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公开(公告)号:CN119625535A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411752790.9
申请日:2024-12-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种电力塔基腐蚀检测方法,属于神经网络技术领域。该方法先是获取历史电力塔基腐蚀图像,然后通过几何变换和像素变换对历史电力塔基腐蚀图像进行数据增强,生成历史电力塔基腐蚀增强图像,对所有图像上的腐蚀区域框出并标记类型,再对所有图像平分为训练集、验证集两类集合。接着构建交汇增强特征网络,利用训练集训练该网络,并利用验证集验证该网络是否训练完成。最后采集实时电力塔基图像,输入训练完成的交汇增强特征网络,框出实时电力塔基图像上的腐蚀区域和腐蚀类型。该方法构建的交汇增强特征网络,避免了传统神经学习网络的复杂超参数调整,实现对复杂、不规则的腐蚀区域检测的高准确率和低误报。
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公开(公告)号:CN119044317A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411157140.X
申请日:2024-08-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明具体涉及一种输电铁塔上金属异物的检测方法,属于利用声波来测试材料技术领域。本发明通过实时获取并分析输电铁塔所处环境的温度、湿度和风速等信息,实现了敲击力度的智能化调整,确保了在不同环境条件下均能进行有效的异物检测。这种环境适应性不仅提高了检测的准确性,还增强了系统的可靠性和稳定性,确保了在多变环境条件下的持续有效运行。本发明考虑了环境因素对于声波的传播特性和铁塔的振动响应具有的影响,通过获取输电铁塔所处环境的实时信息,包括温度、湿度和风速等关键参数,确定目标敲击力度,从而提高声纹检测的灵敏度和准确性,确保在不同环境条件的情况下,也能够通过声纹信息可靠地识别出金属铁塔上的金属异物。
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