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公开(公告)号：CN109785441B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201711105656.X
申请日：2017-11-10
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司 , 国网河北省电力公司
摘要： 本发明涉及一种智能化运维方法及系统，根据智能设备现场采集的实体设备特征图像与预先建立的三维模型进行匹配得到对应的直流换流阀信息；对直流换流阀对应的三维模型直接分层提取模型在指定高度处的截面轮廓数据；获取直流换流阀的监测数据；将监测数据与所述直流换流阀各高度的截面轮廓数据进行融合后叠加到直流换流阀对应的三维模型上，得到直流换流阀的内外部分层模型信息，并通过智能设备进行增强现实展示。本发明利用大型电力设备三维模型成形件层片尖顶偏差不同分布形式下层片扫描轮廓的几何特征，精确地提取三维模型在指定高度处的截面轮廓数据，同时将内、外部分层等不同内部结构实时分层进行展示。
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公开(公告)号：CN109785441A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711105656.X
申请日：2017-11-10
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司 , 国网河北省电力公司
摘要： 本发明涉及一种智能化运维方法及系统，根据智能设备现场采集的实体设备特征图像与预先建立的三维模型进行匹配得到对应的直流换流阀信息；对直流换流阀对应的三维模型直接分层提取模型在指定高度处的截面轮廓数据；获取直流换流阀的监测数据；将监测数据与所述直流换流阀各高度的截面轮廓数据进行融合后叠加到直流换流阀对应的三维模型上，得到直流换流阀的内外部分层模型信息，并通过智能设备进行增强现实展示。本发明利用大型电力设备三维模型成形件层片尖顶偏差不同分布形式下层片扫描轮廓的几何特征，精确地提取三维模型在指定高度处的截面轮廓数据，同时将内、外部分层等不同内部结构实时分层进行展示。
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公开(公告)号：CN109118515B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810674183.3
申请日：2018-06-26
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网重庆市电力公司
摘要： 本发明实施例公开一种电力设备的视频跟踪方法及装置，用于头戴式显示终端，方法包括：采集当前电力设备的视频图像，视频图像包含多幅第一图片数据；从服务器下载用于识别视频图像的图像识别文件，图像识别文件包含多幅第二图片数据和该图像识别文件对应的电力设备的唯一编号；将每幅第一图片数据与每幅第二图片数据进行匹配，确定与当前电力设备对应的目标图像识别文件；根据目标图像识别文件获取当前电力设备的唯一编号；根据唯一编号，从服务器下载当前电力设备的三维模型以及当前电力设备在三维模型中的预设三维坐标。本发明可以定位跟踪当前电力设备的三维图像，可较为直观地呈现当前电力设备的运行情况，进而提高了电力作业人员的作业效率。
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公开(公告)号：CN109118515A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810674183.3
申请日：2018-06-26
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网重庆市电力公司
摘要： 本发明实施例公开一种电力设备的视频跟踪方法及装置，用于头戴式显示终端，方法包括：采集当前电力设备的视频图像，视频图像包含多幅第一图片数据；从服务器下载用于识别视频图像的图像识别文件，图像识别文件包含多幅第二图片数据和该图像识别文件对应的电力设备的唯一编号；将每幅第一图片数据与每幅第二图片数据进行匹配，确定与当前电力设备对应的目标图像识别文件；根据目标图像识别文件获取当前电力设备的唯一编号；根据唯一编号，从服务器下载当前电力设备的三维模型以及当前电力设备在三维模型中的预设三维坐标。本发明可以定位跟踪当前电力设备的三维图像，可较为直观地呈现当前电力设备的运行情况，进而提高了电力作业人员的作业效率。
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公开(公告)号：CN107967457B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201711210005.7
申请日：2017-11-27
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 东南大学 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06T7/73
摘要： 一种适应视觉特征变化的地点识别与相对定位方法及系统，包括：采集室外场景图像；基于所述室外场景图像和预先构建的场景库和场景分类器得到场景识别结果；基于所述场景识别结果和预先构建的环境概要地图得到相对定位结果。本发明采用机器学习技术提高了地点识别的准确性，借助开放大型标注图像数据集上训练的深度卷积神经网络模型来提取图像特征，而非人为地选取某一种固定的特征提取算子，因此特征提取更能适应视觉特征变化的情况。
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公开(公告)号：CN108539862A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810470415.3
申请日：2018-05-16
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开一种电力作业辅助方法及装置，其中方法包括如下步骤：获取目标电网设备的当前状态信息；将当前状态信息与目标电网设备的预设特征状态信息进行比较获取目标电网设备的目标作业需求；根据目标作业需求，选择与目标作业需求关联的情景作业数据库，情景作业数据库根据现场作业的实时情况进行设置；从情景作业数据库中获取目标作业需求对应的辅助数据信息，并将辅助数据信息向外输出。本发明可以为用户或电力作业人员在每次的电力作业时提供相关的电力作业服务辅助信息，使得电力作业人员能够快速获取电力作业的相关数据信息，进而提高了电力作业人员的作业效率。
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公开(公告)号：CN107678537A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710785919.X
申请日：2017-09-04
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院
CPC分类号： G06F3/011 , G06K9/00342 , G06K9/00744 , G06K9/00771
摘要： 本发明提供了一种增强现实环境中识别装配操作、模拟装配的方法和装置，所述识别方法包括获取装配人员的多帧连续图像；提取所述多帧连续图像中每一帧图像里所述装配人员的人体骨骼节点的深度信息；根据所述深度信息识别预设的装配操作。该方案通过实时获取装配人员的多帧连续图像，并进行图像分析，提取每一帧图像里所述装配人员的人体骨骼节点的深度信息，并根据该深度信息来识别装配人员的装配操作，从而实现将体感技术应用于装配领域，与现有技术中采用碰撞检测的识别方案相比，操作更加简单，更加人性化。
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公开(公告)号：CN108053608A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711091515.7
申请日：2017-11-08
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G08B21/02 , G01R19/145 , G06Q50/06 , G07C1/20
CPC分类号： G08B21/02 , G01R19/145 , G06Q50/06 , G07C1/20
摘要： 本发明提供本发明提供一种近电报警方法、装置及近电智能头盔，包括：基于GPS系统和电场传感器信号，预先绘制电力巡检区域的位置信息图，并预先计算电力巡检区域中各位置点对应的现场设备的安全距离；在进行电力巡检时，基于各位置点的电压信号以及电场传感器信号实时采集的电压信号变化情况，确定工作人员的当前位置；若工作人员的当前位置到电力巡检区域中任一设备位置的距离小于预先计算的安全距离，则报警。本发明不占用工作空间，且具备的GPS定位系统和设置不同设备的安全距离的功能，能够在技术上解决电力系统中出现的触电伤亡问题。
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公开(公告)号：CN108022039A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711165556.6
申请日：2017-11-21
申请人： 国家电网公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司
CPC分类号： Y02E60/76 , Y04S40/22 , G06Q10/067 , G06F17/5009 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于增强现实的变电站仿真培训系统，该系统的构建方法包括：获取变电站建筑结构及设备的原始模型数据及属性信息，对原始模型数据进行压缩抽样，生成离散模型数据，根据电力业务特征将离散模型数据组合生成轻量化三维造型；根据变电站的属性信息生成属性信息数据库；根据变电站的运行方式对变电站进行物理及电气行为建模，生成物理行为模型及电气行为模型；将轻量化三维造型、信息数据库、物理行为模型及电气行为模型进行组态封装，生成变电站仿真模型。通过实施本发明，提高了模型的压缩效率和质量，大大降低了数据的计算量，为变电站的仿真培训系统提供仿真模型。
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公开(公告)号：CN107967457A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711210005.7
申请日：2017-11-27
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 东南大学 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
CPC分类号： G06K9/00684 , G06K9/6202
摘要： 一种适应视觉特征变化的地点识别与相对定位方法及系统，包括：采集室外场景图像；基于所述室外场景图像和预先构建的场景库和场景分类器得到场景识别结果；基于所述场景识别结果和预先构建的环境概要地图得到相对定位结果。本发明采用机器学习技术提高了地点识别的准确性，借助开放大型标注图像数据集上训练的深度卷积神经网络模型来提取图像特征，而非人为地选取某一种固定的特征提取算子，因此特征提取更能适应视觉特征变化的情况。
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