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公开(公告)号：CN110378222B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910513440.X
申请日：2019-06-14
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种输电线路防震锤目标检测与缺陷识别方法，包括以下步骤：通过图像采集装置获取防震锤图片；对防震锤图片进行预处理得到预处理图片；构建特征提取模块、特征增强模块和像素级预测模块；对特征提取模块、特征增强模块和像素级预测模块进行连接优化，建立训练模型；将预处理图片输入训练模型中进行测试，实现对预处理图片中防震锤的目标检测和识别。本发明还提出一种输电线路防震锤目标检测与缺陷识别装置。本发明极大的提高高分辨率图片的检测速度；一定程度减少计算，实现快速且精准的防震锤目标检测与缺陷识别，提高电力巡检工作的效率。
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公开(公告)号：CN112132325B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010874633.0
申请日：2020-08-27
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑天气置信度的输电线路载流量限额评估方法及装置，该方法通过数值天气预报获取整个输电线路短期的环境气象信息，包括风速、环境温度以及日照强度的预测数据以及相应预测结果的置信度，将其输入输电线路动态增容模型获得线路预测载流量信息，并分析载流量预测结果的整体置信度，根据整体置信度随时间对预测载流量进行滚动修正，从而提高输电线路载流量预测的可信度和准确性。
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公开(公告)号：CN113469654A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110756031.X
申请日：2021-07-05
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于智能算法融合的变电站多层次安全管控系统，包括：信息采集传输层：用于采集变电站入口处待检人员的人脸、姿态信息、工作区域内工作人员的行为信息；多级智能算法层：包括非工作人员入侵多级防控模块、工作人员违规行为识别模块，用于非工作人员入侵检测、工作人员违规行为识别；算法部署推理层：将多个智能算法融合封装成统一镜像，实现算法模型在变电站算法服务器的部署；显示及预警层：包括变电站安防总控制台、预警装置，实现各级智能算法推理结果的显示，出现异常情况时触发警示灯和蜂鸣器。本发明能有效利用硬件资源，提升变电站安全管控等级。
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公开(公告)号：CN112132325A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010874633.0
申请日：2020-08-27
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑天气置信度的输电线路载流量限额评估方法及装置，该方法通过数值天气预报获取整个输电线路短期的环境气象信息，包括风速、环境温度以及日照强度的预测数据以及相应预测结果的置信度，将其输入输电线路动态增容模型获得线路预测载流量信息，并分析载流量预测结果的整体置信度，根据整体置信度随时间对预测载流量进行滚动修正，从而提高输电线路载流量预测的可信度和准确性。
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公开(公告)号：CN115937833A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211580543.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06V20/60 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/36 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06V10/75 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的输电设备表面缺陷检测方法及装置。该方法包括：采集输电设备图像，对输电设备图像进行预处理；提取预处理后的输电设备图像的所有SURF特征点，对所有SURF特征点进行聚类，确定输电设备图像各SURF特征点概率值及缺陷种类，建立训练集；建立神经网络模型并利用所述训练集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；对待测输电设备图像进行预处理，将预处理后的待测输电设备图像输入所述训练好的神经网络模型中，进行输电设备表面缺陷识别。以此方式，使得对输电设备表面缺陷识别更快、更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115357746A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211148128.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种标签溯源的电力智能样本库管理系统，包括：样本采集模块，用于拍摄样本图片；样本图像识别模块，对采集的样本图片进行识别；样本标签规范标注模块，对采集的样本图片的识别目标进行标注，包括正确标注目标的位置和类别；样本溯源模块，用于对经过标注的样本图片进行筛选，对于问题样本图片进行现场溯源处理，对现场的问题设备进行调整修改；样本信息可视化展示模块；样本库，用于对采集的样本图片进行存储。本发明构建一套样本标签台账表，对非结构化样本数据的标签进行结构化表述，有助于在样本筛选后对问题样本进行溯源查询，并针对样本采集问题的原因进行查找分析，整改后提升样本采集效果。
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公开(公告)号：CN116402783A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310343259.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度信息融合的绝缘子图像检测方法，与现有技术相比解决了难以在复杂背景下实现绝缘子精准检测的缺陷。本发明包括以下步骤：绝缘子图像的获取；融合特征图的生成；新特征图的获得；过滤候选ROI；绝缘子图像检测结果的获得。本发明基于图像分割的改进Mask R‑CNN绝缘子检测方法，实现了对输电线路绝缘子的准确检测、分割与识别。
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公开(公告)号：CN116774107A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210229616.0
申请日：2022-03-09
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Inventor： 陆剑峰 , 王振伟 , 张学平 , 刘军 , 张金锋 , 穆弘 , 王成进 , 杨建旭 , 王路 , 范寅秋 , 杨晓旭 , 李斌 , 李伟 , 汪俊余 , 夏智娟 , 薛嘉 , 王辉 , 王刚 , 郭霞
Abstract: 本发明公开了一种基于多维信息的变压器状态评估方法及装置，属于技术领域，包括获取变压器的运行状态信息；采用模糊集对运行状态信息进行评估，得到变压器的各状态性能评估结果；利用D‑S证据理论对变压器的各状态性能评估结果进行融合，得到多维融合信息；基于变压器的绕组热点温度，计算所述变压器的寿命损失；基于多维融合信息和变压器的寿命损失，预测变压器的健康状态。本发明可准确预测变压器的运行状态，为电网运行和维护人员提供变压器设备安全经济运行的决策依据。
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公开(公告)号：CN115861263A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211633632.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv5网络的绝缘子缺陷图像检测方法，与现有技术相比解决了绝缘子缺陷检测效率低、漏检率高的缺陷。本发明包括以下步骤：绝缘子缺陷图像样本的获取和预处理；构建绝缘子缺陷检测模型；绝缘子缺陷检测模型的训练；待检测绝缘子缺陷图像的获取；待检测绝缘子缺陷图像检测结果的获得。本发明提高了绝缘子缺陷图像检测效率，并克服了绝缘子图像的复杂背景，取得了良好的检测效果。
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公开(公告)号：CN115661337A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211164520.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉的变电站作业人员三维重建的方法，包括：对每个单目相机分别进行单目标定，将获取的单目参数保存后对双目相机进行标定；实时采集图像，将目标坐标转换到相机坐标系中；进行立体匹配，计算视差值；计算深度信息，将深度信息组成的深度图融合经视差值计算后的RGB图生成单帧点云图，将生成的单帧点云图进行融合得到完整的三维点云，通过位姿变换构建实时三维图像。本发明将变电站与作业人员同时进行了三维重建，并以静态变电站三维坐标体系为基准，实现动态作业人员点云与静态变电站点云的匹配结合；本发明在三维重建的过程中得到了深度信息，在检测作业人员的同时能获得精确的距离计算，方便变电站内的作业安全管控。
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