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公开(公告)号：CN117409367A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311420495.9
申请日：2023-10-30
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，获取与目标检测区域相对应的待处理图像；将待处理图像输入至目标分类模型，得到目标分类结果和输出置信度；在目标分类结果为预设分类结果中的一种时，获取采集待处理图像的采集时刻、目标区域的地理位置信息和气象信息；基于地理位置信息、气象信息、采集时刻、和与目标分类结果相对应的参考函数，确定地理位置参考值、气象参考值和时间参考值；基于地理位置参考值、气象参考值和时间参考值，确定与目标分类结果相对应的参考置信度；基于参考置信度和输出置信度，确定目标置信度；基于目标置信度和预设置信度阈值，确定是否更新目标分类结果，提高了识别烟和雾的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116188998B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310460702.7
申请日：2023-04-26
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本申请涉及一种输电架空线路缺陷识别方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取包含架空线路的原始图像；将原始图像输入至训练完成的图像识别模型；图像识别模型包括特征提取网络、主干网络模型图谱和颈部头部网络模型图谱；主干网络模型图谱包括多个主干网络；通过特征提取网络提取原始图像的特征信息；特征信息包括场景网络索引和场景特征向量；根据场景网络索引选取目标主干网络；并将原始图像和场景特征向量输入至目标主干网络，得到图像通用特征；根据图像通用特征，通过颈部头部网络模型图谱确定架空线路的缺陷类别。采用本方法能够实现对跨地域场景的高泛化性特征提取。
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公开(公告)号：CN116188962A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310465657.4
申请日：2023-04-27
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要： 本申请涉及一种电能计量装置的错误识别方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取电能计量装置图像；将所述电能计量装置图像输入至预先构建的目标检测模型中，预测所述电能计量装置图像中多个连接片的定位数据，以及计量回路的定位数据；根据多个连接片的定位数据确定各相连接片的联接状态，根据所述联接状态识别所述计量回路是否正常工作，得到计量回路状态识别结果；根据所述计量回路的位置数据识别所述计量回路的接线方式是否有误，得到接线方式识别结果；根据所述计量回路状态识别结果和所述接线方式识别结果得到所述电能计量装置图像对应的错误识别结果。采用本方法能够提高电能计量装置的错误识别效率。
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公开(公告)号：CN115880507A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310070419.3
申请日：2023-02-07
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要： 本申请涉及图像去重技术领域，提供了一种输电图像缺陷检测的去重方法，通过获取待检测的多张图像，根据相机拍摄图像时空间位置的接近程度，对图像进行分类，基于对同一类里的图像二维特征点提取的结果，对图像进行类内的两两匹配，当类内匹配到的两张图像的特征点相同的数量到达阈值时，将两张图像归入类内疑似重复图像集，获取图像集里各张图像的位姿，根据图像集里各张图像的位姿之间的相对关系，进行三维区域重构，确定类内疑似重复图像集里两两图像之间是否具有共视关系，当图像集里两两图像之间具有共视关系时，将具有共视关系的两张图像中的一张图像归入类内非重复图像集，显著地提高了缺陷去重的精准度和后续对图像进行缺陷检测的效率。
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公开(公告)号：CN117830102A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311661012.4
申请日：2023-12-05
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G06T3/4076
摘要： 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种图像超分辨率复原方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将低分辨率图像样本输入生成器，得到超分辨率图像；将超分辨率图像和高分辨率图像样本输入二值基滤波器和可学习的滤波器，得到超分辨率图像的第一低频特征带和第一高频特征带、以及高分辨率图像样本的第二低频特征带和第二高频特征带；进而得到超分辨率图像的第一低频信息和第一高频信息、高分辨率图像样本的第二低频信息和第二高频信息；根据超分辨率图像、高分辨率图像样本和上述高低频信息，重建得到高分辨率图像。采用本方法能够有效地分离图像的高低频信息，增强超分辨率处理的效果，重建更加真实和清晰的高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN117422305A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311427055.6
申请日：2023-10-30
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种山火告警置信度的确定方法、装置、电子设备及存储介质，包括：确定待检测山火位置，并确定与待检测山火位置对应的待检测数据；针对各待检测数据，根据当前待检测数据的至少一个待检测子数据以及与各待检测子数据对应的子权重，确定与当前待检测数据对应的子评估属性；基于各待检测数据对应的子评估属性以及各待检测数据对应的待使用权重，确定与待检测山火位置对应的山火告警置信度。实现了对待检测山火位置对应的山火告警进行置信度计算的方式，更加准确的确定待检测山火位置是否真正发生山火，以在真正发生山火时及时进行山火处理的效果。
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公开(公告)号：CN116894818A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310851644.0
申请日：2023-07-11
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要： 本申请涉及图像识别领域，特别是涉及一种基于对比学习的输电复合绝缘子污秽识别方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取目标检测图像，所述目标检测图像中包含输电复合绝缘子；将所述目标检测图像输入训练完成的目标检测模型，得到所述输电复合绝缘子的目标区域图像；将所述目标区域图像输入训练完成的对比学习网络模型，得到所述输电复合绝缘子的污秽识别结果。本发明通过目标检测模型得到所述输电复合绝缘子的目标区域图像，缩小检测范围，提高输电复合绝缘子的污秽识别的准确度，通过对比学习网络模型，得到所述输电复合绝缘子的污秽识别结果，进一步提高输电复合绝缘子的污秽识别的准确度。
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公开(公告)号：CN116543354A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310763232.1
申请日：2023-06-27
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/20 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请涉及一种红外图像线夹过热识别方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取目标输电线路的待检测红外图像；确定待检测红外图像的高温区域分布标识；根据待检测红外图像的高温区域分布标识，确定针对待检测红外图像的线夹识别模型；将待检测红外图像输入至线夹识别模型，得到待检测红外图像中目标过热线夹对应的线夹位置。采用本方法能够基于输电线路红外图像中的高温区域分布情况，确定针对输电线路红外图像进行线夹过热识别所需的线夹识别模型，针对性地利用对应的线夹识别模型，确定输电线路中的过热线夹，提高电网系统中线夹发热识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN115439721A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211388920.6
申请日：2022-11-08
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种电力设备异常少样本缺陷分类模型训练方法。所述方法包括：获取目标电力设备的设备样本图像；将设备样本图像输入至待训练的上述分类模型，通过上述分类模型获取设备样本图像对应的样本图像特征，并基于样本图像特征，得到样本图像特征对应的重建图像以及重建图像对应的重建图像特征；当设备样本图像为异常样本图像时，基于样本图像特征以及重建图像特征，得到第一损失值；当设备样本图像为正常样本图像时，基于设备样本图像、样本图像特征、重建图像以及重建图像特征，得到第二损失值；利用第一损失值与第二损失值，对上述进行训练，得到训练完成的上述分类模型。采用本方法能够使得上述分类模型的分类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN116343132B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310601996.0
申请日：2023-05-26
申请人： 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/17 , G06V20/00
摘要： 本申请涉及一种复杂场景电力设备缺陷识别方法、装置和计算机设备。所述方法包括：将电网巡检图像，输入场景特征提取模型中，得到所述电网巡检图像的场景特征；根据所述场景特征，对缺陷识别主干模型图谱进行筛选，得到所述电网巡检图像对应的目标主干模型；将所述场景特征和所述电网巡检图像，输入所述目标主干模型中，得到所述电网巡检图像的主干特征；将所述主干特征，输入缺陷识别颈部模型中，得到所述电网巡检图像的目标强化特征；将所述目标强化特征，输入缺陷识别头部模型中，得到所述电网巡检图像的缺陷识别结果。采用本方法能够提高复杂场景中电力设备的缺陷识别准确率。
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