一种同杆双回线四侧模拟量同步方法

    公开(公告)号:CN109687403A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811368262.8

    申请日:2018-11-16

    IPC分类号: H02H7/26 G01R31/08

    CPC分类号: H02H7/26 G01R31/085

    摘要: 本发明提供了一种同杆双回线四侧模拟量同步方法,基于线路保护装置,在CPU插件上增加一个横向通道,使得同一侧的双回线路保护装置通过横向通道来交互信息;同杆双回线路不改变保护配置原则,仍然按照间隔来配置线路保护;确定纵向通道的传输方式;当线路正常运行时候,横向通道或纵向通道由于各方面的因素发生通道异常时,保护装置通过判别两个通道的状态自适应切换通道回路以完成四侧模拟量的同步获取。本发明在线路保护装置的CPU插件上增加了一个横向通道,同一侧的双回线路保护装置通过横向通道来交互信息,线路保护装置通过纵向通道与横向通道获取四侧模拟量来完成精确故障测距。

    一种基于双目视觉的电缆管道内部场景的三维重建方法

    公开(公告)号:CN114255181A

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202111506890.X

    申请日:2021-12-10

    IPC分类号: G06T5/00 G06T15/04 G06T17/00

    摘要: 本发明提供了一种基于双目视觉的电缆管道内部场景的三维重建方法,包括以下步骤:步骤(1):采用一种二阶半全局立体匹配方法,获得场景的视差图;步骤(2):结合视差图和相机参数得到场景的三维点云,然后通过引导滤波以消除噪声点来平滑点云;步骤(3):利用快速点定位的Delaunay三角剖分方法重建点云表面,提高地下电缆管道内部的三维模型的可视性。本发明提供一种基于双目视觉的电缆管道内部场景的三维重建方法,以快速、准确地实现地下电缆管道内部场景的精细化三维重建,结合基于二阶半光滑度约束的半全局立体匹配方法,基于引导滤波的点云平滑方法,快速点定位的Delaunay三角剖分方法,提高对场景三维重建的效率和精度。

    一种基于EDSR网络的红外图像超分辨率重建方法

    公开(公告)号:CN112884643A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN201911210392.3

    申请日:2019-11-29

    IPC分类号: G06T3/40

    摘要: 本发明公开了一种基于EDSR网络的红外图像超分辨率重建方法,并采用双损失函数训练网络,用于保护重建图像的边缘。包括以下步骤:对输入图像预处理,结合图像通道数对输入图像深度扩展;采用局部残差块级联和全局残差的方式构建深度学习网络结构,从而提取低分辨率图像和高分辨率图像的残差特征;采用L2损失和输入图像与输出图像的边缘图差值作为损失函数训练网络,从而保证较高的PSNR(Peak Signal‑Noise Ratio,峰值信噪比)和具有清晰边缘的高分辨率红外图像;将训练完成得到的特征恢复到输入图像通道数生成重建的超分辨红外图像。本发明采用双损失函数训练网络,可高质量、快速地完成红外图像的超分辨率重建,具有较高的应用价值。

    一种基于双目立体视觉的隔离开关开闭状态检测方法

    公开(公告)号:CN111415320A

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN201811551906.7

    申请日:2018-12-18

    IPC分类号: G06T7/00 G06K9/46 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于双目立体视觉的隔离开关开闭状态检测方法。首先通过SVM算法和Hog特征向量对左目图像进行开关位置检测,再结合霍夫变换和先验约束定位出传动杆中线,然后结合立体匹配得到的视差图将中线的端点坐标映射到三维空间得到空间向量,从而计算出传动杆的角度,判断开关开闭状态。其中立体匹配的步骤为:结合颜色和6D梯度信息构建代价计算函数;对原双目图像构建最小生成树,并对代价函数值进行代价聚集;采用WTA策略得到初始视差,并根据置信测度得到初始视差置信;根据构建的最小生成树将置信聚集值进行置信传播,求得最优视差估计值,得到稠密视差图。本发明提出的方法可以有效地检测出隔离开关的开闭状态并计算出角度。

    一种深度图像引导的电缆管道缺陷检测与定位方法

    公开(公告)号:CN114266964B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202111506897.1

    申请日:2021-12-10

    摘要: 本发明提供了一种深度图像引导的电缆管道缺陷检测与定位方法,包括:(1):将可见光与深度图像送入两条相互独立的编码器网络进行对应模态特征提取;(2):将特定模态的语义特征送入自适应特征融合模块中进行多模态特征的增强与融合;(3):将两路独立的特定模态特征送入与编码器子网相对应的解码器子网中进行解码并输出对应模态的地下电缆管道缺陷分割结果;(4):将集成可见光与深度图像信息的融合特征与解码后的特定模态特征在多模态特征聚合模块中结合,最终解码输出自适应融合后缺陷分割结果;(5):利用双目视觉技术,实现缺陷精确定位。本发明提供一种深度图像引导的电缆管道缺陷检测与定位方法,能够输出高精度的缺陷分割结果。