-
公开(公告)号:CN118429640A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410570121.3
申请日:2024-05-09
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本申请属于一种图像分割方法,针对现有采用目标检测器进行目标检测的方法,存在很难对小目标进行有效分割,以及深度学习神经网络图像分割性能差的技术问题,提供一种目标区域分割方法及相关装置,获得激光雷达点云图中的不连续点,将不连续点映射至单目视觉图像中,在映射后的单目视觉图像上,将不连续点对应的像素位置的置信值设为1,并对连续点对应的像素位置的置信值,根据与所述不连续点之间的距离按高斯分布进行赋值,生成置信图,最后,将单目视觉图像和置信图输入至训练后的深度学习神经网络中,将所述单目视觉图像划分为道路、非道路和人员三个类别,得到人员目标区域分割结果。
-
公开(公告)号:CN114332464A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202111680022.3
申请日:2021-12-31
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 一种安全风险行为检测方法、系统、设备和介质,获取包含目标对象的图像流;对所述图像流进行前景背景分离,得到前景信息图像流;对所述前景信息图像流进行节点识别,得到人体姿态节点信息;根据所述人体姿态节点信息,确定所述目标对象对应的行为。本发明将电力运检人员监控图像流进行前景‑背景分离,得到前景信息图像流,进而利用所分离出的前景信息进行电力运检人员安全风险行为检测,从而提升检测精度。根据前景信息图像流,有向检测电力运检人员人体姿态节点,得到人体姿态节点信息,根据人体姿态节点信息,实现对电力运检人员安全风险行为的辨识,从而抑制误检和漏检问题。
-
公开(公告)号:CN118351572A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410531578.3
申请日:2024-04-29
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06V40/10 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/049
摘要: 本申请属于一种前景检测方法,针对现有基于二维图像和利用双目视觉,进行人员检测和行为分析的方法,存在识别不准确、计算量大、实时性不高、不便于单独输出人员的技术问题,提供一种人员检测方法及相关装置,将双目视频影像分帧得到两个不同视角下的图像流,分离图像流中的前景和背景,根据两个前景图像流中前景图像的视差,结合双目视觉相机的内参,得到人员的三维坐标信息,极大的降低了计算数据量,进而提升了算法的实时性。另外,基于两个深度神经网络模型进行识别,进一步提高了检测效率和检测准确性。再者,本申请中基于前景图像流进行人体姿态节点检测,无需处理背景图像流,也提高了算法的实时性。
-
公开(公告)号:CN116503445A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310449496.X
申请日:2023-04-24
申请人: 国网甘肃省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要: 本发明涉及一种基于改进Yolov7模型的双目相机人体目标跟踪和定位方法,包括以下步骤:⑴将双目视觉相机中的两个相同规格的摄像头安装在覆盖电力施工现场的最高点,并使两个摄像头安装在同一安装平面上;⑵进行图像采集,获得左图像和右图像;⑶将左图像直接送入训练好的改进的Yolov7检测模型,得到目标ID以及人体区域位置信息;⑷采用归一化互相关方法寻找最相似的区域中心点作为目标跟踪轨迹点;⑸在左图像上由Yolov7模型锚定的人体目标区域中心点;⑹在右图像上采用加权支撑窗口区域匹配代价方法进行像素点匹配;⑺进行视差计算;⑻确定人体目标跟踪区域中心的空间位置,实现目标空间定位和跟踪。本发明可提升跟踪效率,实现高精度的人体目标空间位置定位。
-
公开(公告)号:CN114445850A
公开(公告)日:2022-05-06
申请号:CN202111513440.3
申请日:2021-12-10
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人: 张祥全 , 马志程 , 王利平 , 赵金雄 , 李洪斌 , 张驯 , 聂江龙 , 马宏忠 , 刘超 , 焦飞 , 贺洲强 , 谈元鹏 , 陈钊 , 蔡常雨 , 王锋 , 莫文昊 , 夏天 , 陈维 , 赵连斌 , 朱海涛
摘要: 本发明涉及基于深度图像的电力生产人员安全监测方法,通过图像识别算法识别二维图像中运检人员、变电设备;基于空间三维深度数据与人体三维深度数据,计算被检设备与人员距离,提出一种人员骨骼关节的方向自适应检测方法以及基于中心点距离的关联人员骨骼关节与人员检测识别结果的配对方法。本发明为提升我国电网企业的电力基建、运检等生产业务场景下工作人员的安全管控水平提供技术支撑。
-
公开(公告)号:CN114445850B
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202111513440.3
申请日:2021-12-10
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人: 张祥全 , 马志程 , 王利平 , 赵金雄 , 李洪斌 , 张驯 , 聂江龙 , 马宏忠 , 刘超 , 焦飞 , 贺洲强 , 谈元鹏 , 陈钊 , 蔡常雨 , 王锋 , 莫文昊 , 夏天 , 陈维 , 赵连斌 , 朱海涛
摘要: 本发明涉及基于深度图像的电力生产人员安全监测方法,通过图像识别算法识别二维图像中运检人员、变电设备;基于空间三维深度数据与人体三维深度数据,计算被检设备与人员距离,提出一种人员骨骼关节的方向自适应检测方法以及基于中心点距离的关联人员骨骼关节与人员检测识别结果的配对方法。本发明为提升我国电网企业的电力基建、运检等生产业务场景下工作人员的安全管控水平提供技术支撑。
-
公开(公告)号:CN116402713A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310350905.0
申请日:2023-04-04
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要: 本发明涉及一种基于二维图像和几何形状的电力三维点云补全方法,包括以下步骤:⑴选择电力设备,采用数码相机采集该电力设备的二维图像,同时采用点云设备采集其点云,然后采用图像分割算法,将二维图像分割成M个区域,计算M个区域的面积并用像素数量表示,取出面积大于数值k的N个区域;⑵根据二维图像到三维点云的映射关系,计算二维图像的N个区域中各像素点对应的点云坐标;⑶确认图像区域是否需要点云补全;⑷计算无对应点云坐标的像素点的点云坐标,实现点云补全。本发明具有点云密度大、可信度高、准确度、色彩信息丰富的优势。
-
公开(公告)号:CN113902992A
公开(公告)日:2022-01-07
申请号:CN202111179431.5
申请日:2021-10-09
申请人: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/98 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种视频质量评估方法、装置及存储介质,该方法包括:获取视频数据;根据空间金字塔采样对所述视频数据进行处理,得到子视频数据;对子视频数据进行RGB流分析和梯度流分析,得到RGB视频数据和梯度视频数据;对RGB视频数据和梯度视频数据进行时空建模,得到视频数据的隐向量;将隐向量输入至输出层中,得到视频数据的评估结果。通过实施本发明,采用空间金字塔采样策略来增强特征的表示能力;同时采用包含梯度流和RGB流的双流处理方案,由此可以捕捉到图像的大部分更高层次的含义,使其更适合视频质量异常的判断。此外,还采用了时空建模,考虑了视频帧间的时间连续性,从而提高了视频质量评估的准确性。
-
公开(公告)号:CN115470944A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202211127026.3
申请日:2022-09-16
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
摘要: 本发明公开了一种变电站设备主人制管理系统和运维方法,包括人员登记系统、信息查询系统、记录系统和汇总系统,所述人员登记系统与信息查询系统电相连,所述信息查询系统与记录系统电相连,所述人员登记系统、信息查询系统、记录系统和汇总系统电相连;人员登记系统用于识别工作人员,本发明属于电力安全技术领域,具体是指一种变电站设备主人制管理系统和运维方法。
-
公开(公告)号:CN117115728A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202310857545.3
申请日:2023-07-13
申请人: 国网甘肃省电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V20/64 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V20/70 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G08B3/10 , G08B21/24 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要: 本发明公开了一种应用于变电站现场作业的风险识别方法,包括以下步骤:对三维实景点云地图进行点云的聚类和语义分割;载入三维点云地图,导入工作票,布置变电站安全管控终端及激光雷达模块;对工作区域内的点云进行聚类和语义分割,完成三维点云地图与点云数据融合匹配;通过对工作人员的实时定位,进行实时监护,完成人员身份信息、违章行为的识别;对语义点云进行识别,匹配深度学习的风险识别库,对人员风险行为进行识别和告警。本发明还公开了一种应用于变电站现场作业的风险识别系统,包括与上述方法配合使用的装置及模块。本发明具有响应速度快、覆盖范围广、视频联动辅助监护、就地实时语音告警提示、全作业流程视频留存等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-