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公开(公告)号：CN113905331A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111110200.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 长春工程学院
Abstract: 一种输电线路检修作业人员精准定位装置及方法，属于电力系统安全生产管控技术领域，包括数据服务器、地理信息系统(GIS)、电子围栏设置、现场视频采集模块、北斗定位系统(BDS)模块、定位锚点标签、人员无线定位基站、人员无线定位便携终端；定位算法其特征是，包含人员定位终端实现传感器网络初始化，锚点广播信息、信息交换、锚点PTI测试、扫描重叠区、加权质心算法，算出便携式定位终端坐标，进而对便携式终端精准定位。本发明可以提高输电线路检修作业人员的定位精度，系统组成简单、现场安装方便、设备种类少，并且能够实现数据实时上传，满足现场作业需求，进而提高高输电线路检修的安全性和实效性。
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公开(公告)号：CN113837599A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111110225.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 长春工程学院
Abstract: 一种输电线路作业风险评估及管控方法，属于电力系统安全生产管控技术领域，通过本发明可以提高输电线路现场作业人员的作业风险评估和现场精准管控，提高风险评估能力、提高风险应对措施，避免检修作业事故发生；同时通过作业总结，进一步丰富专家库、知识库和风险库，能够对作业经验总结，并形成班组、人员绩效考核，构建完善的风险管控机制，探索建立全员、全方位和全过程一体化的电力企业检修作业风险管控的管理新模式。
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公开(公告)号：CN113148185A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110663295.0
申请日：2021-06-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司检修公司
Abstract: 一种电力巡检无人机降落伞保护装置，属于无人机配套技术领域。本发明的目的是在无人机上增加一个降落保护装置，从而能够对无人机下降过程中起到有效保护的电力巡检无人机降落伞保护装置。本发明舵机安装在无人机本体上方，无人机本体上固定安装有降落伞仓，降落伞仓内固定安装有分隔板，分隔板的顶部对称固定安装有两个伸缩弹簧，两个伸缩弹簧的顶部固定安装有同一个降落伞，降落伞仓的两侧对称开设有两个转动孔，转动孔的两侧内壁上固定安装有同一个转动轴，转动轴上转动套接有连接块，两个连接块固定安装有同一个仓盖，仓盖与降落伞相接触。本发明有效避免无人机撞击地面。并且达成了提高降落伞仓的安装稳定性的功能。
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公开(公告)号：CN106481140B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610996453.3
申请日：2016-11-13
Applicant: 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: E04H12/00
Abstract: 一种电力铁塔自动方形攀爬装置，属于电力系统辅助设备领域。本发明的目的是通过携带的传感器检测塔身，及时排除铁塔存在的安全隐患，同时有一定负载能力可以将人或设备运至铁塔上进行工作的电力铁塔自动方形攀爬装置。本发明是由两个内部结构相同的右攀爬装置和左攀爬装置构成，在右攀爬装置和左攀爬装置内部的顶端均通过滑轮架安装有上支点滑轮，在上支点滑轮的下端侧壁上安装有绕线辊架；在右攀爬装置和左攀爬装置内部的底端均安装有电机，电机的电机轴上安装有动力滑轮，对应动力滑轮的上端通过支架安装有下支点滑轮；在右攀爬装置和左攀爬装置的开口端通过弾性轴安装有卡扣。本发明能够代替人工巡检、提高效率和检测精度、降低成本等。
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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
Applicant: 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: G06K9/62
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 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: G06T7/32
Abstract: 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：CN107761695B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201710963167.1
申请日：2017-10-17
Applicant: 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 , 杭州美畅电气有限公司
IPC: E02D1/08
Abstract: 本发明提供一种输电线路杆塔基础塌方监测装置，第一安装板上固定有第二安装板，湿度检测仪安装座外周固定有湿度检测仪，湿度检测仪安装座上安装有轴套，第二安装板上端还安装有信息收集模块，第一安装板与第二安装板之间安装有第一位移感应器，第二安装板的外周布置有弹性圈，第二安装板和弹性圈之间安装有第二位移感应器，轴套内壁安装有第三位移感应器。本发明结构简单，安装方便，能够对输电线路杆塔所在位点的土壤的湿度、疏松度和表层水流量，以及杆塔的倾斜度进行实时数据监控，监控数据完整，准确，能够对输电线路杆塔安装处塌方前的数据进行整合，经过外部处理器对数据进行分析，提前对塌方进行监控，提高了监控的效率。
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公开(公告)号：CN113236109A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110428202.6
申请日：2021-04-21
Applicant: 国网吉林省电力有限公司检修公司
Abstract: 一种输电线路自动挂线装置，属于电力设备技术领域。本发明的目的是配合无人机能够将软梯挂置在安全区域，并且不影响线路的输电线路自动挂线装置。本发明固定板上固定安装有U型安装板，U型安装板上转动安装有第一挂轮和第二挂轮，第一挂轮位于第二挂轮下方，U型安装板的一侧固定安装有携带环，固定板的底部固定安装有锁定环，固定板的顶部固定安装有连接块，连接块上均匀开设有三个滑动槽。本发明延长了绝缘绳的使用时间，保护了软梯的完整性，保证了固定板的安装稳定性。
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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
Applicant: 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
Abstract: 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
Applicant: 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 classification number: G06K9/0063 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 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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