三维识别构建模块；将dwg格式的变电站CAD图纸导入CAD导入模块中，通过图纸规范化模块对变电站CAD图纸进行规范化处理，通过三维识别构建模块将规范化图纸中的二维墙体、道路转换为三维墙体、道路，并根据规范化图纸中的设备调用模型库构建模块中的三维设备模型，构建变电站的三维模型。通过本发明变电站三维模型构建系统和方法实现基于CAD图纸的变电站三维模型的快速识别构建。
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公开(公告)号：CN116360475A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310464922.7
申请日：2023-04-26
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种威胁影响下的无人机路径规划方法，步骤如下：进行威胁影响下的无人机飞行空间建模，利用栅格法划分飞行空间，飞行空间划分可飞、障碍、威胁，利用二维数组对飞行空间信息进行存储；建立无人机规划路径长度和威胁代价最小的多目标函数；建立无人机自身物理特性约束模型，使规划路径能够满足无人机自身飞行条件限制；采用改进的蚁群算法在状态转移概率中考虑威胁影响，规划得到威胁影响下的最优路径。本发明对无人机飞行空间进行栅格划分，考虑路径长度和威胁影响，为无人机提供一个安全、高效、可行性高的最优路径，提高无人机的自主能力和可靠性。
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公开(公告)号：CN115861732A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211486881.3
申请日：2022-11-24
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了基于样式生成对抗网络的无人机巡检缺陷图像识方法，属于无人机图像识别技术领域，包括以下步骤：S1、建立无人机缺陷图像样本集；S2、构建基于样式的生成对抗网络模型，并利用步骤S1建立的无人机缺陷图像样本集对其进行训练；完成训练后利用该生成对抗网络模型生成模拟缺陷图像，并建立模拟缺陷图像样本集；S3、构建分类模型，并利用步骤S1建立的无人机缺陷图像样本集，和步骤S2建立的模拟缺陷图像样本集，对分类模型进行训练，直至其能精准识别缺陷类型；本发明能高效生成更多更高质量的模拟缺陷图像样本，从而训练提高分类模型，提高对无人机巡检图像中缺陷的识别率。
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