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公开(公告)号：CN116664535A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310672478.8
申请日：2023-06-07
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 合肥中科融道智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/22 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及基于定向表示的输电杆塔导地线图像检测方法，与现有技术相比解决了无法对输电杆塔导地线进行精准检测的缺陷。本发明包括以下步骤：训练数据的获取；导地线检测模型的构建；导地线检测模型的训练；待检测导地线图片的获取及预处理；导地线图像检测结果的获得。本发明可以学习到待检测导地线物体的方位朝向，利用导地线物体的定向框表示去学习更加集中在待检测物体本身的精细特征，定向检测框能去除大量冗余背景聚焦在导地线本身，有利于自然环境下导地线物体的检测。
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公开(公告)号：CN116205905A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310449336.5
申请日：2023-04-25
申请人： 合肥中科融道智能科技有限公司 , 中国科学院合肥物质科学研究院
摘要： 本发明涉及基于移动端的配电网施工安全及质量图像检测方法，与现有技术相比解决了配电网施工安全及质量图像检测运算量大、无法满足移动端应用需要的缺陷。本发明包括以下步骤：获取移动端的配电网施工现场图像；构建配电网施工安全及质量图像检测模型；配电网施工安全及质量图像检测模型的训练；获取待检测配电网施工图像；获得配电网施工安全及质量检测结果。本发明提供一种特征区分能力更强、模型训练简单、网络结构相对简单、推理时间复杂度较低，同时识别精度更优的目标检测方法，实现配电网施工场景安全及质量类目标的精准检测。
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公开(公告)号：CN116205905B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310449336.5
申请日：2023-04-25
申请人： 合肥中科融道智能科技有限公司 , 中国科学院合肥物质科学研究院
摘要： 本发明涉及基于移动端的配电网施工安全及质量图像检测方法，与现有技术相比解决了配电网施工安全及质量图像检测运算量大、无法满足移动端应用需要的缺陷。本发明包括以下步骤：获取移动端的配电网施工现场图像；构建配电网施工安全及质量图像检测模型；配电网施工安全及质量图像检测模型的训练；获取待检测配电网施工图像；获得配电网施工安全及质量检测结果。本发明提供一种特征区分能力更强、模型训练简单、网络结构相对简单、推理时间复杂度较低，同时识别精度更优的目标检测方法，实现配电网施工场景安全及质量类目标的精准检测。
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公开(公告)号：CN115937091A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211299675.1
申请日：2022-10-24
申请人： 合肥中科融道智能科技有限公司 , 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及基于可变换patch的变电站设备缺陷图像检测方法，与现有技术相比解决了难以识别变电站设备极小缺陷图像的缺陷。本发明包括以下步骤：变电站设备缺陷图像样本的获取；可变换patch模块的构建；变电站设备图像缺陷检测模型的构建；变电站设备图像缺陷检测模型的训练；待检测变电站设备图像的获取；待检测变电站设备图像缺陷结果的检测。本发明将带有缺陷的图片准确切分成多个patch作为Tranformer结构的输入序列，利用了可变的patch分割和Transformer对特征的提取，提高了变电站设备缺陷检测的准确率，实现了变电站设备极小缺陷图像的检测。
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公开(公告)号：CN115082798A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210793757.5
申请日：2022-07-07
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 合肥中科融道智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于动态感受野的输电线路销钉缺陷检测方法，与现有技术相比解决了输电线路销钉缺陷检测方法精度不高、鲁棒性较差的缺陷。本发明包括以下步骤：输电线路销钉缺陷样本的获取和预处理；输电线路销钉缺陷检测模型的构建；输电线路销钉缺陷检测模型的训练；待检测输电线路销钉图像的获得；输电线路销钉缺陷检测结果的获得。本发明在特征金字塔网络不同层融合过程中自适应的使用不同的感受野，充分融合了多通道的上下文信息，利用不同大小感受野和通道内信息；通过空间激活区域生成网络，增强感兴趣区域的信息获取，提高深层卷积网络的特征提取，保留更多的信息用于检测器最后的分类和回归，进一步提高销钉缺陷检测的精度和识别率。
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公开(公告)号：CN113469992B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110804090.X
申请日：2021-07-16
申请人： 合肥中科融道智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及基于增强不同层次特征表示的电力设备图像缺陷检测方法，与现有技术相比解决了缺陷区域对于图像占比区别较大导致电力设备图像缺陷检测率低的缺陷。本发明包括以下步骤：训练数据的获取；电力设备图像缺陷检测网络的构建；电力设备图像缺陷检测网络的训练；待检测电力设备图像的获取；电力设备图像缺陷检测结果的获得。本发明充分考虑电力设备图像中增强不同层次特征表示，利用定位特征增强分类特征，利用分类特征增强定位特征，可以自动结合高层次利于分类的特征和低层次利于定位的特征，利用不同层次特征之间的相关性进行特征增强，提高电力设备图像缺陷检测率、准确率。
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公开(公告)号：CN114399719B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210297974.5
申请日：2022-03-25
申请人： 合肥中科融道智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种变电站火灾视频监测方法，与现有技术相比解决了对于变电站监测视频图像中小尺度明火和烟雾的识别精度低、对火灾预警不精准的缺陷。本发明包括以下步骤：变电站视频监测数据的获取；构建并训练多尺度区域图像提取网络；构建并训练变电站火灾检测模型；变电站实时视频数据的获取；变电站火灾视频的监测预警。本发明通过多尺度特征融合网络，有效地学习到变电站视频图像中丰富的小尺度明火和烟雾区域特征；并利用级联区域卷积神经网络，准确判断视频图像中是否有明火或者烟雾，以及明火和烟雾区域的位置和大小。
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公开(公告)号：CN114185357B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202111399286.1
申请日：2021-11-19
申请人： 合肥中科融道智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及基于自适应有限时间模糊系统的电力巡检无人机姿态跟踪控制方法，与现有技术相比解决了难以对电力巡检无人机实现姿态跟踪控制的缺陷。本发明包括以下步骤：参考姿态角信号的设定和数据存储；电力巡检无人机姿态模型的建立；模糊逻辑系统的设计；自适应模糊参数的设计和数据存储；输入饱和补偿动力系统的设计和数据存储；基于自适应有限时间模糊系统姿态控制器的设计；实时姿态角信号的获取和数据存储；电力巡检无人机姿态的控制参数调整。本发明能够保证闭环系统有限时间稳定并且系统跟踪误差能收敛至有界区域，提高了系统的误差收敛速度，消除系统的抖动现象，具有强鲁棒性以及增强了输入饱和的抑制能力。
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公开(公告)号：CN117763107A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311773770.5
申请日：2023-12-21
申请人： 合肥中科融道智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于图文问答多模态模型的电力缺陷图像检测方法，与现有技术相比解决了电力缺陷图像检测中场景复杂、缺陷种类多以及小的深度学习目标检测模型多、乱、杂、交互性低的缺陷。本发明包括以下步骤：多模态数据集的获取；电力缺陷知识数据集的获取；图文问答多模态模型的构建；图文问答多模态模型的训练；电力缺陷图像检测结果的获得。本发明通过创建多模态电力缺陷领域中文数据集，增加了模型电力缺陷领域的图文知识；融合LoRA和Q‑Former方法微调模型，降低模型参数量，提高模型对电力缺陷视觉和语义特征的提取能力，对齐了视觉与语义信息。
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公开(公告)号：CN114399719A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210297974.5
申请日：2022-03-25
申请人： 合肥中科融道智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种变电站火灾视频监测方法，与现有技术相比解决了对于变电站监测视频图像中小尺度明火和烟雾的识别精度低、对火灾预警不精准的缺陷。本发明包括以下步骤：变电站视频监测数据的获取；构建并训练多尺度区域图像提取网络；构建并训练变电站火灾检测模型；变电站实时视频数据的获取；变电站火灾视频的监测预警。本发明通过多尺度特征融合网络，有效地学习到变电站视频图像中丰富的小尺度明火和烟雾区域特征；并利用级联区域卷积神经网络，准确判断视频图像中是否有明火或者烟雾，以及明火和烟雾区域的位置和大小。
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