一种智能电网用运维小车

    公开(公告)号:CN113752931A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202110864306.1

    申请日:2021-07-29

    IPC分类号: B60P1/00 B60P1/54 H02G1/02

    摘要: 本发明公开了一种智能电网用运维小车,属于电网维护技术领域,包括车体和驱动履带,车体的一端设置有驱动履带,所述车体的另一端设置有维护机构,维护机构包括用于对物体进行吊运的吊运组件、用于对吊运组件的位置进行调节的调节组件以及用于防止物体在吊运过程中发生摆动的防护组件,所述吊运组件包括第一限位板,第一限位板的一侧间隔设置有第二限位板,第一限位板的一端设置有用于对于第二限位板的位置进行调节的高度调节件;本发明结构简单,使用方便,使用时通过限位组件和防坠组件的相互配合,避免挂钩在吊运物体的过程中发生摆动,从而防止被吊运的物体由于风力等外界因素而发生摆动,使运维小车的使用更加安全。

    一种智能电网监控器安装支架

    公开(公告)号:CN113790339A

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202110885736.1

    申请日:2021-08-03

    IPC分类号: F16M11/04 F16M11/18 F16M11/22

    摘要: 本发明提供了一种智能电网监控器安装支架,属于智能电网设施技术领域,包括支架本体、驱动部、监控器、电缆以及接线部,所述支架本体一侧设有工作位和检修位,所述控制器活动安装在所述支架本体一侧,所述驱动部设置在所述支架本体内部,用于带动所述控制器在所述检修位与所述工作位之间来回移动,所述电缆设置在所述支架本体一侧的工作位处,所述接线部设置在所述监控器一侧,在所述驱动部带动所述监控器移动所述工作位时,所述接线部可与所述电缆连接,此时所述监控器可对电缆进行数据监测。本发明实施例相较于现有技术,能够实现监控器在工作位与检修位之间移动,进而方便工作人员对监控器进行检修和维护,具有监控器检修效率高的优点。

    一种智能电网断路器
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113764234A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202110863217.5

    申请日:2021-07-29

    IPC分类号: H01H71/08 H01H71/66

    摘要: 本发明公开了一种智能电网断路器,属于断路器技术领域,包括安装底板、分合闸、断路器主体和接线端子,安装底板的侧面设置有断路器主体,断路器主体的侧面设置有分合闸,断路器主体的两端设置有接线端子,所述安装底板的两端设置有与接线端子相对应的固定机构,固定机构包括用于防止与接线端子连接的电线发生晃动的锁止组件以及用于对锁止组件进行解锁的复位组件,所述锁止组件包括限位框架,限位框架的内壁上间隔设置有第一锁止板;本发明结构简单,使用方便,使用时通过锁止组件和复位组件的相互配合实现对电线的快速固定和释放,避免电线与接线端子的连接处由于电线的晃动而产生松动,使断路器的使用更加安全。

    一种基于毫米波雷达的居家老人行为监测方法及系统

    公开(公告)号:CN113658412A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110894480.0

    申请日:2021-08-05

    摘要: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的居家老人行为监测方法及系统,由用户自定义设置背景信息;毫米波雷达模块采集人员心跳信息、呼吸频率、位置信息和姿态信息,并发送至网关;网关将接收的信息与预设阈值进行对比,判定出现波动异常时,开启定位和姿态探测功能;毫米波雷达模块再次进行人员定位,并采集人员姿态信息;利用背景信息、定位信息、心跳信息、呼吸频率、姿态信息生成图像信息;基于人员姿态信息选择机器学习模型参数;将图像信息导入选择的机器学习模型参数,提取特征信息进行判别分类。本发明针对居家老人健康状态监测需求,可个性化定制、非接触式监测,及时性、可靠性、准确性和有效性高。

    基于毫米波雷达的疲劳检测系统

    公开(公告)号:CN113499051A

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110894559.3

    申请日:2021-08-05

    摘要: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的疲劳检测系统,包括检测终端件和远端服务器,所述检测终端获取工作人员状态信息后传送至本地处理终端,由本地处理终端根据机器学习模型对疲劳状态进行判断处理,并挖掘收集的典型特征上报远端服务器更新机器学习的模型参数;所述系统还包括为客户提供定制检测服务的检测服务终端。本发明通过无接触且结合心跳呼吸频率和体态变化探测数据的方式进行疲劳判定,准确度更高且操作更方便快捷;可根据用户需求定制不同的检测服务,适用性广,系统不断学习提升,应用价值高。

    一种基于机器学习的对海监视雷达目标识别方法

    公开(公告)号:CN113447902A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110684658.9

    申请日:2021-06-21

    IPC分类号: G01S7/41

    摘要: 本发明公开了一种基于机器学习的对海监视雷达目标识别方法,包括如下步骤:S01,采集路口不同场景下的对海雷达探测信息,形成回波监视画面;S02,将对海雷达回波监视画面进行截图,形成图像信息数据;S03,对S02获得数据进行预处理,作为训练样本,构建训练集、测试集;S04,构建基于多任务卷积神经网络的机器学习模型;S05,用S02得到的训练集和测试集对S03得到的机器学习模型进行训练,得到合适的模型参数;S06,将S02得到的对海雷达回波监视画面数据输入到S05训练好的机器学习模型进行分类,识别船舶目标并定位和判断数量。本发明通过对对海雷达回波数据形成的图像进行处理,实现目标识别和分类,具有通用性和高效性的优点。