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公开(公告)号：CN118823616A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411304779.6
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种多模型级联输电线路缺陷识别误报率优化方法及系统，该方法调用缺陷识别模型对巡视图片进行缺陷识别，根据缺陷类型调用对应的负样本识别模型进行负样本识别，得到负样本识别模型研判结果；将负样本识别模型研判结果与缺陷识别模型提取的缺陷类型和缺陷位置进行对比，判断是否为误报缺陷；如果不是误报缺陷，则将缺陷放入输出的缺陷信息中，如果是误报缺陷，则剔除该缺陷；遍历巡视图片的所有缺陷并分别调用不同的负样本识别模型，根据输出的缺陷信息开展综合研判，最终形成综合研判结果。本发明通过补充负样本识别模型以及多模型级联系统集成的手段实现整体误报率的压降，能够有效减少无人机系统图像识别的误报率。
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公开(公告)号：CN118072177B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410441204.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 江西博微新技术有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06T5/50 , G06T7/33 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于输电线路巡检技术领域，公开了基于激光点云和影像融合的线路通道易燃树种识别方法，将植被、地面、建筑物道路的点云进行可视化分类标注；提取单颗树木的点云数据，将不同类型的树木以不同颜色进行分类展现；通过单颗树木的点云数据创建树木的二值掩码图，并将二值掩码图与无人机拍摄的正射影像图进行配准，配准后对树木的影像信息进行分割处理，得到树木影像；将树木影像按类型标注后放入到深度神经网络中进行识别，实现对树木种类信息的智能提取，将提取结果在点云数据中展现。本发明通过融合激光点云数据以及正射影像数据，对输电线路通道的树木进行树种识别分析，具有工作量少，识别快，准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN118823616B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411304779.6
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种多模型级联输电线路缺陷识别误报率优化方法及系统，该方法调用缺陷识别模型对巡视图片进行缺陷识别，根据缺陷类型调用对应的负样本识别模型进行负样本识别，得到负样本识别模型研判结果；将负样本识别模型研判结果与缺陷识别模型提取的缺陷类型和缺陷位置进行对比，判断是否为误报缺陷；如果不是误报缺陷，则将缺陷放入输出的缺陷信息中，如果是误报缺陷，则剔除该缺陷；遍历巡视图片的所有缺陷并分别调用不同的负样本识别模型，根据输出的缺陷信息开展综合研判，最终形成综合研判结果。本发明通过补充负样本识别模型以及多模型级联系统集成的手段实现整体误报率的压降，能够有效减少无人机系统图像识别的误报率。
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公开(公告)号：CN118072177A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410441204.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 江西博微新技术有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06T5/50 , G06T7/33 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于输电线路巡检技术领域，公开了基于激光点云和影像融合的线路通道易燃树种识别方法，将植被、地面、建筑物道路的点云进行可视化分类标注；提取单颗树木的点云数据，将不同类型的树木以不同颜色进行分类展现；通过单颗树木的点云数据创建树木的二值掩码图，并将二值掩码图与无人机拍摄的正射影像图进行配准，配准后对树木的影像信息进行分割处理，得到树木影像；将树木影像按类型标注后放入到深度神经网络中进行识别，实现对树木种类信息的智能提取，将提取结果在点云数据中展现。本发明通过融合激光点云数据以及正射影像数据，对输电线路通道的树木进行树种识别分析，具有工作量少，识别快，准确率高的特点。
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