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公开(公告)号：CN114399654A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111332387.7
申请日：2021-11-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 江苏量为石科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06T7/73 , G06T7/55 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08B13/196
Abstract: 本发明涉及一种输电线通道入侵目标识别告警方法，用于对输电线路通道中的入侵异物进行识别并告警，其包括以下步骤：步骤1：利用双目测量系统获得输电线路通道的图像；步骤2：对图像进行目标识别，从而识别出图像中的输电线和入侵异物；步骤3：对图像中的输电线和入侵异物进行特征提取和特征匹配；步骤4：基于特征提取和特征匹配的结果对输电线和入侵异物进行三维重建；步骤5：基于三维重建的结果计算入侵异物与输电线之间的距离，判断距离是否小于预设的安全距离，若是则进行告警。本发明实施简单、可实施性较强；能够实现全程智能化的监控、识别、告警，极大降低人工运维负担。
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公开(公告)号：CN115457305A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210939451.6
申请日：2022-08-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 一种半监督目标检测方法，用于检测待测样本图像的缺陷检测框与缺陷类别，包括：获取样本图像，包括：缺陷样本图像与待检测样本图像；根据带标签的缺陷样本图像，完成对Teacher模型和目标检测模型的预训练；根据目标检测模型与Student模型，获取每一个缺陷样本图像对应的Teacher模型的检测框和分类结果与Student模型的检测框和分类结果，并计算分类结果之间的距离Ldiff；判断距离Ldiff与损失Ls之和L是否收敛，若收敛，则表明Teacher模型和Student模型训练完成；否则继续迭代执行；将待测样本图像输入到Teacher模型和Student模型中，输出待测样本图像的缺陷检测框与缺陷类别。该发明联合训练有标签以及无标签样本数据，提升目标检测模型精确率。
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公开(公告)号：CN113239764B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110475109.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06V20/17
Abstract: 本发明涉及一种输电线路无人机巡检图像预处理方法，包括以下步骤：步骤1：建立巡检对象的任务信息表，任务信息表包括各个巡检对象的整体特性和细节特性；步骤2：依据各个图像的拍摄时间间隔将全部图像分组，从而得到若干图像组，并依据任务信息表将各图像组对应到各个巡检对象，从而确定各图像组中的每张图像对应的整体特性；步骤3：筛除每组图像组中的重复图像；步骤4：利用空间网格法分别对每组图像组进行细节特性判定，确定各组图像组中的每张图像对应的相序；步骤5：依据对应的整体特性和细节特性对每张图像进行命名，得到命名后的图像，完成预处理。本发明能够简便、高效的对输电线路无人机巡检图像进行命名，以完成图像预处理。
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公开(公告)号：CN117929831A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311861572.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 大连理工大学
IPC: G01R19/155 , G01R19/165 , G01R1/04
Abstract: 本发明涉及一种无人机搭载的多压级输电线路验电装置与方法，装置中，无人机与验电设备的连接结构采用横向长杆结构，长杆的一端固定于无人机机体的底部，长杆的另一端固定安装验电设备；验电报警设备向验电设备发送当前验电线路的电压等级及其架设方式；验电设备根据线路周围电场强度感应对应的电压信号，结合根据验电线路的电压等级及其架设方式设定的电压阈值进行无接触式验电。本发明对电压信号的预处理保证了验电检测的准确性；直接将电压值与电压阈值比较，减少了运算步骤；结构与电路抗干扰能力强，可降低线路电磁场对无人机的影响并减少无人机碰撞事故；在对架设不同电压等级输电线路的杆塔进行验电时，无需更换验电设备，提升了验电效率。
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公开(公告)号：CN115311740A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210885390.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种电网基建现场人体异常行为识别方法及系统，识别方法包括，搭建双通道三维卷积神经网络和双流特征融合网络，利用电网基建现场作业监控装置采集的历史工作人员作业视频数据集对网络进行训练，得到电网基建现场人体异常行为识别模型；从电网基建现场作业监控装置实时采集电网基建现场工作人员作业视频数据，获取实时视频最新16帧RGB图像及计算这16帧RGB图像的光流图；将最新视频流和光流图输入至电网基建现场人体异常行为识别模型，得到行为分类结果输出；根据分类损失结果判断，若无异常发生，则返回继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务；若有异常发生，则进行报警处理，然后继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113834472A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111245333.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 苏州艾思兰光电有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电力杆塔检测用激光倾斜度测量装置，涉及电力杆塔检测设备技术领域，包括支架座；所述支架座的下方固定连接有三角支架；所述U形架固定连接在支架座的上表面上；所述转动环转动连接在U形架中间；所述第一电机固定连接在U形架的外侧，且第一电机的输出轴通过联轴器连接并驱动转动环的侧轴；所述测量仪主体转动连接在转动环的中间，且测量仪主体的中间开设有圆柱槽体结构的中筒；其不受地形限制，可方便调节，且操作简易，可以直接放置在铁塔下面任意位置使用，解决了铅垂法受环境影响及人为因素误差较大，精度较低，经纬仪法要依靠人工棱镜来配合，同时仪器需要多次设站，受人为因素影响大，精度较低，易受地形所限的问题。
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公开(公告)号：CN113239764A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110475109.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种输电线路无人机巡检图像预处理方法，包括以下步骤：步骤1：建立巡检对象的任务信息表，任务信息表包括各个巡检对象的整体特性和细节特性；步骤2：依据各个图像的拍摄时间间隔将全部图像分组，从而得到若干图像组，并依据任务信息表将各图像组对应到各个巡检对象，从而确定各图像组中的每张图像对应的整体特性；步骤3：筛除每组图像组中的重复图像；步骤4：利用空间网格法分别对每组图像组进行细节特性判定，确定各组图像组中的每张图像对应的相序；步骤5：依据对应的整体特性和细节特性对每张图像进行命名，得到命名后的图像，完成预处理。本发明能够简便、高效的对输电线路无人机巡检图像进行命名，以完成图像预处理。
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公开(公告)号：CN113989933B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111272498.3
申请日：2021-10-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种在线行为识别模型训练、检测方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，将输入视频流输入至在线行为识别模型的空间Transformer特征提取网络输出表征每一帧视觉特征的空间特征；步骤2，基于空间特征，构建令牌特征序列；步骤3，将步骤2获得的令牌特征序列输入至Transformer模型，使用Transformer模型的编码器来识别当前帧块f0的行为，使用解码器来预测即将到来的未来的行为；步骤4，计算整个行为识别模型最后的训练Loss，实施离线训练过程，训练结束后即得到在线行为识别模型；步骤5，上述步骤结束后，当输入在线视频，在线行为识别模型就可以输出当前帧的行为类别。本发明创新性地采用基于Transformer的在线行为识别检测算法，在保证准确度的前期下，实现了在线行为实时检测任务。
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公开(公告)号：CN116110076B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310089578.8
申请日：2023-02-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V20/17 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 基于混合粒度网络的输电高空作业人员身份重识别方法和系统，所述方法包括：获取无人机回传的输电高空作业人员图像，对其进行条形区域划分和特征处理，根据特征向量欧式距离确定待构建混合粒度网络的局部分支数量n；构建包括全局分支和n个局部分支的混合粒度网络，并对全局分支和局部分支分别设置损失函数，得到ReID模型；训练并测试ReID模型并采用测试后的ReID模型进行输电高空作业人员身份重识别。本发明利用人员全局特征和多粒度局部特征，结合多分支损失函数，实现了基于混合粒度网络的输电高空作业人员身份重识别。
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公开(公告)号：CN115311740B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210885390.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 一种电网基建现场人体异常行为识别方法及系统，识别方法包括，搭建双通道三维卷积神经网络和双流特征融合网络，利用电网基建现场作业监控装置采集的历史工作人员作业视频数据集对网络进行训练，得到电网基建现场人体异常行为识别模型；从电网基建现场作业监控装置实时采集电网基建现场工作人员作业视频数据，获取实时视频最新16帧RGB图像及计算这16帧RGB图像的光流图；将最新视频流和光流图输入至电网基建现场人体异常行为识别模型，得到行为分类结果输出；根据分类损失结果判断，若无异常发生，则返回继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务；若有异常发生，则进行报警处理，然后继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务。
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