-
公开(公告)号：CN113707176A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111026413.3
申请日：2021-09-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
摘要： 本发明涉及一种基于声信号及深度学习技术的变压器故障检测方法，与现有技术相比解决了难以应用声纹信号对变压器故障进行准确检测的缺陷。本发明包括以下步骤：电力变压器声音数据的采集获取；训练样本集内声信号的预处理；声信号数据的声音特征提取；构建变压器故障检测模型；变压器故障检测模型的训练；待检测变压器声信号数据的获取及预处理；待检测变压器故障检测结果的获得。本发明能够基于声纹信号进行变压器的故障检测。
-
公开(公告)号：CN110378260A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910605666.2
申请日：2019-07-05
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
摘要： 本发明公开了基于KCF的实时刀闸状态跟踪方法，包括以下步骤：步骤一，当前帧图像初始化确定目标区域；步骤二，对所述当前帧图像提取HOG特征；步骤三，移动所述目标区域的窗口生成样本图像；步骤四，利用所述样本图像训练脊回归分类器；步骤五，利用所述脊回归分类器预测下一帧图像，生成新目标区域，获取当前帧图像的刀闸位置，重复步骤二至步骤五；步骤六，对相邻帧图像的刀闸位置进行判断，实现状态跟踪。本发明还提出基于KCF的实时刀闸状态跟踪系统。本发明基于KCF算法对刀闸监控视频进行目标定位跟踪，实时获取视频中刀闸的状态大大降低了运算量，提高了运算速度，使算法满足实时性要求。
-
公开(公告)号：CN110378260B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201910605666.2
申请日：2019-07-05
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40
摘要： 本发明公开了基于KCF的实时刀闸状态跟踪方法，包括以下步骤：步骤一，当前帧图像初始化确定目标区域；步骤二，对所述当前帧图像提取HOG特征；步骤三，移动所述目标区域的窗口生成样本图像；步骤四，利用所述样本图像训练脊回归分类器；步骤五，利用所述脊回归分类器预测下一帧图像，生成新目标区域，获取当前帧图像的刀闸位置，重复步骤二至步骤五；步骤六，对相邻帧图像的刀闸位置进行判断，实现状态跟踪。本发明还提出基于KCF的实时刀闸状态跟踪系统。本发明基于KCF算法对刀闸监控视频进行目标定位跟踪，实时获取视频中刀闸的状态大大降低了运算量，提高了运算速度，使算法满足实时性要求。
-
公开(公告)号：CN113724233A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111025606.7
申请日：2021-09-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
摘要： 本发明涉及基于融合数据生成和迁移学习技术的变电设备外观图像缺陷检测方法，与现有技术相比解决了变电设备外观缺陷检测识别率低的缺陷。本发明包括以下步骤：变电设备外观缺陷图像的获取；变电设备外观缺陷图像的再生成；变电设备外观缺陷检测模型的构建；变电设备外观缺陷检测模型的训练；待检测变电设备图像的获取；待检测变电设备图像缺陷问题的检测。本发明提高了变电设备外观图像缺陷检测的速度和准确率。
-
公开(公告)号：CN113724233B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202111025606.7
申请日：2021-09-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
摘要： 本发明涉及基于融合数据生成和迁移学习技术的变电设备外观图像缺陷检测方法，与现有技术相比解决了变电设备外观缺陷检测识别率低的缺陷。本发明包括以下步骤：变电设备外观缺陷图像的获取；变电设备外观缺陷图像的再生成；变电设备外观缺陷检测模型的构建；变电设备外观缺陷检测模型的训练；待检测变电设备图像的获取；待检测变电设备图像缺陷问题的检测。本发明提高了变电设备外观图像缺陷检测的速度和准确率。
-
公开(公告)号：CN113707176B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202111026413.3
申请日：2021-09-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 安徽大学
摘要： 本发明涉及一种基于声信号及深度学习技术的变压器故障检测方法，与现有技术相比解决了难以应用声纹信号对变压器故障进行准确检测的缺陷。本发明包括以下步骤：电力变压器声音数据的采集获取；训练样本集内声信号的预处理；声信号数据的声音特征提取；构建变压器故障检测模型；变压器故障检测模型的训练；待检测变压器声信号数据的获取及预处理；待检测变压器故障检测结果的获得。本发明能够基于声纹信号进行变压器的故障检测。
-
公开(公告)号：CN118960826A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410890664.3
申请日：2024-07-04
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司
IPC分类号： G01D21/02 , G01M13/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及施工安全技术领域，具体是一种基于机器学习的梯子稳定性检测方法。本发明通过在梯子上压力传感器、加速度传感器、角度传感器和触摸感应传感器，能够全面监测梯子使用过程中的倾斜角度、加速度、重量分布以及使用者是否正确手持梯子两侧，这种全方位的监测方式，相较于单一指标监测，大大提高了梯子使用的安全性。
-
公开(公告)号：CN112928680B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110159452.4
申请日：2019-11-07
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02B3/00 , H02B11/127 , H02B11/10 , H02J13/00
摘要： 本发明涉及电力设备领领域，具体是涉及一种基于伺服系统的手车控制系统。该手车控制系统包括控制模块、驱动单元、伺服电机、力矩采集单元、用于获取手车所在的手车室是否带电的带电采集单元，控制模块、驱动单元、伺服电机依次双向电连接，带电采集单元与控制模块双向电连接，力矩采集单元与控制模块双向电连接。通过力矩采集单元获取驱动单元施加给手车的力值，以此计算出手车的移动距离，控制模块依据该移动距离控制伺服系统的工作状态，能够防止手车被过推或过拉，进而保护设置在轨道上的挡板和开关柜上的设备。
-
公开(公告)号：CN110994418A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911080622.9
申请日：2019-11-07
申请人： 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司
IPC分类号： H02B3/00 , H02B11/167
摘要： 本发明涉及电力设备领领域，具体是涉及一种基于伺服系统的手车控制系统及控制方法。该手车控制系统包括控制模块、驱动单元、伺服电机、力矩采集单元、用于获取手车所在的手车室是否带电的带电采集单元，控制模块、驱动单元、伺服电机依次双向电连接，带电采集单元与控制模块双向电连接，力矩采集单元与控制模块双向电连接。通过力矩采集单元获取驱动单元施加给手车的力值，以此计算出手车的移动距离，控制模块依据该移动距离控制伺服系统的工作状态，能够防止手车被过推或过拉，进而保护设置在轨道上的挡板和开关柜上的设备。
-
公开(公告)号：CN113872328B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202111131490.5
申请日：2021-09-26
申请人： 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司
摘要： 本发明公开了基于神经网络的变电站远程智能巡检方法及系统，该方法包括：从云端获取实时更新后的云端变电站巡检数据分析模型，并基于实时更新后的数据库中的监测数据对分析模型进行更新，获取边缘端变电站巡检数据分析模型；基于边缘端变电站巡检数据分析模型对新接收的监测数据进行分析；在确定边缘端变电站巡检数据分析模型的模型参数与云端变电站巡检数据分析模型的差异符合预设条件时，上传数据到云端，以使云端实时更新云端变电站巡检数据分析模型，本发明基于云边协同机制，实现巡检数据训练样本的自动上传和变电站巡检数据分析模型的定期更新，可不断提升智能识别、判别的效率和准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
20 条记录 (耗时 0.05 秒)
