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公开(公告)号：CN116612548A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310381814.3
申请日：2023-04-11
申请人： 华能望谟新能源发电有限责任公司 , 北京中拓新源科技有限公司
IPC分类号： G07C1/20 , G05D1/10 , G05D1/02 , G06Q10/0635 , G06Q10/047
摘要： 本发明公开一种风电全自主巡检系统及其方法，本申请通过巡检模块获取巡检设备巡检原始路径参数，巡检设备静态状态下采集巡检设备所处区域自然环境数据，并构建气动模型数据库，巡检模式切换模块对所述巡检设备采集巡检设备所处区域自然环境数据进行预处理，得到有效巡检设备所处自然环境有效数据，将所述采集巡检设备实时坐标数据与所述巡检设备巡检原始路径参数进行比对，得到实时巡检坐标误差，通过重新计算得到新的巡检路径完成对被巡检风电设备巡检的任务。解决在极端自然环境下，风电巡检设备无法正常完成巡检相关数据的采集工作，导致风电巡检无法正常完成的问题。
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公开(公告)号：CN112487924B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202011340527.0
申请日：2020-11-25
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于深度学习技术从视频中判别人体意外摔倒的方法及装置。该方法利用深度学习模型提取人体的关键骨骼点，确定关键特征点在三维坐标系中的坐标，输出N*m*3矩阵，从每秒视频数据中抽取前后连续的k帧数据组成新矩阵N*k*m*3，计算新矩阵中每个人体的肩、肘、头、躯干以及膝的关键特征点的趋势向量以及相对位移，确定新矩阵中每个人体的躯干的中心点的坐标，计算新矩阵中每个人体的肩、肘、头以及膝的关键特征点相对于躯干的中心点的角动量偏移，计算角动量的加速度，判断新矩阵中每个人体是否符合预设的跌倒判定条件，如果符合则输出判定结果为人体产生跌倒，可以准确判断意外跌倒，不会将一般体育运动、表演等动作误判为人体跌倒。
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公开(公告)号：CN114302511A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111343204.1
申请日：2021-11-13
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
摘要： 本发明公开一种超清图像的目标检测系统。该系统包括：防护箱、承载板、支架箱以及图像采集装置，防护箱表面设置有与容置腔连通的开口端，开口端设置有防护框架，防护框架上设置有透明玻璃板，防护框架上设置有加热线，防护箱端面设置有吹气孔；支架箱设置于所述防护箱底部，支架箱内设置有电加热装置和气泵装置，电加热装置与加热线连接，气泵装置与吹气孔连接，通过电加热装置对防护框架上的加热线进行加热，从而向防护框架及透明玻璃板传递热量，实现除霜、水珠等效果，并可通过气泵装置从吹气孔吹起，起到吹散烟雾的作用，从而在采集环境恶劣的情况下，图像采集装置也不会受到外部环境的感染，可实现采集清晰的目标图像。
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公开(公告)号：CN112258441A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011235829.1
申请日：2020-11-09
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于可见光与红外线融合图像的生成方法，包括如下步骤：S1：图像关键点提取；通过机器学习技术，进行可见光与红外线图像关键点的提取，作为图像融合的基准校合点；S2：图像去色处理；对采集到的可见光图像进行褪色技术，抛弃色度信息，保流高频对比度信息；S3：温度信息提取；对红外热成像技术进行温度数据的提取，通过对所选取的摄像头自带的SDK来实现提取。本发明通过采用廉价的可见光摄像头来进行零部件的区分，采集低分辨率热成像的数据在可见光图像的基础上进行温度展示，同时可以在对物体轮廓敏感，而温度细节不敏感的情况下对可见光图像利用温度数据进行渲染，从而大幅度降低生成图像的成本。
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公开(公告)号：CN115700644A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211276374.7
申请日：2022-10-18
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于视觉的风电场站自动巡检方法及装置。本发明涉及风电场巡检技术领域，解决现有的风电场站巡检方式需要采集大量的图片进行人工检查缺陷，检测效率低下的问题。本发明通过在风电场的各检测需求点分别安装摄像头，对摄像头配置预置位，响应于预设的巡检计划的执行时间，启动巡检计划；按照巡检时间和巡检周期，控制相应的摄像头，在需要巡检的预置位拍摄图像；利用需要巡检的预置位对应的巡检模型，对图像进行检测，得到检测结果；本发明可根据风电场内环境或者设备的检测类型的不同，通过各自的巡检模型进行计算，进而对检测区域的目标给出检测结果，从而达到风电场站内替代人工进行巡检的目的，显著提升风电场巡检效率。
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公开(公告)号：CN115082432B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210856153.0
申请日：2022-07-21
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06T7/10 , G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01N21/88
摘要： 本发明公开一种基于细粒度图像分类的小目标螺栓缺陷检测方法及装置。本发明涉及缺陷检测技术领域，解决现有螺栓缺陷方法迭代效率低，计算复杂，漏检率高的问题。获取风电场中含有螺栓部件的图像，对图像中的螺栓采用检测框进行标注，将图像分为训练集和验证集，输入FCOS目标检测器中进行训练，得到目标检测的模型权重，根据目标检测的模型权重推理出螺栓在图像中的位置，根据螺栓在图像中的位置，将螺栓从图像中分割出来对分割出来的螺栓进行分类，将分割出来的螺栓划分为训练集和验证集，输入SE‑DenseNet201细粒度图像分类器进行训练，得到图像分类的模型权重，对实时图像分类出螺栓的缺陷类型，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN117034052A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310971423.7
申请日：2023-08-03
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
IPC分类号： G06F18/23 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/241 , H02J3/00
摘要： 本发明涉及电力系统运维技术领域，尤其涉及一种电力安全预警分析方法及系统，获取电力安全预警分析基础数据，当电力系统处于异常时，则持续对数据采集监测支节点进行数据采集，若数据采集监测支节点存在数据异常，则确定为故障点。通过对已知的电力检测信息构建全域的电力检测节点，对各节点正常运行状态的数据进行采集，当出现故障异常时，对各节点数据进行采集并与各节点正常运行时的数据进行对比，从而得到节点是否正常的分析结果，若节点异常，则可以在电力系统故障状态下判断出故障的位置以及设备，解决了现有的故障分析方法无法通过知识库以及模型进行故障分析，导致分析结果误差大的问题。
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公开(公告)号：CN115019028A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210923465.9
申请日：2022-08-02
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
摘要： 本发明公开一种多形态指针表读数智能识别方法及装置。本发明提供的一种多形态指针表读数智能识别方法，采用单阶段基于深度学习的目标检测方法，精确定位表盘和指针的位置，再通过不规则表盘校正和线性变换等数学方法，将识别的指针表角度映射到刻度盘刻度；单阶段基于深度学习的目标检测方法，任务过程得到简化，可降低内存占用和硬件要求，在指针表刻度盘无刻度字符的情况下也能够识别指针表读数，在部分表盘出现比较严重的变形的情况下，能够提升识别出的指针表读数的准确性。
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公开(公告)号：CN112305462A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011236526.1
申请日：2020-11-09
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
IPC分类号： G01R31/62 , G10L21/0208 , G10L25/18 , H04R1/08 , H04R3/00
摘要： 本发明公开了一种基于变压器声音识别变压器典型故障的系统，包括声音采集模块，声音处理模块、数据库、对比判断模块、结果输出模块和中央处理器，所述声音采集模块的输出端与声音处理模块连接，所述声音采集模块将采集的声音数据传输到声音处理模块中，所述声音处理模块的输出端、数据库的将处理后的数据传输到与对比判断模块中，所述结果输出模块的输入端与对比判断模块的输出端连接，所述结果输出模块用于输出对比判断模块的结果，本发明利用非接触式的采集变压器的声音信号来进行变压器运行中一些典型故障的判断，进行实时检测，通过这种无接触式声音传感可以在线测量变压器典型故障故障的根原因和判断，无需停电检修，且检测时间短。
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公开(公告)号：CN117037025A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310808959.7
申请日：2023-07-04
申请人： 北京中拓新源科技有限公司
摘要： 本发明公开一种电力故障影像识别方法及系统，将所述实时电力设备影像数据与所述历史电力设备影像数据进行对比，若所述电力设备影像设备对比结果中的近似度低于预设值，则启动实时电力设备影像数据降噪策略，然后调取所述标准影像背景视频数据对应的动态物体特征数据，采集电力设备运行数据，将降噪处理结果进行影像分析，并结合采集的所述电力设备运行数据，生成电力故障影像识别故障结果，根据动态物体特征将自然环境恶劣状态下采集的影像数据进行降噪，对降噪后的影像数据进行分析并结合传感器采集的数据，得到电力设备故障分析结果。实现了可以在自然环境恶劣的情况下，提升电力设备影像分析准确性的效果。
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