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公开(公告)号：CN108055529A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711419150.6
申请日：2017-12-25
申请人： 国家电网公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网浙江省电力公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力无人机和机器人图像数据规范化人工智能分析系统，包括数据导入模块、数据存储模块、数据规范化模块、标签分类模块、分析算法模块和数据访问模块；无人机或机器人平台的图像或视频数据及其关联信息经过数据导入模块存入数据存储模块，经过数据规范化模块调用分析算法模块提供的低质量图像数据清洗、数据去重、数据配准、视频编解码算法进行规范化处理，再经过标签分类模块打上标签；数据访问模块用于检索、查询、下载或展示数据，同时供无人机和机器人平台调用。本发明可以实现电力无人机和机器人图像和视频数据统一集中存储、规范化处理和人工智能分析，有利于数据运用，具备工程可操作性。
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公开(公告)号：CN108092969A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711327132.5
申请日：2017-12-13
申请人： 国家电网公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网浙江省电力公司
CPC分类号： Y02D70/00 , Y02D70/10 , Y02D70/12 , Y02D70/126 , H04L63/029 , H04L63/0823 , H04L63/0853 , H04L67/12 , H04L67/28 , H04W12/06
摘要： 本发明公开了变电站巡检机器人采集图像接入电力内网的系统，包括巡检机器人、通信基站和接入平台；巡检机器人内置有图像采集装置和无线数据终端设备，图像采集装置与无线数据终端设备通信连接，无线数据终端设备内置有通信基站认证的SIM卡，无线数据终端设备内存储有接入平台生成的数字证书，无线数据终端设备与通信基站通信连接，通信基站与接入平台通信连接，接入平台与电力内网通信连接。同时也公开了该系统的方法。本发明有效杜绝机器人采集图像传输的安全问题，同时机器人组网方式更加灵活，传输更加稳定，保障电网信息系统的安全稳定，为电力企业节省资金和人力。
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公开(公告)号：CN107564339A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710583937.X
申请日：2017-07-18
申请人： 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 国网浙江省电力公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 华东师范大学
IPC分类号： G08G5/00
摘要： 本发明公开了一种防止恶意进入电力巡检区域的无人机管控方法，所述方法包括系统初始化阶段：设置电力巡检管控区域，取该管控区内某点将管控区分成若干个分管控区域，同时探测并获取即将进入或已经进入所述管控区域的多个移动设备；电力巡检区域无人机管控阶段：分别实时估算所述移动设备与其所在分管控区域的方位关系，发送无人机上升的信号，使无人机上升至一定高度；电力巡检区域无人机驱离阶段：制定无人机的撤离路线，使无人机按照该路线进行驱离。
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公开(公告)号：CN107484161B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710606319.2
申请日：2017-07-24
摘要： 本发明涉及一种基于移动自组网络的信息高效推送与安全分享系统及方法，解决现有移动自组网络中信息共享缺乏安全性、实效性和访问控制问题。系统包括不可信第三方网络服务提供商、密钥生成中心、代理端、信息发布者、分享用户。密钥生成中心生成用户的解密私钥和公钥，通过网络发送给代理端、信息发布者、分享用户；代理端将消息推送给有访问权限的用户；信息发布者制定访问控制策略，对信息进行压缩、产生快照及加密；分享用户对快照、信息进行解密并解压缩，得到原信息。本发明基于属性加密技术，能对移动自组网络中的共享信息进行压缩、加密和高效推送，保证移动社交网络中信息分享的高效性、安全性、机密性，实现有效的访问控制。
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公开(公告)号：CN112101365A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010945373.1
申请日：2020-09-10
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司铁岭供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法及系统。本发明将红外热读数映射成红外热像灰度图，对红外热像灰度图进行预处理，解决红外热像常见的噪声困扰，降低图片质量要求，再采用二值化操作提取出热点区域，有效降低计算量并突出热点区域轮廓，最后对热点区域进行提取，有效获得可靠性高的特征参量。
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公开(公告)号：CN109829887A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811598037.3
申请日：2018-12-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于深度神经网络的图像质量评估方法，是一种用于图像质量评估的深度神经网络的新型应用技术。本发明解决的是无人机作业巡检采集图像的质量评估问题，在大型数据库ImageNet上训练得到一个预训练的深度神经网络模型，对深度神经网络改进并采用图像质量评价数据库TID2013训练深度神经网络模型，最后对输入任意的图像，采用已训练完成的深度神经网络模型预测图像的质量。本发明所公开的基于深度神经网络的图像质量评估方法能够非常准确地评估无人机作业巡检采集图像的质量，并且能够明显地区分高质量图像和低质量图像，过滤低质量无用图像。
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公开(公告)号：CN112116561B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010849007.6
申请日：2020-08-21
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/90 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06K9/62 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了基于图像处理融合网络权值的电网传输线检测方法及装置，包括步骤：读入图片；将图片灰度化；对灰度化图像进行高斯模糊去噪、图像算术运算、灰度线性变换一系列图像处理方法；对处理后的图像用Canny算子边缘检测；在图像中设定感兴趣区域(ROI)；将ROI内的像素点分类；采用深度网络模型计算图片中电网传输线分布图。将电网传输线分布与分类像素点进行融合。根据融合得到的像素点拟合传输线，并在图中显示拟合结果，同时输出线的方程以及高压线的数量，实现了对高压线的检测，并且具有一定的精确性，同时能够排除道路、杆塔、天空以及云层等背景的干扰，并且能够对交叉的高压线进行辨别，能处理边缘检测断点，具有一定的鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN111898459A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010645928.0
申请日：2020-07-07
申请人： 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 , 国网通用航空有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 罗旺 , 张小明 , 罗汉武 , 李文震 , 樊强 , 彭启伟 , 席丁鼎 , 张智成 , 祝永坤 , 陈骏 , 陈师宽 , 吴钰芃 , 张佩 , 夏源 , 崔漾 , 郝小龙 , 杜伟 , 郑思嘉
摘要： 本发明公开了一种输电线路车辆靠近检测方法和装置，包括：将采集到的选定区域的图像进行灰度处理得到灰度图像；根据灰度图像的像素和对应的灰度值确定测试矩阵；基于预先利用字典学习模型迭代求解获得的字典，确定测试矩阵的表示矩阵；基于字典和表示矩阵确定测试矩阵对应的类别标签，获得输电线路车辆可能靠近的位置。本发明提出一种基于字典学习的输电线路车辆靠近检测方法，创新性地引入字典学习这一新兴技术，利用字典学习判断输电线路保护区内是否出现车辆，从而可以及时发现输电线路保护区内的安全隐患。
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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
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F16/583 , G06V10/74 , G06V10/82
摘要： 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：CN112116561A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010849007.6
申请日：2020-08-21
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于图像处理融合网络权值的电网传输线检测方法及装置，包括步骤：读入图片；将图片灰度化；对灰度化图像进行高斯模糊去噪、图像算术运算、灰度线性变换一系列图像处理方法；对处理后的图像用Canny算子边缘检测；在图像中设定感兴趣区域(ROI)；将ROI内的像素点分类；采用深度网络模型计算图片中电网传输线分布图。将电网传输线分布与分类像素点进行融合。根据融合得到的像素点拟合传输线，并在图中显示拟合结果，同时输出线的方程以及高压线的数量，实现了对高压线的检测，并且具有一定的精确性，同时能够排除道路、杆塔、天空以及云层等背景的干扰，并且能够对交叉的高压线进行辨别，能处理边缘检测断点，具有一定的鲁棒性和实用性。
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