公开(公告)号：CN116126013A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211600102.8

申请日：2022-12-12

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 朱仲贤 ,  马欢 ,  刘文涛 ,  朱元付 ,  吴翔 ,  汪运 ,  汪伟伟 ,  刘鑫 ,  杜鹏 ,  郭振宇 ,  蒲道杰 ,  蔡科伟 ,  黄道钧 ,  张学友 ,  郭龙刚 ,  杜瑶 ,  常文婧 ,  徐蒙福 ,  臧春华 ,  陈迎 ,  翁凌 ,  杨乃旗 ,  邵华 ,  沈国堂 ,  魏南 ,  施雯

IPC分类号： G05D1/10

摘要： 本发明实施例提供一种无人机高精度降落的方法、系统及可读存储介质，属于无人机技术领域。所述方法包括：获取基准站的真实位置；获取卫星定位与所述基准站的真实位置的对比；根据所述卫星定位和真实位置的对比获取定位误差；所述无人机根据所述定位误差得到其所在的当前位置；将所述无人机的当前位置转入三维坐标系中；获取所述无人机需要降落的降落点；将所述降落点转入到所述三维坐标系中；根据所述无人机和所述降落点在三维坐标系中的位置确定所述无人机的飞行路径；根据所述飞行路径，所述无人机降落至所述降落点上。该方法可以使得无人机精准的降落在降落点。

公开(公告)号：CN115862132A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211475369.9

申请日：2022-11-23

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 吴翔 ,  刘文涛 ,  朱仲贤 ,  马欢 ,  刘鑫 ,  杜鹏 ,  郭振宇 ,  蒲道杰 ,  蔡科伟 ,  黄道钧 ,  张学友 ,  郭龙刚 ,  杜瑶 ,  常文婧 ,  徐蒙福 ,  朱元付 ,  汪运 ,  汪伟伟 ,  翁凌 ,  杨乃旗 ,  邵华 ,  沈国堂 ,  魏南 ,  施雯 ,  臧春华 ,  陈迎

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明实施例提供一种基于多融合网络的深度学习的行为识别与动作的检测方法，属于计算机视觉技术领域。所述检测方法包括：获取待检测的视频数据；按照预定的帧数周期从所述视频数据中截取多个图像；将所述多个图像进行分组，以构成至少两个图像组；预设多个训练完成的深度学习网络，且每个所述深度学习网络与所述图像组一一对应；将每个所述图像组输入所述深度学习网络中，以得到对应的检测结果；根据所述检测结果中概率最大的前三个结论进行投票，以得到最终的检测结果。该检测方法能够在适应小体积化的现场设备的同时，保证算法的准确率。

公开(公告)号：CN115830315A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211472120.2

申请日：2022-11-23

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 马欢 ,  刘文涛 ,  刘鑫 ,  朱元付 ,  朱仲贤 ,  汪运 ,  汪伟伟 ,  吴翔 ,  杜鹏 ,  郭振宇 ,  蒲道杰 ,  蔡科伟 ,  黄道钧 ,  张学友 ,  郭龙刚 ,  杜瑶 ,  常文婧 ,  徐蒙福 ,  臧春华 ,  陈迎 ,  翁凌 ,  杨乃旗 ,  邵华 ,  沈国堂 ,  魏南 ,  施雯

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明实施例提供一种基于深度学习的图像检测和分割的方法及系统，属于图像识别技术领域。所述方法包括：获取待检测和分割的图像；基于灰度直方图分布的方法在所述图像中获取候选框；采用CNN网络分别对每个所述候选框进行分类，以得到每个所述候选框的类别和对应的概率；按照概率从大到小的顺序，选择并分割出前N个候选框作为目标所在的区域。通过上述技术方案，本发明提供的基于深度学习的图像检测和分割的方法与系统通过将直方图灰度计算和CNN网络进行结合，直方图灰度计算在降低整体算法复杂度的同时，缩小了CNN网络进行目标检测的范围；而CNN网络具有较高的目标检测准确度，相较于现有技术而言，提高了目标检测与分割的准确度。

公开(公告)号：CN111355246B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202010143591.3

申请日：2020-03-04

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 朱仲贤 ,  曾德龙 ,  施有安 ,  李冀 ,  杜鹏 ,  刘鑫 ,  张学友 ,  罗沙 ,  董浩声 ,  张俊杰 ,  魏南 ,  李永熙 ,  常文婧 ,  杨栋

IPC分类号： H02J3/18 ,  H02J3/16

摘要： 本发明实施方式提供一种用于调相机的无功补偿的预测方法、系统及存储介质，属于调相机的优化技术领域。所述预测方法包括：获取调相机的历史无功功率数据；根据历史无功功率数据确定训练集和测试集；对训练集和测试集执行量化分级操作；采用训练集训练初始的神经网络以得到对应的预测结果；将预测结果与训练集中的标准结果进行比对以计算对应的误差；判断误差是否大于预设的阈值；在判断误差大于阈值的情况下，采用反向梯度法更新神经网络的参数；在判断误差小于或等于阈值的情况下，采用测试集测试神经网络以判断神经网络是否满足预设的预测精度；在判断神经网络满足预测精度的情况下，输出神经网络；采用神经网络对无功补偿进行预测。

公开(公告)号：CN115880232A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211493165.8

申请日：2022-11-25

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 马欢 ,  刘文涛 ,  刘鑫 ,  朱仲贤 ,  吴翔 ,  杜鹏 ,  郭振宇 ,  蒲道杰 ,  蔡科伟 ,  黄道钧 ,  张学友 ,  郭龙刚 ,  杜瑶 ,  常文婧 ,  翁凌 ,  杨乃旗 ,  邵华 ,  沈国堂 ,  魏南 ,  施雯 ,  徐蒙福 ,  朱元付 ,  汪运 ,  汪伟伟 ,  臧春华 ,  陈迎

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/14 ,  G06V10/145 ,  G06V10/82

摘要： 本发明实施例提供一种单阶段的设备缺陷的识别方法及装置，属于电力设备运维技术领域。所述识别方法包括：获取待识别的近景状态下的设备图片；对设备图片进行去色操作；对去色操作后的设备图片依次执行至少三次第一卷积操作；对执行完三次第一卷积操作后的设备图片依次执行第二卷积操作和池化操作；对执行完三次第一卷积操作后的设备图片和池化操作后的设备图片执行第一矩阵乘法操作；对第一矩阵乘法操作后的设备图片执行全局平均池化操作；对全局平均池化操作后的设备图片执行第二卷积操作；对第二卷积操作后的设备图片执行第二矩阵乘法操作；采用全连接网络对第二矩阵乘法操作后的设备图片进行处理，以得到对应的缺陷类型。

公开(公告)号：CN115761893A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211497157.0

申请日：2022-11-25

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 汪运 ,  马欢 ,  刘文涛 ,  朱仲贤 ,  刘鑫 ,  杜鹏 ,  郭振宇 ,  蒲道杰 ,  蔡科伟 ,  黄道钧 ,  张学友 ,  郭龙刚 ,  杜瑶 ,  常文婧 ,  徐蒙福 ,  吴翔 ,  朱元付 ,  汪伟伟 ,  翁凌 ,  杨乃旗 ,  邵华 ,  沈国堂 ,  魏南 ,  施雯 ,  臧春华 ,  陈迎

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明实施例提供一种基于双流CNN的行为识别与动作检测识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域。所述识别方法包括：获取现场摄像设备的光流信息和图像信息；依据所述光流信息和图像信息分别采用卷积神经网络进行计算，以得到现场动作的识别概率；选择识别概率平均值最大的所述现场动作作为识别结果。通过上述技术方案，本发明提供的基于双流CNN的行为识别与动作检测识别方法与系统通过采集现场的光流信息和图像信息，结合两种神经网络进行计算和分配，实现了对现场施工人员行为动作的准确检测。

公开(公告)号：CN115731383A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211493175.1

申请日：2022-11-25

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 朱仲贤 ,  马欢 ,  刘文涛 ,  刘鑫 ,  杜鹏 ,  郭振宇 ,  蒲道杰 ,  蔡科伟 ,  黄道钧 ,  张学友 ,  郭龙刚 ,  常文婧 ,  杜瑶 ,  徐蒙福 ,  朱元付 ,  汪运 ,  汪伟伟 ,  吴翔 ,  翁凌 ,  杨乃旗 ,  邵华 ,  沈国堂 ,  魏南 ,  施雯 ,  臧春华 ,  陈迎

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明实施例提供一种用于设备缺陷的多阶段识别方法及系统，属于多阶段识别方法领域。所述多阶段识别方法包括：获取待识别的设备图像；将所述设备图像输入卷积单元中，以得到第一特征图；将所述第一特征图输入区域生成网络，以得到多个候选区域；将所述第一特征图和多个所述候选区域输入感兴趣池化单元中，以得到候选特征图；将所述候选特征图输入全连接层，以得到所述候选区域的类别；将所述候选区域以及对应的类别输入边界框回归单元，以进行边界修正。该多阶段识别方法及系统能够满足大面积、多设备缺陷存在的图像的识别要求。

公开(公告)号：CN116012777A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211598072.1

申请日：2022-12-12

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 刘文涛 ,  马欢 ,  朱仲贤 ,  刘鑫 ,  朱元付 ,  汪运 ,  汪伟伟 ,  吴翔 ,  杜鹏 ,  郭振宇 ,  蒲道杰 ,  蔡科伟 ,  黄道钧 ,  张学友 ,  郭龙刚 ,  杜瑶 ,  常文婧 ,  徐蒙福 ,  臧春华 ,  陈迎 ,  翁凌 ,  杨乃旗 ,  邵华 ,  沈国堂 ,  魏南 ,  施雯

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/88 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

摘要： 本发明实施例提供一种基于深度学习的单目标跟踪方法及系统，属于电力运维现场的监控技术领域。所述单目标跟踪方法包括：获取现场的历史静态图片的灰度图片，以作为初始训练集；采用所述初始训练集训练第一深度学习网络；获取现场的历史单目标灰度图片，以作为目标训练集；采用所述目标训练集训练第二深度学习网络；获取当前现场的视频数据；按照预设的帧数时间截取所述视频数据中的图片；将所述图片输入所述第一深度学习网络中以得到背景图像；依据所述背景图像和所述图片确定差异图像；将所述差异图像输入所述第二深度学习网络以得到前景图像；选择相互叠加的所述前景图像，并将每个所述前景图像的中心点连接，以得到单目标轨迹。

公开(公告)号：CN115755948A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211516234.2

申请日：2022-11-29

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 朱仲贤 ,  马欢 ,  刘文涛 ,  朱元付 ,  刘鑫 ,  吴翔 ,  汪运 ,  汪伟伟 ,  杜瑶 ,  杜鹏 ,  郭振宇 ,  蒲道杰 ,  蔡科伟 ,  黄道钧 ,  张学友 ,  郭龙刚 ,  常文婧 ,  徐蒙福 ,  臧春华 ,  陈迎 ,  翁凌 ,  杨乃旗 ,  邵华 ,  沈国堂 ,  魏南 ,  施雯

IPC分类号： G05D1/08 ,  G05D1/10

摘要： 本发明实施例提供一种无人机路径规划方法及可读存储介质，属于无人机路径规划领域。获取当前无人机前方的图像；对所述图像进行预处理；提取预处理后的所述图像的特征点；识别所述图像中的关于输电线的特征点；识别所述图像中关于目标点的特征点；根据识别到的所述目标点的特征点获取所述目标点与无人机之间的距离；根据所述输电线和所述目标点与所述无人机之间的距离规划所述无人机与所述目标点之间的路径。该方法可以规划无人机与目标点之间的飞行路径。

公开(公告)号：CN114325069A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111476294.1

申请日：2021-12-06

申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 许尧 ,  许旵鹏 ,  蒋晶晶 ,  张行 ,  穆云龙 ,  胡治家 ,  余勇 ,  臧伟 ,  常文婧 ,  李骆 ,  刘显祖 ,  胡可维

IPC分类号： G01R19/165 ,  G08B21/18 ,  H04L43/0805

摘要： 本发明实施例提供一种变电站电力监控系统网络安全环境的评估方法及系统，属于变电站电力监控系统网络安全技术领域。所述评估方法包括获取网络系统中的各个电力设备的设备型号以及对应的网络信息；获取所述网络系统的波动状态信息；获取所述电力设备的电力状态信息；通过上述技术方案，本发明提供的变电站电力监控系统网络安全环境的评估方法及系统通过获取网络系统中的各个电力设备的设备型号以及对应的网络信息、波动状态信息以及电力状态信息，并根据这些信息分别计算出网络系统的第一评估值、第二评估值以及第三评估值，最后得出总的评估结果，进而可便于工作人员掌握该变电站电力监控系统的安全性能。