一种基于航拍图像的输电线路锁紧销缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN110827251B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN201911043985.5

    申请日:2019-10-30

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 本发明提供一种基于航拍图像的输电线路锁紧销缺陷检测方法,属于电力巡检技术领域,包括:标注航拍图像并对图像数据进行分类存储,建立锁紧销的缺陷数据集,包括训练集和测试集;使用训练集对应用ResNeXt‑101特征提取网络的Faster R‑CNN模型进行神经网络训练,还同时应用GN算法、DCNv2算法和FPN算法对特征提取的过程进行改进,生成训练模型;使用测试集对训练模型进行评估,训练模型达到精度要求后,对巡检输电线路的航拍图像进行锁紧销缺陷的检测。本公开实现了无人机对输电线路锁紧销缺陷的自动化巡视检测,可以适应多种类型及尺度的输电线路航拍图像锁紧销缺陷,使得巡视结果不受巡视人员技能水平和天气、地形等客观因素影响,比人工巡视更便捷,更安全,更高效。

    一种超低功耗智能井盖监测装置及方法

    公开(公告)号:CN113207100A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202010528046.6

    申请日:2020-06-11

    IPC分类号: H04W4/38 H04L29/08

    摘要: 本发明公开了超低功耗智能井盖监测装置及方法,装置包括CPU、通信模块、可编程窗口比较器、电量监测计、传感器模组和电源,CPU与通信模块、可编程窗口比较器和电量监测计分别连接;可编程窗口比较器包括数字控制器、数模转换器、输出缓冲放大器、参考源、第一比较器和第二比较器,所述数字控制器与数模转换器和参考源分别连接,数模转换器的输出经输出缓冲放大器后连接第一比较器和第二比较器的输入端,形成门限可根据输出缓冲放大器输出调整的窗口比较器。本发明采用超低功耗的电路设计,尤其是可编程窗口比较器,CPU配合操作系统进入低功耗运行模式,同时通过电量计精准计量智能井盖装置用电量情况,构建长期可运行可运维的智能井盖装置。

    电网缺陷检测方法及系统
    76.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113012107A

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202110199986.X

    申请日:2021-02-22

    摘要: 本发明实施例提供一种电网缺陷检测方法及系统,该方法包括:获取待检测的电网巡检图像对应的特征图,其中,所述特征图包括多个格点,每一个所述格点对应所述图像的一个区域;将所述特征图中的格点分为第一类和第二类,其中,所述第一类表示缺陷区域,所述第二类表示背景区域;将所述第一类的格点进行合并,获得连通域;并将所述连通域输入至预先训练好的目标检测网络中,获得所述网络输出的缺陷检测结果。本发明实施例对于电网巡检照片这种有复杂背景的数据,缺陷目标占整个图片的比例很低,通过由粗到精的快速电网缺陷检测方法,先提取目标,再将目标进行分类回归,可以明显提高模型的准确度。

    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

    公开(公告)号:CN111864898A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010551739.7

    申请日:2020-06-17

    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。

    基于无人机巡检的杆塔缺陷识别方法

    公开(公告)号:CN111311569A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010088743.4

    申请日:2020-02-12

    摘要: 本发明涉及杆塔缺陷识别领域,公开了一种基于无人机巡检的杆塔缺陷识别方法,包括:收集杆塔件和节点的缺陷样本和非缺陷样本图像,构成输电线路智能缺陷检测样本数据集;采用人工标记出杆塔缺陷位置及缺陷类型,将每张图像的标记结果存储成xml格式;采用two-stage的深度卷积神经网络目标检测算法训练杆塔缺陷检测模型;将杆塔陷检测模型部署到后端服务器;采集无人机的实时视频,提取关键帧图像并发送后端服务器,调用杆塔陷检测模型,检测出杆塔中存在的缺陷及缺陷类型,并发出预警信息。本发明实现杆塔件和节点损伤识别诊断的状态监测,对杆塔件和节点损伤缺陷进行识别预警,从而稳定检测电力设施的安全状况,保障线路的安全运营。

    一种激光雷达点云数据的漏洞修复方法

    公开(公告)号:CN114219917B

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202111463846.5

    申请日:2021-12-02

    摘要: 本发明提供一种激光雷达点云数据的漏洞修复方法,包括获取待检测区域的激光雷达点云数据和历史数字高程模型数据;对激光雷达点云数据进行滤波处理、网格化处理和漏洞检测,得到目标漏洞区域;根据目标漏洞区域,对历史数字高程模型数据进行离散点采样,得到若干个漏洞修复离散点;在激光雷达点云数据中,获取与若干个漏洞修复离散点对应的若干个目标修复点的位置坐标;分别以目标修复点的位置坐标为中心,获取预设范围内的激光雷达点;根据激光雷达点与对应的目标修复点位置的距离和高程差,计算出高程修改值;根据高程修改值对漏洞修复离散点进行修正;根据修正后的漏洞修复离散点修复目标漏洞区域,获得修复后的激光雷达点云数据。