-
公开(公告)号：CN110266938A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910439508.4
申请日：2019-05-24
申请人： 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电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站设备智能拍摄方法及装置，该方法包括：控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息，记录当前镜头的第一拍摄角度和第一拍摄焦距；调用预设的变电站设备智能识别模型对图像信息进行分析，识别图像信息中目标设备的位置及数量；根据目标设备的位置及数量调整镜头的角度和/或焦距，记录调整后镜头拍摄的第二拍摄角度和第二拍摄焦距；将镜头角度复原为第一拍摄角度，将镜头焦距复原为第一拍摄焦距；返回控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息的步骤，直至镜头累计转动一周。通过实施本发明，免去了人工提前设定巡视目标、拍摄角度和焦距等繁琐操作，提高了图像采集的效率。
-
公开(公告)号：CN110266938B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910439508.4
申请日：2019-05-24
申请人： 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电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站设备智能拍摄方法及装置，该方法包括：控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息，记录当前镜头的第一拍摄角度和第一拍摄焦距；调用预设的变电站设备智能识别模型对图像信息进行分析，识别图像信息中目标设备的位置及数量；根据目标设备的位置及数量调整镜头的角度和/或焦距，记录调整后镜头拍摄的第二拍摄角度和第二拍摄焦距；将镜头角度复原为第一拍摄角度，将镜头焦距复原为第一拍摄焦距；返回控制镜头按预设角度增量沿水平方向转动并采集图像信息的步骤，直至镜头累计转动一周。通过实施本发明，免去了人工提前设定巡视目标、拍摄角度和焦距等繁琐操作，提高了图像采集的效率。
-
公开(公告)号：CN110807353A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910826233.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能、输变电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统。包括以下步骤：采集变电站的场景图像；根据预先建立的变电站异物的目标检测模型，对所述场景图像中的异物进行识别，得到所述场景图像内的异物所在位置和异物的类型；其中，所述变电站异物的目标检测模型为根据预设的变电站内的异物类型以及若干变电站异物图像进行训练得到。本发明提升了异物检测准确性，能具体分辨出异物的种类，还能起到辅助变电站巡视、监控的作用。本发明方法所开发的模块可集成到固定摄像头和机器人本体以及它们的远程控制系统，赋予它们智能识别变电站内异物的能力，提升变电站巡视和监控的智能化水平。
-
公开(公告)号：CN110807353B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201910826233.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能、输变电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统。包括以下步骤：采集变电站的场景图像；根据预先建立的变电站异物的目标检测模型，对所述场景图像中的异物进行识别，得到所述场景图像内的异物所在位置和异物的类型；其中，所述变电站异物的目标检测模型为根据预设的变电站内的异物类型以及若干变电站异物图像进行训练得到。本发明提升了异物检测准确性，能具体分辨出异物的种类，还能起到辅助变电站巡视、监控的作用。本发明方法所开发的模块可集成到固定摄像头和机器人本体以及它们的远程控制系统，赋予它们智能识别变电站内异物的能力，提升变电站巡视和监控的智能化水平。
-
公开(公告)号：CN114069838B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111173115.7
申请日：2021-10-05
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 南瑞集团有限公司 , 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 , 国家电网有限公司
发明人： 李桐 , 于同伟 , 宋纯贺 , 沈力 , 罗旺 , 甘津瑞 , 于海斌 , 曾鹏 , 于诗矛 , 刘硕 , 谭凯 , 郝运河 , 夏源 , 陈其鹏 , 吴鹏 , 刘一涛 , 朱钰 , 李胜川 , 刘劲松 , 邵宝珠 , 王刚 , 宋进良 , 王同 , 刘扬 , 雷振江 , 张宏宇 , 杨超 , 吕旭明 , 田庆阳 , 丛培贤 , 董之微 , 杨滢璇
摘要： 本发明提供了一种智能传感器主动协同的变电站机器人智能巡检系统及方法，本发明巡检系统包括：智能机器人协同巡检层、自主协同层和变电站智能传感层形成三层智能巡检架构。本发明巡检系统中，巡检机器人进行自主路径规划完成图像数据采集，智能传感器感知被检测设备的状态并进行数据预处理和分析，巡检机器人和智能传感器通过近场通信机制和智能执行器进行主动协同，协同服务器基于巡检机器人感知数据进行复杂场景识别，以及对巡检机器人感知数据和智能传感器感知数据进行多源数据融合分析。显著的提升了巡视的及时性，避免操作过程的人员安全风险.减少巡检时的人工干预，保证变电巡视任务顺利进行。
-
公开(公告)号：CN114069838A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111173115.7
申请日：2021-10-05
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 南瑞集团有限公司 , 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 , 国家电网有限公司
发明人： 李桐 , 于同伟 , 宋纯贺 , 沈力 , 罗旺 , 甘津瑞 , 于海斌 , 曾鹏 , 于诗矛 , 刘硕 , 谭凯 , 郝运河 , 夏源 , 陈其鹏 , 吴鹏 , 刘一涛 , 朱钰 , 李胜川 , 刘劲松 , 邵宝珠 , 王刚 , 宋进良 , 王同 , 刘扬 , 雷振江 , 张宏宇 , 杨超 , 吕旭明 , 田庆阳 , 丛培贤 , 董之微 , 杨滢璇
摘要： 本发明提供了一种智能传感器主动协同的变电站机器人智能巡检系统及方法，本发明巡检系统包括：智能机器人协同巡检层、自主协同层和变电站智能传感层形成三层智能巡检架构。本发明巡检系统中，巡检机器人进行自主路径规划完成图像数据采集，智能传感器感知被检测设备的状态并进行数据预处理和分析，巡检机器人和智能传感器通过近场通信机制和智能执行器进行主动协同，协同服务器基于巡检机器人感知数据进行复杂场景识别，以及对巡检机器人感知数据和智能传感器感知数据进行多源数据融合分析。显著的提升了巡视的及时性，避免操作过程的人员安全风险.减少巡检时的人工干预，保证变电巡视任务顺利进行。
-
公开(公告)号：CN110610483B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910739992.2
申请日：2019-08-12
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种裂纹图像获取、检测方法、计算机设备及可读存储介质，属于计算机视觉技术领域。所述裂纹图像获取方法包括：通过对样本图像中目标设备进行检测，生成设备图像集，其次对设备图像集中的目标部件进行检测，生成部件图像集，然后对部件图像集进行处理，生成裂纹图像集；基于裂纹图像集训练检测模型；对样本图像的层层检测及对检测结果进行分割，结合了目标检测及语义分割技术来对裂纹进行识别，能够实现快速而准确地识别裂纹的具体像素，而不仅仅是识别其所在的外接矩形区域，据此而获取的裂纹图像更准确。本申请提供的裂纹检测方法，其裂纹检测模型基于上述裂纹图像获取方法获取的裂纹图像训练而成，能够快速而准确地识别裂纹。
-
公开(公告)号：CN110610483A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910739992.2
申请日：2019-08-12
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种裂纹图像获取、检测方法、计算机设备及可读存储介质，属于计算机视觉技术领域。所述裂纹图像获取方法包括：通过对样本图像中目标设备进行检测，生成设备图像集，其次对设备图像集中的目标部件进行检测，生成部件图像集，然后对部件图像集进行处理，生成裂纹图像集；基于裂纹图像集训练检测模型；对样本图像的层层检测及对检测结果进行分割，结合了目标检测及语义分割技术来对裂纹进行识别，能够实现快速而准确地识别裂纹的具体像素，而不仅仅是识别其所在的外接矩形区域，据此而获取的裂纹图像更准确。本申请提供的裂纹检测方法，其裂纹检测模型基于上述裂纹图像获取方法获取的裂纹图像训练而成，能够快速而准确地识别裂纹。
-
公开(公告)号：CN108805166B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201810415434.6
申请日：2018-05-03
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供了一种建立图像分类神经网络模型及图像分类方法、装置，该建立图像分类神经网络模型的方法中，首先获取包含已分类图像的训练集，然后根据密集连接卷积神经网络模型的密集块中各卷积层之间的距离，确定输入密集块中各卷积层的特征图的数量，形成第二密集连接卷积神经网络模型，并使用训练集对该第二密集连接卷积神经网络模型进行训练，生成图像分类神经网络模型，然后使用该图像分类神经网络模型对待分类图像数据进行分类。本发明实施例降低了图像分类过程中的网络参数量。
-
公开(公告)号：CN106651651B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201611137865.8
申请日：2016-12-12
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种电网用户用电功率曲线数据填补方法和装置，该方法包括根据台区线路T的状态估计线损率，并根据用户日曲线状态估计缺失的用户功率数据；微调线损率估计值和缺失的用户功率估计值，完成缺失数据的填补。该装置包括估计单元和调节单元。本发明提供的技术方案采用纵横结合的方式填补数据并作微调，能够得到更优更稳健的结果，提高了曲线数据填补的正确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
24 条记录 (耗时 0.07 秒)
