公开(公告)号：CN117723053A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311615790.X

申请日：2023-11-29

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 吴华 ,  李浩 ,  白晓静 ,  李剑

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本申请提供一种强化学习式多传感器融合导航方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取同一时刻的激光雷达的点云数据、双目相机的图像数据和惯性测量单元的IMU数据；根据图像数据生成视觉路标因子；根据点云数据生成直线路标因子和平面路标因子；根据IMU数据生成IMU预积分因子；根据视觉路标因子、直线路标因子、平面路标因子和IMU预积分因子构建因子图；利用强化学习对因子权重进行优化，生成优化后的目标因子图；根据目标因子图进行导航。装置用于执行上述方法。本申请通过根据各个传感器采集的数据构建因子图，并通过强化学习对因子图进行优化，利用优化后的因子图进行导航，以此在计算资源有限的情况下提高导航效率。

公开(公告)号：CN116824126A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310674179.8

申请日：2023-06-08

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 白晓静 ,  吴华 ,  谢雅祺 ,  张文彪 ,  赵淼

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/766 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供了一种绝缘子小样本缺陷检测方法、系统、电子设备及介质，属于图像处理领域，方法包括：获取待检测图像及支撑集；基于绝缘子缺陷检测模型及支撑集，对待检测图像中的绝缘子串及缺陷进行检测，以确定待检测图像中的绝缘子串是否存在缺陷以及存在缺陷时的缺陷位置。绝缘子缺陷检测模型包括绝缘子串检测网络及缺陷检测网络，绝缘子串检测网络用于检测待检测图像中绝缘子串的位置，并将待检测图像中的绝缘子串分割为多个查询子块特征图；缺陷检测网络用于根据所述支撑集，对各查询子块特征图进行分类回归。本发明在缺陷样本极少的情况下实现绝缘子缺陷的高精度检测。

公开(公告)号：CN116664673A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310822520.X

申请日：2023-07-05

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 吴华 ,  付芳芳 ,  白晓静

IPC: G06T7/70 ,  G06T3/00 ,  G06T15/06

Abstract: 本申请提供一种巡检视点确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理；根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检对象的安全区域；根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集；根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。可以使得巡检设备在巡检过程中与待巡检对象保持相应的安全距离，相对于人工从随机生成的巡检视点规定的目标巡检视点更合理。

公开(公告)号：CN116703043A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310994190.2

申请日：2023-08-09

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 吴华 ,  徐肖顺 ,  白晓静

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06V10/762

Abstract: 本公开提供了一种无人机巡视点规划方法、装置及电子设备，通过获取三角形面片化的对象模型，确定视点采样约束空间以及投影质量约束函数；在视点采样约束空间中，确定满足投影质量约束函数的候选视点集，并在候选视点集中筛选满足预设覆盖率的目标视点集；确定视点观测对应可视面片的动作值集合，根据视线方向与焦距值针对动作值集合进行聚类，确定聚类后满足最大化类间散度与最小化类内散度的聚类中心，根据聚类中心对应的视线方向与焦距值拍摄待巡检对象。可以优化视点拍摄质量以及无人机飞行时间，保证采集数据质量的基础上大大提升巡检效率。

公开(公告)号：CN117315513A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311510722.7

申请日：2023-11-13

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 吴华 ,  白晓静 ,  刘炜琪

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774

Abstract: 本申请提供了一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统，其中，所述方法应用于图像处理终端，包括：利用随机脉冲噪声分别对多个正常图像进行噪声叠加得到多个第一异常图像；对于每个第一异常图像，利用该第一异常图像中的加噪区域对目标图像中的替换区域进行图像替换得到第二异常图像；利用训练好的图像特征提取模型提取出每个正常图像的第一图像特征和每个第二异常图像的第二图像特征；利用每个第一图像特征、每个第二图像特征和每个模拟电力巡检图像的第三图像特征对初始预测模型进行训练得到目标预测模型；利用目标预测模型确定出目标电力巡检图像的图像状态。采用上述方法，以提高检测得到的电力巡检图像的图像状态的准确性。