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公开(公告)号:CN118898591A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202410945736.X
申请日:2024-07-15
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06F17/11
摘要: 本发明公开了一种输电线路的缺陷识别方法、装置、存储介质和处理器。其中,该方法包括:获取目标输电线路的缺陷图像;将缺陷图像输入至目标缺陷识别模型中进行识别,得到目标输电线路的缺陷类型,其中,目标缺陷识别模型为通过输电线路的缺陷样本图像特征进行训练得到的,缺陷样本图像特征为通过对输电线路的缺陷样本图像的缺陷图像特征进行隐变量采样与数据增强得到的。本发明解决了输电线路的缺陷识别准确率低的技术问题。
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公开(公告)号:CN117494781A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311439009.8
申请日:2023-10-31
申请人: 南方电网通用航空服务有限公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC分类号: G06N3/082 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/82 , G06V10/25
摘要: 本申请涉及一种网络压缩方法和装置。所述方法包括:对采集的图像中的正常设备和缺陷设备进行标注,得到样本图像;通过样本图像,对目标检测网络进行训练,得到预训练的目标检测网络;根据预训练的目标检测网络中各网络参数的重要度,对预训练的目标检测网络进行剪枝处理,得到剪枝后的目标检测网络;对剪枝后的目标检测网络进行稀疏蒸馏处理,得到蒸馏后的目标检测网络;对剪枝后的目标检测网络的网络参数和蒸馏后的目标检测网络的网络参数进行融合,得到融合后的目标检测网络;根据融合后的目标检测网络中各滤波器的重要度,对融合后的目标检测网络进行滤波器剪枝,得到压缩后的目标检测网络。采用本方法能够提高网络精度和网络的加速效果。
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公开(公告)号:CN117540792A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311439939.3
申请日:2023-10-31
申请人: 南方电网通用航空服务有限公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC分类号: G06N3/096 , G06N3/082 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/25 , G06V10/82
摘要: 本申请涉及一种网络混合压缩方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:通过样本图像对目标检测网络进行训练,得到教师网络;对教师网络进行蒸馏处理,得到教师辅助网络;根据教师网络中各滤波器之间的冗余度,对教师网络进行滤波器剪枝,得到剪枝后的教师网络;根据教师辅助网络中各滤波器之间的冗余度,对教师辅助网络进行滤波器剪枝,得到剪枝后的教师辅助网络;根据剪枝后的教师网络的中间层特征和剪枝后的教师辅助网络的中间层特征,对学生网络进行蒸馏,得到蒸馏后的学生网络;蒸馏后的学生网络用于对目标图像进行目标检测处理。采用本方法能够提高了蒸馏得到的学生网络的性能。
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公开(公告)号:CN116755463A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310552501.X
申请日:2023-05-17
申请人: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC分类号: G05D1/10
摘要: 本发明公开了一种无人机对输电线路巡检的路径规划方法;该方法包括,步骤S1:对输电线路中杆塔和周围环境进行数学建模,确定输电线路中的障碍物及检测点;步骤S2:根据所述障碍物和检测点,设定无人机的巡线;无人机沿所述巡线对输电线路进行巡检;步骤S3:在巡检过程中,对无人机的航向角进行修正;使无人机精确的沿所述巡线进行巡检。本发明在对输电线路中杆塔和周围环境进行数学建模,确定输电线路中的障碍物及检测点,可以为后续算法应用建立基础,而且能够验证工作提供保障。根据所述障碍物和检测点,设定无人机的巡线;无人机沿所述巡线对输电线路进行巡检;进一步的对无人机的航向角进行修改,以确保无人机准确的以规划的巡线路径进行巡检。
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公开(公告)号:CN116665075A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310552457.2
申请日:2023-05-17
申请人: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
摘要: 本发明公开了一种无人机对输电线路的缺陷检测方法;该方法包括步骤S1:设定训练检测神经网络的数据集;步骤S2:检测神经网络根据所述数据集进行训练,训练完成后输出检测结果;步骤S3:设定检测标准对检测神经网络输出的检测结果进行评估,评价检测神经网络性能的优劣。本发明根据设定的数据集,选定覆盖多场景、多语义、多显著特征的图像,对检测神经网络进行训练,能够使得训练完成的检测神经网络具有较高的准确度;对检测神经网络的检测结果进行评估。来判断检测神经网络在对数据集上的检测是否准确,评价检测神经网络性能的优劣。确保检测申请网络的检测的准确性。
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公开(公告)号:CN220553117U
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202321160675.3
申请日:2023-05-15
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
摘要: 本申请公开了一种边缘处理器,其边缘处理器通过信号传输线与无人机通信连接,包括处理器主体、处理器壳体、顶部散热单元、遮挡防水单元和散热风扇,处理器主体设于处理器壳体内壁底部,散热风扇固定于处理器主体上,顶部散热单元设于处理器壳体上并朝向处理器主体,用于将热气流散发至处理器壳体外部,遮挡防水单元包括传动机构和折叠防水布,传动机构与折叠防水布第一端固定连接,折叠防水布第二端固定安装于处理器壳体外部一侧,传动机构与处理器壳体两侧滑动连接,用于响应遮挡信号,并带动折叠防水布第一端按照预设移动轨迹移动,散热风扇用于响应散热信号,输送热气流至处理器壳体顶部。解决了现在有边缘处理器运行时可靠性较低的技术问题。
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