-
公开(公告)号：CN118010104B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410426176.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种电气线路老化程度检测方法及系统，实时获取由目标电气线路供电的电力设备的工作参数以及目标电气线路的外观参数；基于电力设备实时的工作参数与标准的工作参数对比，得到目标电气线路的第一老化影响系数；基于目标电气线路实时的外观参数与标准的外观参数对比，得到目标电气线路的第二老化影响系数；第一老化影响系数和第二老化影响系数结合得到综合老化影响系数；基于综合老化影响系数得到目标电气线路的老化程度。通过电气线路上各电力设备的工作参数结合电气线路的外保护层外观情况，对电气线路老化程度进行分析，提高了对电气线路老化检测的准确性，保障了电气线路沿线各电气设备的正常使用，避免了火灾的发生。
-
公开(公告)号：CN118010104A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410426176.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种电气线路老化程度检测方法及系统，实时获取由目标电气线路供电的电力设备的工作参数以及目标电气线路的外观参数；基于电力设备实时的工作参数与标准的工作参数对比，得到目标电气线路的第一老化影响系数；基于目标电气线路实时的外观参数与标准的外观参数对比，得到目标电气线路的第二老化影响系数；第一老化影响系数和第二老化影响系数结合得到综合老化影响系数；基于综合老化影响系数得到目标电气线路的老化程度。通过电气线路上各电力设备的工作参数结合电气线路的外保护层外观情况，对电气线路老化程度进行分析，提高了对电气线路老化检测的准确性，保障了电气线路沿线各电气设备的正常使用，避免了火灾的发生。
-
公开(公告)号：CN118759825A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410884702.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 南京师范大学
IPC: G05B11/42 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于熔池分割及模糊PID闭环控制的增材制造监测方法，包括：采集激光送粉增材制造过程的视频，划分为训练集、验证集和测试集，进行标注生成标签文件；搭建神经网络骨干结构，包括空间支路、语义支路和特征融合模块；搭建基于软阈值函数优化的注意力机制模块TA，将TA与搭建的神经网络骨干结构相结合，完成整个神经网络模型的搭建；将训练集的图像与标签文件送入神经网络模型中进行训练；将测试集的熔池彩色图像输入到熔池分割网络模型中进行推理，得到分割后的熔池像素级图像；实现对熔池面积的实时监测。本发明能够显著提高熔池图像在复杂环境下的像素级分割效果，具有精度高、分割效果好、控制性能优以及自适应性强的优点。
-
公开(公告)号：CN117391973A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311444732.5
申请日：2023-11-01
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/60 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度改进残差块CNN的图像去运动模糊方法，包括：采集并保存输电线路巡检机器人的电力巡检视频数据，制成数据集，并记为源数据集；将源数据集进行裁剪和压缩，得到清晰和模糊图像对，并记为电力巡检去模糊数据集；搭建多尺度改进残差块卷积神经网络，并使用电力巡检去模糊数据集对多尺度改进残差块卷积神经网络进行训练，得到训练好的多尺度改进残差块卷积神经网络模型；使用训练好的多尺度改进残差块卷积神经网络模型对电力巡检模糊图像数据进行去模糊。本发明提升了电力巡检图像去模糊的效果与准确性，适用于处理高压输电巡检机器人的巡检图像拍摄模糊问题，具有运算速度快、去运动模糊效果好、抗环境干扰能力强的优点。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.05 seconds)
