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公开(公告)号：CN117351311A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311318267.0
申请日：2023-10-12
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 安徽大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于双模态数据融合的变电站设备检测方法及系统，方法包括以下步骤：从变电站获取待测变电站设备的红外模态图像和可见光模态图像，并对红外模态图像和可见光模态图像进行预处理；基于双流‑YOLOv5神经网络，构建多模态检测模型；将预处理后的红外模态图像和可见光模态图像输入多模态检测模型，分别获得红外模态特征图以及可见光模态特征图；进行自注意力融合，经一系列特征图相加，获得融合特征图；基于融合特征图，获得目标信息；对目标信息进行目标定位，获得目标位置，完成变电站设备的检测。本发明能够更好地提高特征的表达能力，可以进一步提高变电站设备检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117274191A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311214573.X
申请日：2023-09-18
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 安徽大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要： 本发明公开了一种基于元学习的变电站设备缺陷检测方法及系统，方法包括：获取变电站设备的缺陷图像形成数据集；将DarkNet‑53作为检测框架，在其网络最后一层增加用于提取到不同细粒度的全局目标信息的GCB模块，将网络最后两层CSP模块增加注意力机制形成ACSP模块，最后将元学习算法MAML算法融合到检测框架的训练流程中，得到基于元学习的缺陷检测模型，利用训练集训练缺陷检测模型，得到最终的缺陷检测模型；利用最终的缺陷检测模型对输入图像进行缺陷物体、位置识别，得到最终的变电站设备缺陷检测结果；本发明的优点在于：提升面对小样本任务时网络的检测能力，提高检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116523858A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310438083.1
申请日：2023-04-21
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 安徽大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于注意力机制的电力设备漏油检测方法及存储介质，获取待测电力设备的图像输入至漏油检测模型，模型包括依次邻接的Backbone网络、Neck网络和Head网络，在Neck网络的跳接层中设置注意力池化捕获模块，在Backbone网络中和Neck网络的末端加入分级通道注意力模块；通过Backbone网络对待测电力设备的图像进行特征提取，得到不同深度的特征图；将不同深度的特征图经注意力池化捕获模块输入至Neck网络，得到不同尺寸的特征图；将不同尺寸的特征图经过Neck网络末端设置的分级通道注意力模块，得到不同的目标信息；将不同的目标信息输入至Head网络，得到电力设备漏油检测结果。
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公开(公告)号：CN118603077A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410717049.2
申请日：2024-06-04
申请人： 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 安徽大学
摘要： 本发明公开了一种基于多传感器融合的四足机器人巡检地图构建系统及方法,包括两个建图子系统以及一个多传感器融合的状态估计器，系统包括IMU、GNSS、腿部关节编码器、足端力传感器、激光雷达和双目RGB‑D相机六个传感器的预处理和雷达惯性里程计与视觉惯性里程计；所述多传感器融合的状态估计器包括回环检测以及因子图优化；激光雷达和IMU连接雷达惯性里程计﹐双目RGB‑D相机；本发明提供的基于多传感器融合的四足机器人巡检地图构建系统及方法具有实现机器人在变电站复杂环境中的定位、地图构建，旨在提高四足机器人在变电站巡检任务中的导航精度和鲁棒性的优点。
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公开(公告)号：CN115546713A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211012559.7
申请日：2022-08-23
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司卫辉市供电公司 , 天津大学 , 杭州电子科技大学
发明人： 郭志民 , 田杨阳 , 齐企业 , 库永恒 , 姜亮 , 张焕龙 , 李斌 , 王楠 , 刘善峰 , 毛万登 , 刘昊 , 李哲 , 苏海涛 , 曾平良 , 吴秋轩 , 梁允 , 朱新山 , 王倩 , 陈岑 , 谭磊
IPC分类号： G06V20/52 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
摘要： 一种基于语义分割的变电站水位监测方法及系统，方法包括：获取汛期变电站监控设备的视频图像数据样本，利用数据标注软件提取视频图像数据样本中的水位信息，利用水位信息构建变电站语义分割数据集；基于UNet语义分割算法，建立变电站水位监测模型；使用变电站语义分割数据集，基于迁移学习的方法，对变电站水位监测模型进行迭代训练；以训练好的水位监测模型，对汛期变电站水位进行监测。本发明解决在没有水尺、不具备相机标定条件下实现变电站水位监测，可在水位上升时及时发出预警，尽可能让电力运维人员提前开展防汛工作，避免后期的严重财产损失。
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公开(公告)号：CN117953372A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410083825.8
申请日：2024-01-19
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 田杨阳 , 毛万登 , 寇晓适 , 宋伟 , 郭志民 , 张宇 , 张璐 , 庞锴 , 袁少光 , 刘善峰 , 李哲 , 王啓 , 程夏威 , 郑伟 , 姜亮 , 张伟剑 , 李盼阳 , 章家祥 , 谭磊 , 崔佳彬 , 陈斌 , 陈岑 , 王倩
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/17 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/36 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766
摘要： 一种降低输电通道山火烟雾检测模型误识别率的方法和系统，所述方法包括：首先通过训练好的yolo‑s模型进行识别过滤，筛选出非山火烟雾的图像数据集；其次进行固定位置告警去重，过滤掉重复信息图像数据集；最后通过结合图像数据集中环境因素信息进行最终过滤。本发明中，采集得到的图像经过三重过滤筛选后，识别出的山火烟雾图像准确率可达97％，有效降低山火烟雾图像识别的误识别率，显著提高了输电通道山火烟雾模型检测的精度。
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公开(公告)号：CN114529583B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210125850.9
申请日：2022-02-10
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 姜亮 , 王棨 , 张焕龙 , 刘昊 , 田杨阳 , 卢明 , 李哲 , 梁允 , 赵健 , 刘善峰 , 毛万登 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 贺翔 , 魏小钊 , 马斌 , 苗蒙恩 , 齐企业
IPC分类号： G06T7/246 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 一种基于残差回归网络的电力设备跟踪方法及系统，包括获取目标模板图像与当前帧图像，包括：根据所述电力设备的位置信息，分别提取所述目标模板图像与当前帧图像的深度特征作为目标模板的特征与当前帧搜索区域的特征；进行前背景分类和边界框回归，得到粗分类得分和粗定位结果。根据粗定位结果，使用聚合方法得到聚合特征；根据聚合特征优化细分类得分与残差回归结果；通过点乘操作得到最终分类置信度图，根据残差回归结果与所述粗定位结果，通过求和操作得到目标定位结果；根据最终分类置信度图与目标定位结果，计算出所述当前帧图像的跟踪结果。本发明提升了目标的定位精度。
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公开(公告)号：CN114549981A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210131288.0
申请日：2022-02-11
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 田杨阳 , 王会琳 , 王棨 , 卢明 , 李哲 , 姜亮 , 刘昊 , 赵健 , 张劲光 , 董武亮 , 张焕龙 , 刘善峰 , 梁允 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 毛万登 , 贺翔 , 李威 , 魏小钊 , 许丹
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的智能巡检指针式仪表识别及读数方法，包括：获取原始仪表图像数据，对原始图像数据进行预处理后划分为训练集和测试集；构建仪表识别模型，并通过训练集和测试集对其进行训练，得到训练后的仪表识别模型；将采集到的待检测图像输入训练后的仪表识别模型进行目标检测，得到含有仪表的图像；对含有仪表的图像进行预处理和校畸；对校畸后的图像进行处理并进行异常判断；对通过异常判断后的仪表图像进行刻度提取，提取出仪表图像中用于读数的刻度线和指针；检测出表盘的外圆并将其展开为矩形，根据指针位置进行读数计算，得到仪表的读数结果。本发明能够对各角度场景下的圆形仪表盘实现准确检测和读数。
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公开(公告)号：CN118758298A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410522317.5
申请日：2024-04-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司国网西藏电力有限公司 , 北京御航智能科技有限公司
发明人： 田杨阳 , 蒋炜 , 郭志民 , 王棨 , 薛飞 , 小布穷 , 毛泰奇 , 李予全 , 李哲 , 张伟剑 , 曾凡明 , 毛万登 , 万迪明 , 杨益 , 张璐 , 庞锴 , 吴博 , 张龙 , 胡军星 , 史建利 , 姜亮 , 郑伟 , 陈岑 , 胡誉蓉 , 谭启昀 , 高松鹤
摘要： 本发明公开了一种基于GPS和关键点位关系的自主巡检动态规划方法及系统，采集电力杆塔数据，建立杆塔相对位置关系模型；基于杆塔相对位置关系模型，设置无人机控制系统，使无人机在GPS模式下沿杆塔轨迹飞行；对电力杆塔的模型进行建模，并对模型进行验证；根据无人机控制系统和电力杆塔模型，通过航线规划算法对巡检路径进行规划；进行测试，并根据测试结果对无人机控制系统和航线规划算法进行调整优化；无人机根据调整优化后的无人机控制系统和航线规划算法的控制进行巡检；本发明通过GPS和关键点位相结合，实现在巡检过程中能够根据关键巡检点自动规划最优巡检路径，保证巡检质量的同时还降低能耗延长滞空时间。
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公开(公告)号：CN114529583A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210125850.9
申请日：2022-02-10
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 姜亮 , 王棨 , 张焕龙 , 刘昊 , 田杨阳 , 卢明 , 李哲 , 梁允 , 赵健 , 刘善峰 , 毛万登 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 贺翔 , 魏小钊 , 马斌 , 苗蒙恩 , 齐企业
IPC分类号： G06T7/246 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 一种基于残差回归网络的电力设备跟踪方法及系统，包括获取目标模板图像与当前帧图像，包括：根据所述电力设备的位置信息，分别提取所述目标模板图像与当前帧图像的深度特征作为目标模板的特征与当前帧搜索区域的特征；进行前背景分类和边界框回归，得到粗分类得分和粗定位结果。根据粗定位结果，使用聚合方法得到聚合特征；根据聚合特征优化细分类得分与残差回归结果；通过点乘操作得到最终分类置信度图，根据残差回归结果与所述粗定位结果，通过求和操作得到目标定位结果；根据最终分类置信度图与目标定位结果，计算出所述当前帧图像的跟踪结果。本发明提升了目标的定位精度。
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