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公开(公告)号：CN115641257A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211314652.3
申请日：2022-10-26
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06T3/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的恶劣场景数据增广方法、识别方法及装置。本发明所提出的方法能够在目前恶劣场景（如：雾天场景、雨天场景）下带标注数据极其不充足的情况下，通过以标注后的清晰图像和非成对的恶劣场景图像为输入，生成大量的与输入清晰图像对应的恶劣场景图像，并且使用清晰图像对应的标注作为生成恶劣场景图像的标注，以此实现数据增广的目的。为了保证生成图像的质量，首先，训练了生成对抗网络，提高生成的图像的质量；其次，使用网络生成的恶劣场景增广数据集，对目前主流的目标检测网络进行训练，使其实现恶劣场景下的目标检测任务。该方法可以实现恶劣场景数据的增广，训练目标测网络，使其能够完成恶劣环境下的目标检测任务。
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公开(公告)号：CN111898422A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010563168.9
申请日：2020-06-19
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力设备辨识方法，包括：构建电力设备数据库；通过公共数据库对Faster RCNN网络模型进行预训练；通过电力设备数据库对预训后的Faster RCNN网络模型继续训练得到训练完成的Faster RCNN网络模型；通过训练完成的Faster RCNN网络模型对设备图片进行辨识，本发明构建电力设备数据库以及通过对Faster RCNN网络模型进行预训练和再训练，在训练样本十分有限的情况下完成用于辨识电力设备的Faster RCNN网络模型的训练，有效的防止了过拟合现象，提高了电力设备的辨识精度，从而可以及时发现电力场景中的异常状况，间接的减少了安全隐患。
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公开(公告)号：CN113987250A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111130666.5
申请日：2021-09-26
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/583 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种适用于大规模图像的相似图像检索方法和装置，属于图像检索技术领域。方法包括：获取输入图像数据以及图像特征库数据，其中，图像特征库中的图像特征数据为利用预先训练的特征提取神经网络对预设图像库中的目标图像进行图像特征提取得到；利用所述特征提取神经网络对输入图像数据中的各输入图像提取图像特征；计算输入图像的图像特征与图像特征库中图像特征的欧式距离；根据计算得到的欧式距离，以及预先设定的相似度阈值，确定图像库中与输入图像相似的目标图像。本发明利用深度残差神经网络实现图像特征的提取，并基于所提取的特征进行图像相似度计算，能够提升图像检索效率。
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公开(公告)号：CN113642415A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110813933.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 北京易达图灵科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种人脸特征表达方法及人脸识别方法，引入了深层结构特征图，并将深层结构特征图中各节点表征的局部特征与全局特征向量相结合，可以使对待表达人脸图像的特征表达更加全面准确，为将特征表达应用于人脸识别时得到的识别结果提供显式的依据和理由，使识别结果的可解释性、可信度大为提升。
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公开(公告)号：CN112132135A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010877635.5
申请日：2020-08-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于图像处理的电网传输线检测方法、存储介质，方法包括：读入待检测图片；将图片灰度化；对灰度化图像进行平滑去噪、图像算术运算、灰度线性变换等一系列图像处理方法；对处理后的图像进行边缘检测；确定图像中的感兴趣区域ROI；对ROI内的像素点进行分类得到各传输线的边缘像素点集合；根据边缘像素点集合拟合传输线，并输出检测结果，检测结果可同时包括传输线的方程以及数量。利用本发明能够根据采集的图像进行传输线检测，能够排除天空以及云层等背景的干扰，具有一定的鲁棒性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117934293A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211291805.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06T5/00 , G06T5/60 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 一种针对风力涡轮机小目标缺陷检测的图像增强方法，对风力涡轮机小目标缺陷检测模型的训练图像进行增强，增强后的图片再与原图片混合到一起输入目标检测模型进行训练，得到针对风力涡轮机小目标的缺陷检测模型，所述增强方法为：筛选风力涡轮机缺陷训练数据集中包含小目标缺陷的图片，将图片中的小目标缺陷区域框进行图像复制，再粘贴到图片中小目标区域周围，得到增强的包含小目标缺陷的图片，用于训练缺陷检测模型。本发明针对小目标缺陷设计了特定的图像增强策略，从而提高风力涡轮机小目标缺陷检测的性能，并最终达成对风力涡轮机整体缺陷检测性能的提高，具有良好的广泛性与实用性。
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公开(公告)号：CN115170922A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210845075.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种跨模型异源特征融合方法、系统、存储器及计算设备，该方法通过对特征图进行多维深层次局部特征提取得到多维局部特征，来加强特征之间的联系；并且将所提取的多维局部特征和全局特征进行融合中，加入图像样本源特征，用于增强图像特征，提高了后续进行图像异常检测的精度。
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公开(公告)号：CN111931573A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010644553.6
申请日：2020-07-07
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了计算机视觉图像处理技术领域的一种基于YOLO进化深度学习模型的安全帽检测与预警方法，旨在解决现有技术中采用人工方式对工业生产环境下行人是否佩戴安全帽进行检测与预警，效率低下，效果不佳，不能满足实际需求的技术问题。所述方法包括如下步骤：将实时获取的目标视频图像输入预先训练好的YOLO进化深度学习模型，标记出目标视频图像中的未佩戴安全帽的人体；向所标记人体发出预警信号。
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公开(公告)号：CN118537594A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410711850.6
申请日：2024-06-04
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/72 , G06V10/10 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种电力异常场景小样本扩充方法及系统，该方法首先拍摄电力设备正常图像构建正常样本集，拍摄电力设备异常图像构建异常样本集；然后将电力设备正常图像进行目标识别和提取，得到仅包含电力设备的第一图像，将所述第一图像输入循环对抗生成网络得到第二图像，将第二图像替换第一图像拼接到电力设备正常图像中，生成第二电力设备异常图像；最后将第二电力设备异常图像加入异常样本集中以扩充异常样本数据集；本发明能够避免电力设备以外的环境干扰，生成符合类似布控球、无人机、监控摄像头拍摄得到的电力场景异常图像，扩充电力异常场景的小样本数据集。
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公开(公告)号：CN117671587A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311641419.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/096 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习的电力设备缺陷检测方法、系统，包括以下步骤：首先，对采集的电力设备图像进行图像增强，构建自监督样本集，并从中挑选出高质量设备异常图像进行标注，构建有监督样本集；其次，设计包含分层嵌入模块、局部感知模块和动态注意力聚焦模块的新型ViT网络，并通过对比学习在自监督样本集上训练新型ViT网络，得到预训练模型；然后，抽取出预训练模型中编码器部分，添加FPN网络和检测头网络，构建设备缺陷检测网络，并冻结编码器的权重，利用有监督样本集对网络进行微调；最后，对体积大于设定值的设备缺陷检测模型，使用知识蒸馏进行压缩和加速。本发明能够在少量标注样本情况下提升电力设备缺陷检测精度。
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