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公开(公告)号:CN119919866A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202411904202.9
申请日:2024-12-23
Applicant: 云南电投绿能科技有限公司
IPC: G06V20/50 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/72 , G06V10/40 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06T7/269 , G06T7/246 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及智能安全监测领域,公开了一种智能安全帽佩戴状态识别系统和方法,系统包括样本数据获取模块、预处理模块、模型建立模块、模型训练和验证模块以及识别模块。样本数据获取模块用于获取历史安全帽佩戴传感器数据和视频流数据,并划分为训练集和验证集。预处理模块对数据进行筛选和特征编码,包括数据筛选模块和特征编码模块,筛选有效数据段并转换为特征向量。模型建立模块构建识别模型,包含特征提取子模块和改进的状态分类模块。模型训练和验证模块使用训练集训练模型,并用验证集验证结果。识别模块将待检测数据输入训练好的模型,识别安全帽佩戴状态,包括正常佩戴、未佩戴、佩戴不规范。本发明可以提高安全帽佩戴状态的识别准确性。
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公开(公告)号:CN120014666A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411868909.9
申请日:2024-12-18
Applicant: 云南电投绿能科技有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种安全护具的佩戴管理方法、装置、设备及存储介质,涉及电数字数据处理技术领域。本申请通过改进目标检测算法并融合人体关键点检测算法分别对每个应该具有一种安全护具的区域进行分别检测,相比于现有的计算机视觉,本申请仅对通过人体关键点检测算法划分出来的检测区域进行目标视觉检测,不需要所有模型分别遍历同一张整张图像,明显缩短了检测响应时长,并同时根据感应芯片的识别情况来判定是否佩戴有安全护具,避免了现有的计算机视觉对于低质量安全护具图像(遮挡、不清晰、过大、过小等)的误判,本申请的计算机视觉仅用于识别检测区域,并不用于识别安全护具,再通过感应芯片来匹配监测区域达到准确识别的目的。
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公开(公告)号:CN120013856A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411868927.7
申请日:2024-12-18
Applicant: 云南电投绿能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种高空作业的跌落检测方法、装置、设备及存储介质,涉及电数字数据处理技术领域。方法通过视觉分析施工人员在三维检测框与边界的相互关系,避免了现有的视觉算法所产生的二维检测框没有世界映射关系而导致的误判,同时也避免了施工人员在正常情况下的三维检测框与竖直边界瞬时相交时的误判,只有在三维检测框的中点超过竖直边界时才开始计时,并在三维检测框持续超过竖直边界一定时长(例如一秒、两秒、三秒等)后才会判定为即将跌落,避免了施工人员在正常工作中的误触发,使得本申请的跌落检测结果较为准确。
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公开(公告)号:CN117890740B
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410292339.7
申请日:2024-03-14
Applicant: 云南电投绿能科技有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本申请公开了一种发电站电缆的局放定位方法、装置、设备及存储介质,涉及电数字数据处理技术领域,方法通过将发电站的所有电缆相互作为对照参考,通过删除相同信号特征(例如正常的电流信号;光伏、风电的随机性导致的整体电网波动等),使得保留下来的没有相同类型的信号并识别为异常特征(例如液体介质中的气泡、固体孔隙、畸变严重的空间电场等缺陷等),相比于单个电缆的电流信号获取以及定位,本申请具有同一发电站的其他电缆作为对照组,减小了故障误判的几率,同时本申请通过随机定义信号获取点位并两两获取幅值差,通过多组信号获取点位来获取局部放电的点位,相比于单次检测,本申请的多次获取能够进一步减小误差,提高定位精度。
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公开(公告)号:CN117890740A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410292339.7
申请日:2024-03-14
Applicant: 云南电投绿能科技有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本申请公开了一种发电站电缆的局放定位方法、装置、设备及存储介质,涉及电数字数据处理技术领域,方法通过将发电站的所有电缆相互作为对照参考,通过删除相同信号特征(例如正常的电流信号;光伏、风电的随机性导致的整体电网波动等),使得保留下来的没有相同类型的信号并识别为异常特征(例如液体介质中的气泡、固体孔隙、畸变严重的空间电场等缺陷等),相比于单个电缆的电流信号获取以及定位,本申请具有同一发电站的其他电缆作为对照组,减小了故障误判的几率,同时本申请通过随机定义信号获取点位并两两获取幅值差,通过多组信号获取点位来获取局部放电的点位,相比于单次检测,本申请的多次获取能够进一步减小误差,提高定位精度。
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