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公开(公告)号：CN114820745B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111516581.0
申请日：2021-12-13
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： G06T7/50 , G06T3/4007 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/82
摘要： 本发明提出一种单目视觉深度估计系统、方法、计算机设备及计算机可读存储介质，系统包括：深度模型建立模块，用于建立左右视角图片双向重构的深度网络模型，深度网络模型包括空间注意力通道、卷积残差网络，由空间注意力置信值与残差网络中间层的基本积生成视差图；训练模块，用于训练深度网络模型，获取左侧视角的重叠域损失约束权重、右侧视角的重叠域损失约束权重，对重叠域约束外观损失值、重叠域约束左右一致性损失值修订，基于左右侧视角视差图平滑约束损失值，计算双向重构后的重叠域约束损失值，获取最优深度网络模型；测试模块，用于输入单目图像，计算单向卷积残差和空间注意力置信图的基本积作为视差图；后处理模块，用于获取深度图。
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公开(公告)号：CN113205027A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110453594.1
申请日：2021-04-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电设备金属锈蚀的检测装置及检测方法，包括依次连接的样本采集模块、分层嵌套标注模块、目标检测模型训练模块以及检测结果整合模块；所述样本采集模块用于具有锈蚀缺陷的变电设备样本；所述分层嵌套标注模块对样本进行标注并划分为训练集、验证集、测试集；所述目标检测模型训练模块采用已标注的训练集对目标检测模型进行训练，获得变电设备锈蚀检测模型；所述检测结果整合模块将检测结果中所有相交检测框合并。本发明相比于传统标注方法训练得到的目标检测模型在变电设备锈蚀检测中有着更高的检测率和召回率。
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公开(公告)号：CN113205027B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110453594.1
申请日：2021-04-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电设备金属锈蚀的检测装置及检测方法，包括依次连接的样本采集模块、分层嵌套标注模块、目标检测模型训练模块以及检测结果整合模块；所述样本采集模块用于具有锈蚀缺陷的变电设备样本；所述分层嵌套标注模块对样本进行标注并划分为训练集、验证集、测试集；所述目标检测模型训练模块采用已标注的训练集对目标检测模型进行训练，获得变电设备锈蚀检测模型；所述检测结果整合模块将检测结果中所有相交检测框合并。本发明相比于传统标注方法训练得到的目标检测模型在变电设备锈蚀检测中有着更高的检测率和召回率。
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公开(公告)号：CN114820745A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111516581.0
申请日：2021-12-13
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： G06T7/50 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06V10/774
摘要： 本发明提出一种单目视觉深度估计系统、方法、计算机设备及计算机可读存储介质，系统包括：深度模型建立模块，用于建立左右视角图片双向重构的深度网络模型，深度网络模型包括空间注意力通道、卷积残差网络，由空间注意力置信值与残差网络中间层的基本积生成视差图；训练模块，用于训练深度网络模型，获取左侧视角的重叠域损失约束权重、右侧视角的重叠域损失约束权重，对重叠域约束外观损失值、重叠域约束左右一致性损失值修订，基于左右侧视角视差图平滑约束损失值，计算双向重构后的重叠域约束损失值，获取最优深度网络模型；测试模块，用于输入单目图像，计算单向卷积残差和空间注意力置信图的基本积作为视差图；后处理模块，用于获取深度图。
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公开(公告)号：CN113191362B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110452669.4
申请日：2021-04-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电设备油渗漏缺陷的检测装置及方法，其中检测方法包括模型训练阶段的缺陷区域检测模型训练方法和油污与水渍甄别模型训练方法，以及缺陷检测阶段的缺陷区域检测方法和油污与水渍甄别方法；检测装置包括顺次连接的变电设备油渗漏缺陷区域检测模块和油污与水渍甄别模块。本发明借助训练的两个深度学习模型，将变电设备油渗漏缺陷检测分为二步完成，以获得更好的召回率和准确率，解决了以往方法及装置无法精准区分水渍和油污的不足。
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公开(公告)号：CN113191362A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110452669.4
申请日：2021-04-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电设备油渗漏缺陷的检测装置及方法，其中检测方法包括模型训练阶段的缺陷区域检测模型训练方法和油污与水渍甄别模型训练方法，以及缺陷检测阶段的缺陷区域检测方法和油污与水渍甄别方法；检测装置包括顺次连接的变电设备油渗漏缺陷区域检测模块和油污与水渍甄别模块。本发明借助训练的两个深度学习模型，将变电设备油渗漏缺陷检测分为二步完成，以获得更好的召回率和准确率，解决了以往方法及装置无法精准区分水渍和油污的不足。
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公开(公告)号：CN113436184B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110799838.1
申请日：2021-07-15
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/60 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/40 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于改进孪生网络的电力设备图像缺陷判别方法，其步骤包括电力设备图像采集、数据清洗、数据增广、构建图像判别数据集、判别模型训练、实时推理和数据集更新与模型迭代。针对因图像训练样本收集难、缺陷特征不一致的设备缺陷类型进行了分析，构建了基于孪生网络结构的缺陷图像判别模型，提出了数据集更新与模型迭代优化策略，利用实时推理后的电力设备图像扩充判别数据库，提升了数据集数量的同时保证了数据集的质量；同时基于更新后的数据集定期重新训练模型，实现模型的迭代优化，设计的联合优化损失函数，综合考虑了类间可分性和类内紧凑性，提升了电力设备图像缺陷判别准确度的同时加快了模型训练收敛速度。
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公开(公告)号：CN113407497B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110526443.4
申请日：2021-05-14
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于厂站端监控系统全景数据的一键重命名方法，修改范围主要包括实时数据库、图形库、五防库、顺控库、报表库、告警直传/远程浏览文件、SCD模型、RCD模型、设备的CID/CCD文件、校验码描述文件MCCD等。监控主备机和工作站以及网关机根据命名规则对库中线路名称或者调度编号等信息重命名以后，在本地生成修改记录文件，修改记录文件包括修改时间、修改人、修改前数据和修改后数据，保证修改记录可追溯，同时，可以根据修改记录文件内容恢复原数据，防止因修改错误导致厂站端监控系统运行异常。本发明在保证厂站端监控系统稳定运行的前提下，可以一键对厂站端的线路名称或者调度编号等信息进行修改，将信息传递至各应用，实现描述信息同步。
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公开(公告)号：CN113436184A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110799838.1
申请日：2021-07-15
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于改进孪生网络的电力设备图像缺陷判别方法，其步骤包括电力设备图像采集、数据清洗、数据增广、构建图像判别数据集、判别模型训练、实时推理和数据集更新与模型迭代。针对因图像训练样本收集难、缺陷特征不一致的设备缺陷类型进行了分析，构建了基于孪生网络结构的缺陷图像判别模型，提出了数据集更新与模型迭代优化策略，利用实时推理后的电力设备图像扩充判别数据库，提升了数据集数量的同时保证了数据集的质量；同时基于更新后的数据集定期重新训练模型，实现模型的迭代优化，设计的联合优化损失函数，综合考虑了类间可分性和类内紧凑性，提升了电力设备图像缺陷判别准确度的同时加快了模型训练收敛速度。
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公开(公告)号：CN118942088A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410985944.2
申请日：2024-07-23
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电设备图像数据增强方法、系统及远程智能巡视系统，该方法首先采集变电站的包含缺陷的变电设备图像，根据变电设备与缺陷类别的对应关系建立变电设备缺陷图像样本库；然后建立变电设备缺陷识别模型，在像素点上的梯度构建显著性检测函数，构建类别语义空间；对变电设备缺陷图像样本库中的负样本图像进行缺陷区域分割，得到缺陷分割图像；最后获取变电站的无缺陷的设备运行图像作为背景，将缺陷分割图像与背景进行融合，获得保留变电设备语义信息的增强图像；建立变电设备语义增强图像样本库。本发明在增加图像多样性的同时完整保留了增强图像中的变电设备语义信息，可有效扩充样本库，提高模型识别效果。
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