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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
Applicant: 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: G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06T7/00
Abstract: 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：CN117409238A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311226891.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 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: G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及配电线路巡检技术领域，提供了配电网跌落式熔断器绝缘保护罩缺失的识别方法及系统，包括：采用熔断器检测模型定位熔断器设备在配电网设备图像中的位置，并将定位的熔断器设备图像输入熔断器绝缘罩缺失故障分类模型，得到故障类别；其中，熔断器检测模型，通过在骨干网络引入空洞金字塔池化，采用全局平均池化块和多个膨胀率不同的空洞卷积块，捕捉多个比例的图像上下文信息后，通过上采样分支和降采样分支分别提取不同尺度的图像细节信息和图像语义信息，并在不同尺度上进行融合，以多尺度预测输出熔断器设备位置。实现了熔断器绝缘罩故障的准确识别。
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公开(公告)号：CN117409237A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311226498.9
申请日：2023-09-21
Applicant: 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: G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06T7/194 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及配电线路巡检技术领域，提供了一种配电网导线绝缘套损坏的识别方法及系统，包括：通过绝缘导线分割模型提取所述架空导线可见光图像中导线区域，得到分割后的架空导线图像；基于所述分割后的架空导线图像，对架空导线可见光图像中的背景区域进行加权去除，得到可见光绝缘导线图像；对可见光绝缘导线图像进行切分实现图像序列化，得到若干个子图像；对于每个子图像，采用轻量化的目标检测模型，识别绝缘护套损坏的类别及位置，并将识别结果进行后处理映射到可见光图像。不仅去除了复杂背景干扰，而且增大绝缘导线护套缺陷目标占比，提高了缺陷目标识别识别效率。
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公开(公告)号：CN119692420A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411724941.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06N3/09 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种电力设备视觉大模型构建、训练、评估方法及系统，该电力设备视觉大模型构建、训练、评估方法包括：基于历史电力巡检图像以及扩充电力巡检图像构建电力样本数据库；基于电力样本数据库中的电力样本图像以及对预先构建的电力大模型进行预训练，生成电力检测基准大模型；在所述电力检测基准大模型中添加可调融合重参数化和适配器的双分支结构得到业务模型；对所述业务模型进行多轮粗粒度训练和细粒度训练，得到电力场景下的缺陷检测业务大模型。通过上述技术方案，提高了缺陷检测业务大模型的训练效率，以及训练后的缺陷检测业务大模型更加应用在不同电力场景中的模型性能。
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公开(公告)号：CN119672570A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411722763.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 邱玲 , 任佳颖 , 王琦 , 张志 , 王万国 , 王兴照 , 孙志周 , 吕俊涛 , 任敬国 , 刘广秀 , 许荣浩 , 贾昭鑫 , 张海龙 , 刘丕玉 , 李永军 , 杨新宇
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于蒸馏学习的电力场景的目标检测方法、装置、设备及介质，涉及压缩技术领域。该方法包括：获取待检测的目标巡检图像；采用预先构建的杆塔预测模型，确定所述目标巡检图像所属的目标电力场景；在所述目标电力场景为输电场景或配电场景的情况下，对所述目标巡检图像进行裁剪得到增强的目标巡检图像；将增强的目标巡检图像输入预先构建的通用目标检测模型，得到目标检测结果。采用本技术方案，通过多个电力专业大模型协同模式对检测模型进行不同专业的知识引导，提高在复杂电力场景下的巡检图像检测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119517073A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411647073.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及样本扩充技术领域，提供了一种电力设备声纹样本加权扩充方法及故障检测方法，包括：对于每个缺陷样本组，将组内的设备声纹缺陷数据进行聚类，得到多个簇，基于簇中数据点之间的最短距离，选取若干数据点作为质心后，将一个缺陷样本组中选取的所有质心作为一个质心集合；对于每个质心集合，选取声纹缺陷数据，组成声纹样本序列，并对声纹样本序列中的每个样本计算幅值谱，根据峰值条件在幅值谱中提取峰值序列，对峰值序列进行加权处理，得到增强后的峰值序列后，对各样本的增强后的峰值序列，按照样本权重进行求和，得到混合峰值序列，并基于混合峰值序列计算得到新样本。避免了数据同质化，且无需大规模算力支撑，有效降低开发成本。
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公开(公告)号：CN119206596A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411719259.1
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质。该方法包括：获取通用电力场景的通用异常检测视觉子模型、通用文本编码器和通用语言子模型；基于通用异常检测视觉子模型、通用文本编码器和通用语言子模型，以及目标电力场景的第二样本图像、第二样本图像关联的第二提示文本、第二样本图像关联的第二异常检测问题文本、第二样本图像关联的第二异常检测定位标签和第二样本图像关联的第二异常检测答案标签，获取目标电力场景的电力设备多模态大模型；采用目标电力场景的电力设备多模态大模型对目标电力场景的待检测图像进行异常检测。本发明实施例可以提高电力设备多模态大模型的构建效率和待检测图像的异常检测准确度。
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公开(公告)号：CN115755965B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202211426219.9
申请日：2022-11-15
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站无人机巡检方法及系统，包括：规划光伏电站无人机的巡检航线；控制无人机按照设定的定时巡检任务进行光伏巡检；当一次定时巡检任务开始时，获取实时气象数据信息，预测得到本次定时巡检时间段内巡检航线上的气象数据预测结果，基于预测结果划分未来气象等级；判断无人机是否能够执行本次巡检任务；如果可以，执行巡检任务，基于巡检图像对光伏板缺陷进行识别；否则，判断推迟设定时间后的气象等级是否符合巡检要求，若推迟时间达到了设定值，取消本次巡检任务。本发明考虑巡检过程中的天气情况，能够针对不同的天气状态制定不同的巡检任务执行策略，提升了无人机在不同气象条件下的巡检任务完成效率。
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公开(公告)号：CN117274314A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311331021.7
申请日：2023-10-13
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06T7/246 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种特征融合的视频目标跟踪方法及系统，提出了将目标检测算法和相关滤波相结合的方法，通过目标检测算法识别目标的目标检测框，通过局部和全局多特征融合的相关滤波器得到目标跟踪边缘框，利用匈牙利匹配算法对目标检测框和目标跟踪边缘框进行匹配，解决了单独的相关滤波跟踪算法或神经网络的目标检测算法对目标检测跟踪存在的精确率和成功率低的问题，实现了电力场景等复杂场景下目标跟踪稳定性，提高了目标检测跟踪的实时性、精确率和成功率。
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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
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 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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