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公开(公告)号：CN115082723A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110268669.9
申请日：2021-03-12
申请人： 国网山东省电力公司淄博供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了用于螺栓缺陷识别的前端化运算系统、方法及机器人，包括多个运算逻辑单元，每个运算逻辑单元之间并行设置，且不同运算逻辑单元被配置为执行用于输电线路螺栓缺陷识别的神经网络模型中不同网络层的计算任务；数据处理单元，被配置为对用于输电线路螺栓缺陷识别的采集数据进行预处理，并送入相应的运算逻辑单元；结果输出单元，被配置为对各运算逻辑单元的运算数据进行整合，并输出最终运算结果；本发明基于模型结构对运算逻辑单元进行分组，不同逻辑单元负责不同网络层的运算，实现多个网络层并行推理，能够有效解决螺栓缺陷识别过程中边缘设备性能平衡的问题。
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公开(公告)号：CN115081499A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110269459.1
申请日：2021-03-12
申请人： 国网山东省电力公司淄博供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种输电线路螺栓缺陷轻量化模型识别方法及系统，包括：获取输电线路螺栓图像信息，将所述图像信息输入到轻量化缺陷识别模型中；其中，所述轻量化缺陷识别模型的数据处理过程包括：将轻量化缺陷识别模型的不同网络层分成若干组，对每一分组下的网络层参数进行剪枝或定点量化操作；将各分组下的网络层参数分别保存至不同的权重文件中；将所述权重文件同时导入网络模型中相对应的网络层，进行并行计算；将各网络层的计算结果进行汇总处理，输出最终的输电线路螺栓缺陷识别结果。本发明针对复杂的缺陷识别网络模型，根据其结构进行分组量化剪枝，保证模型精度不下降的同时，最大程度降低模型运算复杂度和空间占用开销。
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公开(公告)号：CN117274723B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311557590.3
申请日：2023-11-22
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
发明人： 刘广秀 , 王万国 , 李振宇 , 王童 , 许荣浩 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 邱镇 , 卢大玮 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了一种用于输电巡检的目标识别方法、系统、介质及设备，包括：获取巡检图像，通过业务模型，得到输电设备缺陷；其中，业务模型的获取步骤包括：基于分块后的掩膜图中的前景区域的外接矩形，将分块后的虚拟可视化图像划分为前景图和背景图，基于所述前景图和背景图，训练得到前景背景分类模型；采用所述前景背景分类模型，对无标签数据集中的巡检图像分类，得到前景图和背景图；基于分类得到的前景图和背景图，运用掩码自编码器模型架构对教师模型进行预训练，并通过知识蒸馏，得到学生模型后，使用标签数据集对学生模型进行迁移学习，得到业务模型。提高了输电设备缺陷的识别精度。
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公开(公告)号：CN117253107A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226875.9
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： G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/80
摘要： 本发明涉及电力巡检技术领域，提供了一种用于配电网巡检缺陷识别的样本扩充方法及系统，包括：获取配电网巡检图像及缺陷描述；将所述配电网巡检图像加入噪声，得到临时图像矩阵；将所述缺陷描述转为文本向量，将文本向量与临时图像矩阵利用梯度场引导融合进行融合；基于融合后的结果，使用神经网络预测噪声；将临时图像矩阵减去预测的噪声后，转化为生成图像。保证了生成高质量的配电网巡检缺陷图像，实现配电网巡检图像小样本的扩充和处理。
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公开(公告)号：CN110688925B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910887482.X
申请日：2019-09-19
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了基于深度学习的级联目标识别方法及系统，获取巡检图像的待检测样本，对目标检测样本标记，并对样本数量进行扩充；融合图像增强数据的多特征进行多级深度学习检测算法，实现针对占比较大目标的显著设备检测，剔除复杂背景对检测算法的噪声干扰；融合图像增强数据的多特征进行多级深度学习算法检测，提高深度学习在小目标检测中的检测准确率，降低了图像质量对检测算法的影响。
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公开(公告)号：CN114782822A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210556725.3
申请日：2022-05-19
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/28 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要： 本发明实施例公开了一种电力设备的状态检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待检测电力设备的设备巡检图像以及设备标准图像，并确定设备巡检图像和设备标准图像的图像相似度；如果图像相似度不满足预设的设备状态正常条件，则根据设备巡检图像和设备标准图像确定待检测图像；将待检测图像输入至预先训练完成的设备状态检测模型中，得到待检测电力设备的设备状态检测结果，其中，设备状态检测模型基于样本检测图像以及与样本检测图像对应的设备状态训练得到，样本检测图像中标注有用于表征设备状态的表征区域。本发明实施例的技术方案，能够实现电力设备运行状态的精准检测，有效提高电力设备状态检测的检测效率。
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公开(公告)号：CN113851116A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111101999.5
申请日：2021-09-18
申请人： 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明属于电力移动巡检语音识别技术领域，提供了一种巡检场景下的电力设备语音识别方法及系统。该方法包括，获取通用语音数据集和电力移动巡检语音数据集，并进行预处理；采用通用语音数据集，基于LAS模型，进行语音识别训练，得到训练好的语音识别模型；对所述电力移动巡检语音数据集在训练好的语音识别模型上进行训练，对训练好的语音识别模型参数进行微调，得到电力移动巡检语音识别模型；基于待测的电力移动巡检语音数据，采用电力移动巡检语音识别模型，识别得到电力移动巡检的文本。
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公开(公告)号：CN113031484A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110271671.1
申请日：2021-03-12
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种电力巡检嵌入式边缘智能系统及方法，包括：数据采集模块、数据计算模块、数据输出模块和嵌入式CPU模块；嵌入式CPU模块被配置为仅分别向数据采集模块、数据计算模块和数据输出模块发送数据调度指令；数据采集模块被配置为向数据计算模块和/或数据输出模块分别单向传输采集到的电力巡检数据；所述数据计算模块配置为对接收到的电力巡检数据进行计算并将计算结果单向传送至数据输出模块。本发明通过双向指令调度、单向数据传输的方式，CPU不再是传统的接收数据‑分配数据的方式，而是通过指令直接调度其他单元的数据交互，其他单元之间的数据传输不需经过CPU，可直接进行传输，提高数据传输效率。
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公开(公告)号：CN110955184B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201911253463.8
申请日：2019-12-09
申请人： 国网智能科技股份有限公司
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种变电站绝缘子多介质喷涂控制系统及控制方法，包括：变电站检修作业机器人及监控平台，所述监控平台与变电站检修作业机器人通信实时监控RTV喷涂状况，所述变电站检修作业机器人接收激光扫描仪传来的数据，判断支柱绝缘的位置及喷枪与支柱绝缘子中心的对应情况，发送指令控制执行机构进行喷枪对绝缘子中心的实时精准定位。
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公开(公告)号：CN111027422A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911183553.4
申请日：2019-11-27
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网智能科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种应用于输电线路走廊的应急无人机巡检方法及系统，包括：确定无人机巡检航迹路线，进行巡检图像信息采集；在采集到的图像中写入具体的GPS信息，形成图像标号与GPS信息的对应序列；按照拍摄的时间顺序对巡检图像进行拼接，获取输电线路走廊的通道全景信息；利用获得的通道全景信息，判断输电线路走廊中存在的灾害缺陷类型及面积。本发明有益效果：巡检系统搭载可见光相机并结合全景拼接技术进行对通道走廊信息的可视化采集与全景展示，实现了走廊灾况的快速、精准获取。
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