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公开(公告)号：CN109784375A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811575613.2
申请日：2018-12-22
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster RCNN的自适应变压器部件检测识别方法，该方法的步骤包括：数据集准备部分，对采集的变电站监测图像进行预处理，形成图像训练库和图像标注文档库；Faster RCNN模型训练部分，利用训练图像数据集和标注信息集对该深度检测模型进行训练，使之检测定位和识别变压器的主要部件，并输出对应部件的识别结果；检测窗口的自适应NMS处理部分，对检测窗口按部件分类，防止误删现象，利用自适应NMS方法去除同一目标重复定位现象。本发明能实现对变电站监测图像中变压器中本体、散热器、套管和油枕的自动检测识别，并且提出了一种自适应NMS方法，极大程度上减少了变压器部件检测定位中的重复和漏检现象，使最终的检测识别具备较高的精度。
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公开(公告)号：CN108038847A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711269820.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的变压器巡检图像智能识别和故障检测系统，包括依次位于存储层、建模层和应用层的图像存储和标定模块、深度学习模块以及故障检测模块；图像存储和标定模块从电网信息系统中获取海量巡检图片并进行分布式的存储，将巡检图片中各个部件、正常/故障状态下变压器图像中各个部件进行标定并分别形成部件特征集、正常状态特征集和故障状态特征集；特征数据集传入深度学习模块，深度学习模块构建和训练卷积神经网络，得到训练结果；故障检测模块利用训练结果依次进行部件识别、故障识别和推送结论。本发明与人工识别方式相比，大大提升变压器巡检图像的识别效率和准确度。
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公开(公告)号：CN109785361A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811575608.1
申请日：2018-12-22
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN与MOG结合的变电站异物入侵检测系统，包括：数据准备模块是将变电站监控视频数据进行读取和预处理；MOG动态前景提取模块是对视频数据进行背景建模和动态前景提取，检测定位出视频中运动的目标；CNN异物判别模块是收集变电站背景图像和可能入侵变电站的异物图像完成CNN模型的训练，将MOG定位的目标输入该模型，判断运动目标是否属于异物目标；人工交互模块是通过交互式接口输出异物信息，实现人工标注并利用标注信息重新训练训练CNN，得到新的异物辨别模型。本发明能实现变电站检测视频中异物入侵目标的自动检测，该异物检测系统具备较强的鲁棒性和较高精确度，且通过人工交互接口的修正过程提高异物检测的灵活性。
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公开(公告)号：CN108511173A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810437818.8
申请日：2018-05-09
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: H01F27/40
Abstract: 本发明公开了一种换流变压器阀侧套管过热故障监测装置，包括SO2探测头、处理模块、电池、GSM模块和移动终端，电池用于给SO2探测头和处理模块供电，SO2探测头通过阀侧套管气室上的法兰开口直接安装在阀侧套管的气室中，用于检测气室中是否有SO2气体；处理模块安装在阀侧套管外壁上，与SO2探测头通过线缆连接，并通过GSM模块与移动终端建立通信连接，将检测结果通过GSM模块发送给移动终端，移动终端接收检测结果进行判断故障套管的位置。本发明换流变压器阀侧套管过热故障监测装置，用于实现换流变压器阀侧套管过热故障的监测，并及时将异常状态报告给运维人员，为阀侧套管的故障检修提供依据，使运维人员能够及时获知故障阀侧套管的位置，及时进行运维检修。
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公开(公告)号：CN107680195A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201711115053.8
申请日：2017-11-13
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
CPC classification number: G07C1/20 , G06K9/00664 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , H02B3/00
Abstract: 本发明公开了一种变电站智能机器人巡检辅助分析系统及方法，包括图像拍摄伺服模块、深度学习识别模块、异常状态推理模块，其中，图像拍摄伺服模块用于协助智能机器人拍摄的样本图像并为深度学习识别模块输入上述样本图像；深度学习识别模块构建三级模式识别体系，三级模式识别体系分别对设备、部件、状态进行识别，每级模式识别体系对样本图像进行对象辨识并将识别结果输出至图像拍摄伺服模块和异常状态推理模块；异常状态推理模块依据深度学习识别模块识别的设备状态信息进行推理引擎并将推理结论展示给用户。本发明相较于传统的基于特征的图像识别方法，具有更高的准确性、更强的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN208225692U
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201820684545.2
申请日：2018-05-09
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: H01F27/40
Abstract: 本实用新型公开了一种换流变压器阀侧套管过热故障监测装置，包括SO2探测头、处理模块、电池、GSM模块和移动终端，电池用于给SO2探测头和处理模块供电，SO2探测头通过阀侧套管气室上的法兰开口直接安装在阀侧套管的气室中，用于检测气室中是否有SO2气体；处理模块安装在阀侧套管外壁上，与SO2探测头通过线缆连接，并通过GSM模块与移动终端建立通信连接，将检测结果通过GSM模块发送给移动终端，移动终端接收检测结果进行判断故障套管的位置。本实用新型换流变压器阀侧套管过热故障监测装置，用于实现换流变压器阀侧套管过热故障的监测，并及时将异常状态报告给运维人员，为阀侧套管的故障检修提供依据，使运维人员能够及时获知故障阀侧套管的位置，及时进行运维检修。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN117893884B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410093223.0
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的人工智能电力作业行为管控方法及系统，构建核心多线性数据遍历分配进程，将现有电力作业视频图像数据系统中的离散空间坐标数据组在多线性维度基底上进行梯度迭代，由此得到高度适配人工智能数据训练和数据迭代的电力作业行为监测多线性矢量数据系统。本发明解决了传统视频图像监测算法数据源和数据形式单一的问题，通过多线性维度下关联数据组之间递次交互式的数据分量分配进行数据构型张开，所得高阶数据构型包含电力作业行为指定事件内部由局部至全局的交互关联细节信息，尤其适配人工智能平台的数据喂入训练和迭代，能够大幅提高对于电力作业行为的智能化监测水平。
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公开(公告)号：CN119401258A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411308765.1
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司通辽供电公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 上海思源高压开关有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02B13/065 , H02B13/035 , G03B15/03 , F21V33/00 , H04N23/20 , G01R19/155 , G01J5/00 , F21W131/403
Abstract: 本发明属于GIS监测领域，公开了一种GIS隔离开关动作监测装置，能够通过普通的数据采集装置简单准确地对GIS隔离开关的动作进行监测，包括有机玻璃片、红外玻璃片、红外光传感器、监测光源以及监测摄像头，有机玻璃片遮挡设置在法兰通道上，具有透视实体和热采集通道，红外玻璃片遮挡设置在热采集通道上，与监测终端信号连接，监测摄像头与监测终端信号连接，监测光源通过透视实体对监测区域进行照明；监测摄像头通过透视实体对监测区域进行影像采集。
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公开(公告)号：CN117911953A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410093222.6
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能电力作业风险监管识别系统及方法，利用人工智能图像识别技术，对电力作业现场的图像数据进行分级识别，根据人员身份、设备类别和场景，首先进行初步识别是否存在高风险，并判定是否进行二次精细识别，从而提高识别效率，节省计算资源。在二次识别过程中，根据不同的人员身份类别和场景，识别的目标和采用的模型也不同，从而进一步的控制模型的计算量，从而进行快速的风险识别和提醒。
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公开(公告)号：CN117911953B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410093222.6
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能电力作业风险监管识别系统及方法，利用人工智能图像识别技术，对电力作业现场的图像数据进行分级识别，根据人员身份、设备类别和场景，首先进行初步识别是否存在高风险，并判定是否进行二次精细识别，从而提高识别效率，节省计算资源。在二次识别过程中，根据不同的人员身份类别和场景，识别的目标和采用的模型也不同，从而进一步的控制模型的计算量，从而进行快速的风险识别和提醒。
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