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公开(公告)号：CN114724236A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110271335.7
申请日：2021-03-12
申请人： 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06T7/269 , G06N3/04
摘要： 本发明属于行为识别领域，提供了一种基于3D卷积神经网络的行为识别方法及系统。其中，该方法包括获取电力场景实时视频数据；提取电力场景实时视频数据中的空间流信息和时间流信息并输入至基于双流模型框架的人体行为识别模型中；基于双流模型框架的人体行为识别模型识别出当前视频数据中的人体行为类型；其中，基于双流模型框架的人体行为识别模型包括两个并行的3D卷积神经网络和全连接层神经网络，两个并行的3D卷积神经网络用于分别对应提取空间流信息和时间流信息中的空间流特征和时间流特征，并将空间流特征和时间流特征加权融合后输入至全连接层神经网络，进而得到对应的人体行为类型。
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公开(公告)号：CN114723815A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110269210.0
申请日：2021-03-12
申请人： 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种多目融合的图像语义目标检测方法及系统，包括：对双目相机参数进行标定，利用双目相机获取机器人作业目标的图像；将所述机器人作业目标的图像分别输入到训练好的图像语义分割模型，得到左右目图像中不同设备的轮廓信息；分别取左右目图像中目标轮廓的外接矩形为感兴趣区域，计算得到两个区域的左右目视差图，根据视差图得到目标的三维坐标信息。本发明实现作业目标的像素级分割与身份识别，基于神经网络的图像语义分割模型识别目标的三维位置，进一步利用机械臂上的摄像机提取更加精确的目标位置，实现机械臂的精准作业。
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公开(公告)号：CN114708183A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110269216.8
申请日：2021-03-12
申请人： 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种变压器呼吸器硅胶筒破损识别方法及系统，包括：获取变压器呼吸器图像并进行预处理；将获取的变压器呼吸器图像信息输入到训练好的卷积神经网络模型，输出缺陷分类结果及缺陷位置；其中，所述卷积神经网络模型在训练过程中，求取预测分数最高的预选框与其余预选框的重合度，根据重合度对所述的其余预选框的预测分数进行惩罚。本发明保留这些重合度较高的预选框并将其预测分数降低，这样有利于对于对与当前识别变压器呼吸器硅胶筒目标重合度较高的其他目标的检测识别。
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公开(公告)号：CN114707683A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110271168.6
申请日：2021-03-12
申请人： 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明属于深度学习领域，提供了一种电力巡检嵌入式边缘智能分析的模型轻量化方法及系统。其中，该方法包括接收嵌入式边缘智能系统的电力巡检及检修数据；利用轻量化模型处理电力巡检及检修数据，预测出电力巡检缺陷类别结果；其中，轻量化模型由数据采集模块、数据计算模块和数据输出模块构成；数据采集模块用于采集电力巡检及检修数据并对其依次进行数据解码和数据预处理操作；数据计算模块用于对预处理后的电力巡检及检修数据进行卷积，对卷积后的数据进行预测，得到电力巡检缺陷待选类别；数据输出模块，用于对电力巡检缺陷待选类别进行可信度筛选，得到电力巡检缺陷类别结果并输出。
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公开(公告)号：CN113869265B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111183609.3
申请日：2021-10-11
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/20 , G06T7/70 , H04N23/695 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于配电线路巡检领域，提供了一种配电线路杆塔自动追踪方法及系统。其中，该方法包括获取配电线路杆塔的经纬度坐标信息及巡检车辆实时经纬度坐标信息；根据巡检车辆及配电线路杆塔的位置关系，构建车杆三维空间坐标系；根据巡检车辆位置所处的象限，计算车载云台追踪杆塔的运动角度数据；将车载云台追踪运动角度数据转换为控制指令，以指导车载云台自动运动，使得车载云台保持对杆塔的定位追踪。其填补了配电线路车载自动巡检模式的空白，极大地提高了配电线路巡检的效率。
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公开(公告)号：CN112990304B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110268861.8
申请日：2021-03-12
申请人： 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种应用于电力场景的语义分析方法及系统。其中，应用于电力场景的语义分析方法包括获取待测电力场景图像；预处理待测电力场景图像；将预处理后的待测电力场景图像通过特征学习网络获取视觉特征表述，并与预先构建的索引表对照，得到待测电力场景图像的语义预测；其中，特征学习网络由全卷积网络和深度自动编码器组成，全卷积网络用于对电力场景图像进行像素级的多层特征学习提取，自动编码器用于根据多层神经网络特征计算最终网络的权值，生成视觉特征表述；索引表内存储视觉特征表述与语义预测结果的对应关系。
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公开(公告)号：CN117294022B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311569856.6
申请日：2023-11-23
申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网智能科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
发明人： 李琮 , 刘昭 , 任志刚 , 胥明凯 , 于光远 , 刘晓 , 刘春明 , 鲍新 , 王万国 , 张雨薇 , 瞿寒冰 , 范岩 , 丁昊 , 李彬 , 王鹏 , 孙世颖 , 李恩 , 赵晓光 , 韩为超 , 段承金 , 马彦飞 , 周兴福
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种基于多源传感器协同的变电站巡检系统及方法，属于电力设备监测技术领域，系统包括多源传感层、边缘计算层和协同感知决策层，多源传感层用于采集巡检装置与电力设备端传感器多源传感信息；边缘计算层根据多源传感信息计算各个传感器的单一传感器数据特征以及单一传感器感知结果；协同感知决策层利用感知结果进行巡检装置调度，控制巡检装置到达对应的巡检点位，对待巡检设备进行传感数据采集；同时协同感知决策层利用多个传感器的数据特征进行协同感知，输出协同感知结果。本发明实现了对变电站关键设备进行多层次、多角度的协同感知，提高了变电巡检装置的巡检、感知、任务执行的能力和效率。
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公开(公告)号：CN117409239A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311226948.4
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06T7/00
摘要： 本发明属于配电网技术领域，提供了一种配电网架空线路缺陷智能识别方法及系统，包括，获取配电网架空线路巡检图像，通过配电网架空线路设备定位网络，得到设备位置、设备类别和设备置信度，若设备置信度高于设备类别对应的设备判别阈值，则保留设备位置和设备类别，并截取设备图像；对于设备图像，使用设备缺陷定位模型，得到缺陷位置、缺陷类别和缺陷置信度，若缺陷置信度高于缺陷类别对应的缺陷判别阈值，则输出缺陷位置和缺陷类别；其中，不同设备类别的设备判别阈值不同，且，不同缺陷类别的缺陷判别阈值不同。提升了整体配电网架空线路缺陷识别效果。
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公开(公告)号：CN117390212A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311226652.2
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
摘要： 本公开提供了一种配电网巡检数据处理方法、系统、介质及设备，所述方案包括：获取配电网巡检数据，其中，所述巡检数据包括巡检图像；对于预处理后的巡检图像，基于其头部信息获取巡检图像对应的任务信息；以所述任务信息作为巡检图像的图像标签，对经目标识别算法标记处理后的巡检图像，以所述图像标签作为索引对巡检图像进行数据存储；当进行数据调阅时，基于所述图像标签实现对存储数据不同需求类型的同步调阅。
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公开(公告)号：CN117253082A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226817.6
申请日：2023-09-21
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/22 , G06T7/00
摘要： 本发明公开一种配网工程设备缺陷判别方法、系统、设备及存储介质，包括：获取配网工程设备的多维特征数据样本；采用多维特征数据样本对构建的缺陷判别模型进行训练；所述训练包括：初始化缺陷判别模型中的权重状态及权重连接的分支结构，根据训练过程中权重的使用次数，更新对应的权重状态和分支结构，在训练完成后，若存在使用次数为零的权重，则删除该权重及对应的分支结构，否则进行保存；对配网工程设备的巡检信息，采用训练后的缺陷判别模型，得到配网工程设备的异常诊断结果。引入多组权重共享方法机制，设计权重映射字典，既避免权重的重复保存，又实现权重的灵活添加、比对与调用，保证模型精度的同时提高模型训练效率。
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