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公开(公告)号：CN102628727A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210124366.0
申请日：2012-04-25
Applicant: 上海交通大学 , 江苏骏龙电力科技股份有限公司
Abstract: 一种变压器振动监测系统，包括六个振动传感器分别设置于变压器的六个振动测试点上，每个振动传感器的输出信号接头与信号调理模块的输入信号接头相连，信号调理模块的六路信号输出通道和多通道A/D转换器的六路信号输入通道连接，信号调理模块的一路信号输出通道与比较器的一路信号输入通道连接，比较器信号输出通道与主控模块的控制信号输入通道连接，主控模块的控制信号输出通道与触发模块中D/A转换器的信号输入通道连接，多通道A/D转换器的数据总线与主控模块的数据总线、SRAM的数据总线相连。本发明实现对变压器振动信号的同步数据采集，利用电源和信号线复用技术，确保了振动传感器的工作稳定，增强了信号的抗干扰能力，使得输出信号能真实反映变压器的各个频次的谐波，测量数据精度更高。
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公开(公告)号：CN110309865A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910530052.2
申请日：2019-06-19
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种无人机巡视输电线路销钉缺陷分级图像识别方法，包括：S0、利用巡视采集图像对区域推荐卷积神经网络和SVM分类器进行预训练；S1、巡视采集图像送入区域推荐卷积神经网络；S2、利用区域推荐卷积神经网络对销钉进行定位，输出销钉定位矩形框图像；S3、对销钉定位矩形框图像上采样并作灰度化处理；S4、提取步骤S3处理后图像的SIFT特征；S5、对图像SIFT特征采用K-means算法聚类并制作成词袋模型；S6、词袋模型送入SVM分类器判断销钉是否存在缺陷。有益效果是简化了输电线路巡检人员的工作量，提高了输电线路销钉缺陷的检出率。
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公开(公告)号：CN110503135A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910698625.2
申请日：2019-07-31
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种用于电力设备边缘侧识别的深度学习模型压缩方法，通过直接修改已训练完成的深度学习模型，实现相关识别模型的压缩和加速，包括：批量归一化层融合：将批量归一化层与其之前的卷积层进行融合；针对全连接层的奇异值分解：基于矩阵的奇异值分解算法，在全连接层之前加入中间层，对全连接层的参数进行压缩；模型权重的量化：采用权值共享方法，根据深度学习模型的冗余性，对参数进行量化转换。各步骤既可独立使用，也可相互配合工作。同时提供了一种压缩系统。本发明实现对已训练完成的深度学习模型的压缩和加速，在当前电力公司积极推进泛在电力物联网的环境下，有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN110516551B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910686677.8
申请日：2019-07-29
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/774 , G05D1/12
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉的巡线位置偏移识别系统，包括：特征提取网络、电力线识别模块、电力塔架及部件识别模块；各个部分相互配合，在无人机巡线时实时执行当前位置识别，并在无人机偏离巡线目标时发出信号。特征提取网络负责提取图像的各级特征，用于后续的识别工作。电力线识别模块在训练时仅需类别标签，大大降低了样本标注的工作量。电力塔架及部件识别模块基于目标检测算法，在电力线识别模块识别到电力线形状变化时开始识别此处的部件类型，根据识别框的大小及位置确定无人机当前位置是否偏移。同时提供了一种识别方法和无人机。本发明实现了对巡线无人机的位置识别，并在位置偏移时发出信号，可用于辅助操控或无人机自动巡线等工作。
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公开(公告)号：CN110334612A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910529984.5
申请日：2019-06-19
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明涉及具有自学习能力的电力巡检图像目标检测方法，包括：将含有目标对象的图片样本、目标对象位置标注文件送入Context CNN，训练Context模型；基于Context模型对输入的背景图片、扩充的目标对象图片进行图像融合处理得到扩充的图片样本及目标对象位置标注文件；基于送入Faster R-CNN的图片样本、位置标注文件训练目标检测模型1、目标检测模型2；Faster R-CNN基于目标检测模型1、和/或目标检测模型2输出采集的图片样本中是、否含有目标对象的检测结果。有益效果是克服电力行业应用图像识别技术存在的训练数据集不足的情况，在使用过程中自动提升识别性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110503135B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910698625.2
申请日：2019-07-31
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
IPC: G06F18/21
Abstract: 本发明提供了一种用于电力设备边缘侧识别的深度学习模型压缩方法，通过直接修改已训练完成的深度学习模型，实现相关识别模型的压缩和加速，包括：批量归一化层融合：将批量归一化层与其之前的卷积层进行融合；针对全连接层的奇异值分解：基于矩阵的奇异值分解算法，在全连接层之前加入中间层，对全连接层的参数进行压缩；模型权重的量化：采用权值共享方法，根据深度学习模型的冗余性，对参数进行量化转换。各步骤既可独立使用，也可相互配合工作。同时提供了一种压缩系统。本发明实现对已训练完成的深度学习模型的压缩和加速，在当前电力公司积极推进泛在电力物联网的环境下，有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN110516551A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910686677.8
申请日：2019-07-29
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉的巡线位置偏移识别系统，包括：特征提取网络、电力线识别模块、电力塔架及部件识别模块；各个部分相互配合，在无人机巡线时实时执行当前位置识别，并在无人机偏离巡线目标时发出信号。特征提取网络负责提取图像的各级特征，用于后续的识别工作。电力线识别模块在训练时仅需类别标签，大大降低了样本标注的工作量。电力塔架及部件识别模块基于目标检测算法，在电力线识别模块识别到电力线形状变化时开始识别此处的部件类型，根据识别框的大小及位置确定无人机当前位置是否偏移。同时提供了一种识别方法和无人机。本发明实现了对巡线无人机的位置识别，并在位置偏移时发出信号，可用于辅助操控或无人机自动巡线等工作。
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公开(公告)号：CN109784672A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811587468.X
申请日：2018-12-25
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于区域推荐卷积网络的针对电网异常的实时监测报警系统，包括：固定式的摄像装置、区域推荐卷积神经网络、样本生成系统、报警系统。各个部分相互配合，自动完成对电网指定位置的实时监测工作。区域推荐卷积神经网络由两个网络组成，区域推荐网络预测可能出现异常的区域，卷积神经网络精确定位异常对象的种类及其大小和位置。在发现异常情况后立即通过邮件、短信等方式报警，通知巡检员。同时提供了一种上述针对电网异常的实时监测报警系统的实时监测报警方法。本发明实现了对电网指定位置的指定异常情况的自动化实时监测，节约大量人力。
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公开(公告)号：CN112307851A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910710454.0
申请日：2019-08-02
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种电力铁塔上鸟巢的识别方法，其包括训练步骤和识别步骤，训练步骤包括：S100：采集电力铁塔二维案例图像；S200：构建卷积神经网络并对其进行训练，以使卷积神经网络进行数据简化处理；S300：构建采用多个限制玻尔兹曼机堆叠形成的深度信念网络，将二维数据降维到含有电力铁塔图像特征的一维数据输入深度信念网络，采用一维数据对深度信念网络进行训练，以使深度信念网络输出识别结果；识别步骤包括：D100：将待识别的电力铁塔二维图像输入经过训练的卷积神经网络，卷积神经网络输出经过数据简化的二维数据；D200：将二维数据降维至一维数据输入经过训练的深度信念网络；D300：深度信念网络输出识别结果。
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公开(公告)号：CN119827924A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411939377.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 上海交通大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 加越乾 , 彭旭东 , 江翼 , 程林 , 杨旭 , 张民 , 郭贤珊 , 张静 , 许永鹏 , 刘诣 , 周正钦 , 刘睿 , 金雷 , 潘书燕 , 闫兴中 , 孙炜昊 , 江秀臣
Abstract: 本发明公开一种基于四元天线阵列换流变局放监测及定位系统，包括控制主机，控制主机通过计算处理单元与多个数据采集单元相连，还通过无线通讯模块与上位机相连，每个数据采集单元均通过各自模拟信号处理单元与对应宽带天线相连；每个模拟信号处理单元用于对各自宽带天线接收的电磁波信号进行去噪；每个数据采集单元用于将各自模拟信号处理单元处理后的电磁波信号进行模数转换；计算处理单元用于对转换后的电磁波信号进行数据分析，获得监测所需的指标数据；控制主机用于接收上位机的监测任务指令，运行监测控制软件程序，控制模拟信号处理单元和数据采集单元执行任务，并控制计算处理单元进行数据分析，将分析结果存储至固态硬盘或实时传送至上位机，或从固态硬盘调取历史局放数据。
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