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公开(公告)号：CN108537756B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810337504.0
申请日：2018-04-12
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种基于图像融合的单幅图像去雾方法，能够对有雾图像进行去雾增强。本发明方法包括如下步骤：(1)求取待融合图像；(2)求取待融合图像的特征权重；(3)多尺度融合去雾。本发明还公开了一种基于图像融合的单幅图像去雾系统。本发明能够极大地提高有雾图像的对比度和清晰度，而且算法的复杂度低、运行速度快，因而能够应用于日常的监控系统当中。
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公开(公告)号：CN109145832A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810981159.4
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06K9/0063 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06N3/0454 , G06N3/08
摘要： 基于DSFNN与非局部决策的极化SAR图像半监督分类方法，输入极化SAR图像数据；对极化SAR图像进行超像素分割；提取极化SAR图像各个像素的原始特征和超像素特征；选取训练样本集合和测试样本集合；利用训练样本集合进行深度超像素滤波网络的训练；对测试样本采用深度超像素滤波网络进行预测；基于非局部决策，从测试样本集合选取样本来扩展训练集合；更新深度超像素滤波网络；采用训练好的网络对测试样本进行分类；得到分类结果图。本发明的深度超像素滤波网络，提取超像素特征来克服相干斑噪声，并利用非局部决策的半监督分类算法，减小训练样本数量，有效提高分类的准确度，可用于极化SAR图像地物分类与目标识别等技术领域。
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公开(公告)号：CN106444839A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610941209.7
申请日：2016-11-02
申请人： 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G05D1/10
CPC分类号： G05D1/101
摘要： 一种无人机高压电缆自动巡线系统，属于无人机技术领域。本发明的目的是对电缆采用无人机进行自动巡线，有效解决电力巡线过程中无人机与电力线相撞问题的无人机高压电缆自动巡线系统。本发明包括放大滤波电路、主控芯片电路、加速度陀螺仪传感器、无线模块电路、电子罗盘电路、电机控制模块、CAN总线芯片、隔离电源模块、485通讯芯片电路、稳压电路模块、隔离模块电源、传感器采集电路、比较器电路、稳态触发电路。本发明提出无人机高压电缆自动巡线系统，解决传统技术中采用人工控制无人机巡检测方案效率低下并且易受操作员的主观影响，同时存在无人机与电缆撞线问题。提出一种电力巡线方式，方便定位无人机与电力线之间的距离，有效解决电力巡线过程中无人机与电力线相撞的问题。
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公开(公告)号：CN106505732B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201610989969.5
申请日：2016-11-10
申请人： 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 一种基于电弧光特征谱的空心电抗器内表面在线监控系统，属于监视监测设备领域。本发明的目的是通过实时监控电抗器匝间的光谱变化，判别、了解电抗器运行状况的基于电弧光特征谱的空心电抗器内表面在线监控系统。本发明在干式空心电抗器的下端斜置安装有反光镜，在反光镜和干式空心电抗器下端距离较远的一侧有光学透镜，光学透镜通过光纤与在线监控设备连接，在线监控设备通过网络连接在监控网络中心上。本发明无需再电抗器内部设置额外的装置，即使在电抗器不停止运行的状态下也可以安全安装本监控系统。
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公开(公告)号：CN109145993B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810982241.9
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 一种基于多特征与非负自动编码器的SAR图像分类方法，属于图像处理技术领域。基于灰度梯度共生矩阵提取SAR图像的图像块空间域特征；基于二维Gabor变换提取SAR图像的图像块变换域特征；将图像块的空间域特征与变换域特征组合；选取SAR图像块的训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对多层非负自动编码器与softmax分类器进行训练；采用训练好的非负自动编码器网络进行分类；得到分类结果图。本发明结合了SAR图像的空间信息与变换域信息，获得了SAR图像的多维特征，并利用非负自动编码器对特征进行优化，提升了特征的区分性，进而有效提高了分类的准确度，可用于高分辨率SAR图像地物分类与目标识别等。
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公开(公告)号：CN109242889B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810982878.8
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06T7/32
摘要： 基于上下文显著性检测与SAE的SAR图像变化检测方法，输入同一地区的两个时相SAR图像；计算对数比值差异图；基于上下文显著性检测算法提取差异图的显著性区域；根据差异图的显著性区域掩模掉两个时相SAR图像的背景，获得掩模后SAR图像；基于模糊C均值聚类提取掩模后SAR图像的变化区域，获得伪标签训练样本；利用掩模后SAR图像和伪标签训练样本进行多层稀疏自动编码器的训练；采用训练好的网络提取最终的SAR图像变化区域。本发明可以有效克服相干斑噪声对SAR图像变化检测的影响，同时设计了多层稀疏自动编码器，提取了SAR图像有效的变化特征，能够提高变化检测的准确度，可用于多时相SAR图像变化检测等技术领域。
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公开(公告)号：CN106444839B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201610941209.7
申请日：2016-11-02
申请人： 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 一种无人机高压电缆自动巡线系统，属于无人机技术领域。本发明的目的是对电缆采用无人机进行自动巡线，有效解决电力巡线过程中无人机与电力线相撞问题的无人机高压电缆自动巡线系统。本发明包括放大滤波电路、主控芯片电路、加速度陀螺仪传感器、无线模块电路、电子罗盘电路、电机控制模块、CAN总线芯片、隔离电源模块、485通讯芯片电路、稳压电路模块、隔离模块电源、传感器采集电路、比较器电路、稳态触发电路。本发明提出无人机高压电缆自动巡线系统，解决传统技术中采用人工控制无人机巡检测方案效率低下并且易受操作员的主观影响，同时存在无人机与电缆撞线问题。提出一种电力巡线方式，方便定位无人机与电力线之间的距离，有效解决电力巡线过程中无人机与电力线相撞的问题。
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公开(公告)号：CN106505732A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610989969.5
申请日：2016-11-10
申请人： 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J13/00
CPC分类号： H02J13/0065
摘要： 一种基于电弧光特征谱的空心电抗器内表面在线监控系统，属于监视监测设备领域。本发明的目的是通过实时监控电抗器匝间的光谱变化，判别、了解电抗器运行状况的基于电弧光特征谱的空心电抗器内表面在线监控系统。本发明在干式空心电抗器的下端斜置安装有反光镜，在反光镜和干式空心电抗器下端距离较远的一侧有光学透镜，光学透镜通过光纤与在线监控设备连接，在线监控设备通过网络连接在监控网络中心上。本发明无需再电抗器内部设置额外的装置，即使在电抗器不停止运行的状态下也可以安全安装本监控系统。
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公开(公告)号：CN109242889A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810982878.8
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06T7/32
摘要： 基于上下文显著性检测与SAE的SAR图像变化检测方法，输入同一地区的两个时相SAR图像；计算对数比值差异图；基于上下文显著性检测算法提取差异图的显著性区域；根据差异图的显著性区域掩模掉两个时相SAR图像的背景，获得掩模后SAR图像；基于模糊C均值聚类提取掩模后SAR图像的变化区域，获得伪标签训练样本；利用掩模后SAR图像和伪标签训练样本进行多层稀疏自动编码器的训练；采用训练好的网络提取最终的SAR图像变化区域。本发明可以有效克服相干斑噪声对SAR图像变化检测的影响，同时设计了多层稀疏自动编码器，提取了SAR图像有效的变化特征，能够提高变化检测的准确度，可用于多时相SAR图像变化检测等技术领域。
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公开(公告)号：CN109145993A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810982241.9
申请日：2018-08-27
申请人： 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6256 , G06K9/6217 , G06K9/6267
摘要： 一种基于多特征与非负自动编码器的SAR图像分类方法，属于图像处理技术领域。基于灰度梯度共生矩阵提取SAR图像的图像块空间域特征；基于二维Gabor变换提取SAR图像的图像块变换域特征；将图像块的空间域特征与变换域特征组合；选取SAR图像块的训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对多层非负自动编码器与softmax分类器进行训练；采用训练好的非负自动编码器网络进行分类；得到分类结果图。本发明结合了SAR图像的空间信息与变换域信息，获得了SAR图像的多维特征，并利用非负自动编码器对特征进行优化，提升了特征的区分性，进而有效提高了分类的准确度，可用于高分辨率SAR图像地物分类与目标识别等。
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