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公开(公告)号：CN118964861B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411444626.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Inventor： 樊培培 , 谢佳 , 董翔宇 , 刘之奎 , 朱涛 , 李腾 , 马晓薇 , 张学友 , 马欢 , 廖军 , 蒋欣峰 , 张俊杰 , 申凯 , 黄刚 , 张东欣 , 陈良雪 , 吴子悦 , 宋麒慧
IPC: G06F18/10 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种交流滤波器电抗器声信号联合去噪方法及系统，属于电力设备信号去噪技术领域。该方法首先通过IVYA算法参数优化的VMD对原始含复杂噪声的声信号进行自适应分解；然后根据相关系数将分解的IMF分量划分为有用信号主导分量和噪声主导分量；最后，采用改进的无参小波阈值去噪算法对噪声主导分量进行进一步降噪处理并与有用信号主导分量叠加重构，得到最终的去噪声信号。该方法去噪性能优异、自适应性高，可以有效提取纯净的交流滤波器电抗器声信号，有助于降低后续特征提取和模式识别任务的困难，进而为交流滤波器的状态评估提供依据。
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公开(公告)号：CN119131381A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411093140.8
申请日：2024-08-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明实施例提供一种基于雷达信息的图像处理方法，属于计算机技术领域。所述图像处理方法包括：获取激光雷达的实时图像；根据所述实时图像进行地面点分割；对所述实时图像进行特征点提取；对所述特征点进行分类；对所述特征点进行过滤，以获取所述实时图像中的道路边界。本发明提供的基于雷达信息的图像处理方法通过获取激光雷达的实时图像，先对实时图像进行地面点分割，再对实时图像中的特征点进行提取，并进行分类，最后对特征点进行过滤，以得到实时图像中清晰且准确的道路边界，进而能够便于消防机器人的准确移动和巡视，提高了消防机器人巡视时的移动精度和准度。
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公开(公告)号：CN119128028A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411093139.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06F16/29 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本发明实施例提供一种基于语义信息的语义地图构建方法及可读存储介质，属于消防地图技术领域。所述语义地图构建方法包括：获取变电站消防地图的历史语义信息数据；构建变电站消防地图语义模型；本发明通过获取变电站消防地图的历史语义信息数据，再构建变电站消防地图语义模型，采用历史语义信息数据对变电站消防地图语义模型进行训练，在消防机器人巡检过程中，采集消防机器人的实时雷达坐标信息以及实时语义信息，并将实时语义信息输入至变电站消防地图语义模型中，得到语义内容，结合实时雷达坐标信息以及语义内容获取到实时的消防地图，该种方式可以有效地提高地图绘制的精度以及可靠性。
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公开(公告)号：CN116681885B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310966777.2
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种输变电设备红外图像目标识别方法及系统，方法包括采集输变电设备红外图像并输入至目标检测模型，目标检测模型包括骨干网络和检测头网络，骨干网络的头部和尾部分别添加有S2‑MLPv2模块，骨干网络的输出连接检测头网络；利用骨干网络提取红外图像的特征图，其中，所述S2‑MLPv2模块利用空间转移操作进行各图像块之间的通信；利用检测头网络预测所述特征图中包含目标的位置和类别；通过在网2络中加入S‑MLPv2模块，加快模型训练的收敛速度，从而提高变电站设备监测的工作效率。
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公开(公告)号：CN116681629B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310969545.2
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法及系统，方法包括对变电站主变压器的可见光图像进行基于导向滤波的两尺度分解，得到基础层和细节层；采用动态压缩的方式对所述基础层进行亮度增强，得到基础增强图像；采用局部增强的方式对所述细节层进行局部增强，得到细节增强图像；对包含所述基础增强图像和所述细节增强图像的一次增强图像进行二次增强处理，得到二次增强图像；对所述一次增强图像和所述二次增强图像进行加权融合，得到变电站主变压器可见光增强结果图；本发明在提高可见光图像对比度的同时避免出现了过增强和伪影等现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116680623B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310968553.5
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种特高压换流变压器状态监测方法及系统，方法包括采集特高压换流变压器的振动信号并输入至状态监测模型，状态监测模型包括多尺度卷积神经网络通道、双向门控循环单元通道和状态分类网络，所述多尺度卷积神经网络通道中每个卷积操作中加入卷积注意力模块，所述双向门控循环单元通道的输出连接有挤压激励模块；利用所述多尺度卷积神经网络通道提取所述振动信号在空间维度上的多尺度信息特征；利用所述双向门控循环单元通道提取所述振动信号在时间维度上的信息特征；利用所述状态分类网络对多尺度信息特征和时间维度上的信息特征进行状态分类，确定特高压换流变压器的状态；本发明设计的状态监测模型具有更好的状态监测性能。
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公开(公告)号：CN116844311A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310594665.9
申请日：2023-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
Inventor： 李腾 , 樊培培 , 刘之奎 , 朱涛 , 董翔宇 , 叶名健 , 廖军 , 葛健 , 蒋欣峰 , 周正 , 宋麒慧 , 刘玮 , 张学友 , 黄道均 , 朱能富 , 施雯 , 李奇 , 张亮 , 文凡 , 黄欢欢 , 朱元付 , 张晨晨 , 郭兴旺 , 方垒 , 张啸宇 , 王雄奇
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗定位的换流站安全作业管理监测系统，属于换流站领域，包括监测模块、监控中心和救援终端，所述的监测模块内设有无线传输组件，监测模块通过无线传输组件、北斗卫星和监控中心、救援终端通讯连通，监控中心内设有报警器、显示屏和指示灯，救援终端内设有通讯接收模块，通讯接收模块方便接收监测模块发出的信息；救援终端上设有显示仪，显示仪及时显示需要救援的出现安全事故的地点。本发明监测模块方便将换流站安全作业的现场作业情况传输到监控中心，通过救援终端和监控中心的配合使用，达到精准救援的效果，方便换流站安全作业管理监测的效果和效率，方便救援的进行。
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公开(公告)号：CN116681637A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310970847.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种特高压换流变压器红外与可见光监测图像融合方法及系统，方法包括采用顶帽变换去除红外图像中的噪点，并将红外源图像注入去除噪点后的红外图像，得到红外权重图；采用边缘保持平滑滤波器对所述红外权重图进行细化处理，得到细化后的红外权重图，所述边缘保持平滑滤波器包括亮度和对比度保真项以及梯度平滑正则项；对可见光图像和所述红外权重图分别进行潜在低秩分解，得到各自对应的基础层和显著层；基于所述细化后的红外权重图，将所述可见光图像和所述红外权重图各自对应的基础层和显著层进行加权融合，得到融合图像；解决了红外与可见光图像融合算法中普遍存在热辐射削弱以及细节信息丢失的问题。
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公开(公告)号：CN116681629A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310969545.2
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法及系统，方法包括对变电站主变压器的可见光图像进行基于导向滤波的两尺度分解，得到基础层和细节层；采用动态压缩的方式对所述基础层进行亮度增强，得到基础增强图像；采用局部增强的方式对所述细节层进行局部增强，得到细节增强图像；对包含所述基础增强图像和所述细节增强图像的一次增强图像进行二次增强处理，得到二次增强图像；对所述一次增强图像和所述二次增强图像进行加权融合，得到变电站主变压器可见光增强结果图；本发明在提高可见光图像对比度的同时避免出现了过增强和伪影等现象。
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公开(公告)号：CN116680623A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310968553.5
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种特高压换流变压器状态监测方法及系统，方法包括采集特高压换流变压器的振动信号并输入至状态监测模型，状态监测模型包括多尺度卷积神经网络通道、双向门控循环单元通道和状态分类网络，所述多尺度卷积神经网络通道中每个卷积操作中加入卷积注意力模块，所述双向门控循环单元通道的输出连接有挤压激励模块；利用所述多尺度卷积神经网络通道提取所述振动信号在空间维度上的多尺度信息特征；利用所述双向门控循环单元通道提取所述振动信号在时间维度上的信息特征；利用所述状态分类网络对多尺度信息特征和时间维度上的信息特征进行状态分类，确定特高压换流变压器的状态；本发明设计的状态监测模型具有更好的状态监测性能。
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