基于人工智能技术的配电房设备智能识别方法及装置

    公开(公告)号:CN117593560A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311300944.6

    申请日:2023-10-09

    摘要: 本发明提供一种基于人工智能技术的配电房设备智能识别方法及装置,属于配电巡检技术领域。所述方法包括:获取智能安全帽拍摄的配电房设备图像;对所述配电房设备图像进行数据前处理,获得处理后的配电房设备图像;使用预设的设备识别模型对所述处理后的配电房设备图像进行识别,获得识别结果;所述设备识别模型由改进的YOLOv5网络训练得到。所述方法采用的深度学习模型具有轻量化、低功耗、检测精度高、检测速度快的特点,能够实现配电房设备的实时、高精度智能识别,适合部署在智能安全帽这种计算资源有限的边缘设备中。

    电力基建智能监控方法、装置、系统和电子设备

    公开(公告)号:CN117218367A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311041787.1

    申请日:2023-08-17

    摘要: 本发明提供一种电力基建智能监控方法、装置、系统和电子设备,属于电力工程技术领域。方法包括:获取对电力基建现场采集的现场图像;将现场图像输入至目标检测模型,得到目标检测模型输出的现场图像中危险行为的检测结果;目标检测模型的检测网络中的卷积层用于基于输入特征图得到的本征特征图以及幻影特征图进行局部特征提取;幻影特征图是本征特征图通过廉价操作得到的。本发明目标检测模型的检测网络中的卷积层通过本征特征图提取丰富的特征信息,通过对本征特征图利用廉价操作得到的幻影特征图提取冗余的特征信息。本发明实现降低非关键特征的学习成本,有效地降低模型所需计算资源,降低模型结构复杂度,进而降低功耗,提高图像识别速度。

    一种配电线路检测方法、检测装置和存储介质

    公开(公告)号:CN116128831A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202310012890.7

    申请日:2023-01-05

    摘要: 本发明实施例提供一种配电线路检测方法、检测装置和存储介质,属于电力检测技术领域。配电线路检测方法包括:获取含有初始配电线路图像的图像数据集;利用双重注意力网络DANet对图像数据集中的初始配电线路图像进行分割,得到分割后的配电线路图像;改进YOLOv4网络模型,以使得所改进后的YOLOv4网络模型包括符合预设目标匹配度的先验框以及符合预设样本检测能力的损失函数;基于所述训练集中的分割后的配电线路图像对DANet和改进后的YOLOv4网络模型进行训练,以得到针对配电线路的检测模型;以及将测试集中的分割后的配电线路图像输入至针对所述配电线路的检测模型,以得到对于配电线路的检测结果。本发明实施例能够精确识别配电线路,且检测效率高。

    信号的峰值和谷值确定方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN117194892A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311108034.8

    申请日:2023-08-30

    IPC分类号: G06F18/10 G06F17/11 G06F17/16

    摘要: 本发明提供一种信号的峰值和谷值确定方法、装置和电子设备,属于数字信号技术领域。方法包括:获取待测信号的信号频率;基于信号频率和预设采样频率确定待测信号单周期内的多个采样点;基于多个采样点拟合形成多项式函数,及基于多项式函数确定第一候选峰值和第一候选谷值;基于多个采样点进行离散采样点的差分求解,确定第二候选峰值和第二候选谷值;确定第一候选峰值和第二候选峰值中的最值,作为待测信号的目标峰值,确定第一候选谷值和第二候选谷值中的最值,作为待测信号的目标谷值。本发明通过结合连续波形的峰谷值求解方法和离散采样点的峰谷值求解方法,实现在复杂的噪声环境中,可以精确求解有限序列周期信号的峰值和谷值。

    基于人工智能的输电线路无人机自主巡检方法及装置

    公开(公告)号:CN117173447A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202310876464.8

    申请日:2023-07-17

    摘要: 本发明实施例提供一种基于人工智能的输电线路无人机自主巡检方法及装置,属于输电线路巡检技术领域。所述方法包括:获取无人机拍摄的输电线路巡检图像;使用预设的目标检测模型对所述输电线路巡检图像进行检测,获得输电线路目标图像;使用预设的缺陷识别模型对所述输电线路目标图像进行缺陷识别,获得缺陷识别结果;所述缺陷识别模型由改进的YOLOv5m网络训练得到。所述方法通过目标检测模型定位绝缘子等输电线路目标图像,使用缺陷识别模型对所述输电线路目标图像进行缺陷识别,从而准确识别出输电线路上的缺陷,不仅拥有很高的检测精度,同时拥有很快的检测速度。