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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：CN118761247A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411256093.4
申请日：2024-09-09
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 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
IPC: G06F30/20 , H02G13/00 , H02G1/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于累积雷击跳闸率曲线的输电线路避雷器安装选点方法，包括如下步骤，计算输电全线基杆塔的绕击跳闸率、反击跳闸率和水平档距加权系数，将水平档距加权系数与绕击跳闸率和反击跳闸率相乘，得到全线雷击跳闸率，将全线雷击跳闸率与电压等级线路雷击跳闸率控制值进行比较，需要开展防雷改造时，计算加权绕击跳闸率和加权反击跳闸率，得到雷击跳闸率累积曲线，在雷击跳闸率累积曲线中找到控制点，控制点右侧所有点为要加装线路避雷器的全线基杆塔。本发明有效解决输电线路避雷器安装点位，提升线路避雷器安装选点的科学性、合理性及效率，提升输电线路防雷改造质效。
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公开(公告)号：CN118539366A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410689458.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供一种架空输电线路防鸟误撞内旋装置，包括：运动单元和轮毂结构的安装主体；所述运动单元安装于所述轮毂结构的轮辐上，并以所述轮辐为转动轴转动，用于提供防误撞提示。本发明提供的装置用于安装在导线上，并通过安装主体和安装在安装主体内进行转动的运动单元向飞鸟提供防误撞提示，防止飞鸟在飞行过程中误撞击架空线路。
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公开(公告)号：CN116301017A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211626009.4
申请日：2022-12-17
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: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于航线智能规划的输电无人机自主巡检系统及方法，该系统包括无人机主站、无人机子站、巡检站和无人机终端，所述无人机主站实现巡检任务统计、缺陷信息归集，根据缺陷情况下达消缺任务，管控消缺进度；所述无人机子站完成巡视计划的制定和审核、巡检任务的制定和派发；所述巡检站，获取无人机子站分派的巡检任务、激光点云数据，进行三维建模、航迹规划，存储无人机终端上传的巡检图片并进行缺陷识别；所述无人机终端面向现场作业人员，负责采集激光点云数据，开展巡检任务及消缺任务。本发明可实现点云采集‑三维建模‑航线规划‑巡检作业‑数据回传‑数据分析‑缺陷流转的无人机自主巡检作业闭环管理。
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公开(公告)号：CN113486865A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202111028947.X
申请日：2021-09-03
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 , 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路悬挂异物目标检测方法，针对输电线路巡检拍摄的悬挂异物图像，构建悬挂异物图像样本后，采用前馈降噪卷积神经网络对悬挂异物图像样本进行降噪处理，构建输电线路悬挂异物图像数据集，然后标注异物的位置与类别，划分为训练集、验证集与测试集；构建并训练轻量级YOLOv4目标检测模型；最后利用得到的轻量级YOLOv4目标检测模型对测试集图像进行检测。本发明能够在输电线路无人机巡检视频图像中快速准确地检测出悬挂异物的类别与位置，具有较高的异物检测精度与检测速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109541411A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811478172.4
申请日：2018-12-05
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 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种架空输电线路隐患放电监测预警系统，包括电源装置、传感器装置、数据处理装置和信号传输装置，电源装置用于为传感器装置、数据处理装置和信号传输装置供电，数据处理装置分别与传感器装置和信号传输装置电性连接，传感器装置用于采集架空输电线路上的电流信息，并将采集到的电流信息发送至数据处理装置，数据处理装置用于提取电流信息中特定频率段的电流信号，并通过信号传输装置将提取的电流信号传输至后台计算机，当特定频率段的电流信号超过设定的阈值时，数据处理装置通过所述信号传输装置向后台计算机发出预警信号。本发明能够在故障发生前，实现隐患放电监测和预警，从而防止输电线路故障的发生。
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公开(公告)号：CN118761247B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411256093.4
申请日：2024-09-09
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 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
IPC: G06F30/20 , H02G13/00 , H02G1/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于累积雷击跳闸率曲线的输电线路避雷器安装选点方法，包括如下步骤，计算输电全线基杆塔的绕击跳闸率、反击跳闸率和水平档距加权系数，将水平档距加权系数与绕击跳闸率和反击跳闸率相乘，得到全线雷击跳闸率，将全线雷击跳闸率与电压等级线路雷击跳闸率控制值进行比较，需要开展防雷改造时，计算加权绕击跳闸率和加权反击跳闸率，得到雷击跳闸率累积曲线，在雷击跳闸率累积曲线中找到控制点，控制点右侧所有点为要加装线路避雷器的全线基杆塔。本发明有效解决输电线路避雷器安装点位，提升线路避雷器安装选点的科学性、合理性及效率，提升输电线路防雷改造质效。
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公开(公告)号：CN117132915B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311405296.0
申请日：2023-10-27
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 , G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于点云自动分类的输电线路树障隐患分析方法，对无人机采集的激光点云数据进行栅格化；采用不规则三角网向下加密和迭代不规则三角网向上加密的方法完成地面点的提取；然后采用基于栅格的区域生长算法和基于坐标旋转的聚类算法对电力线进行精细化提取；基于二值图像掩码对杆塔附近的植被进行滤除，实现杆塔精细化提取；使用面积阈值法去除剩余植被，实现建筑物区域的快速提取；将分割后局部区域的导线点云与区域内的障碍物点云进行空间距离计算，实现树障隐患的快速分析。本发明将点云自动分类后进行树障隐患研判，显著提升了点云数据处理效率和树障隐患辨识水平。
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公开(公告)号：CN117132915A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311405296.0
申请日：2023-10-27
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 , G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于点云自动分类的输电线路树障隐患分析方法，对无人机采集的激光点云数据进行栅格化；采用不规则三角网向下加密和迭代不规则三角网向上加密的方法完成地面点的提取；然后采用基于栅格的区域生长算法和基于坐标旋转的聚类算法对电力线进行精细化提取；基于二值图像掩码对杆塔附近的植被进行滤除，实现杆塔精细化提取；使用面积阈值法去除剩余植被，实现建筑物区域的快速提取；将分割后局部区域的导线点云与区域内的障碍物点云进行空间距离计算，实现树障隐患的快速分析。本发明将点云自动分类后进行树障隐患研判，显著提升了点云数据处理效率和树障隐患辨识水平。
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公开(公告)号：CN110717403B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201910870443.9
申请日：2019-09-16
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 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明提供一种人脸多目标跟踪方法，所述方法包括：获取在当前帧图像中检测到的各目标对应的检测框位置；基于上一帧图像中各目标对应的检测框位置，根据各目标对应的检测框位置、各目标在当前帧的预测位置、和各追踪器的信息收集，利用匈牙利算法对各目标对应的检测框与追踪器进行级联匹配；计算未级联匹配上的检测框和待匹配的追踪器间的IOU关系矩阵，并基于IOU关系矩阵，利用匈牙利算法进行检测框与追踪器间的IOU匹配，获得最终匹配集合，人脸检测算法快速准确，多目标跟踪器的初始化切实可行，针对特定场景下的人脸多目标跟踪，避免了采用过多计算量的深度学习算法，整体算法计算量少，可靠性高，速度快。
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