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公开(公告)号：CN108846352B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201810590015.6
申请日：2018-06-08
Applicant: 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
Abstract: 本发明涉及遥感数据融合及智能化应用领域，即采用多源传感器遥感数据融合实现地表植被覆盖的精细提取，更具体地说，本发明涉及一种高光谱图像与激光雷达点云融合的植被分类与识别方法。本发明针对地表植被覆盖分类与识别的难点，采用一种融合高光谱图像和激光雷达点云数据特征的组合分类方法，并对影响分类精度的空谱特征进行优化选择与组合，从而进一步提高植被覆盖分类和识别的精度，增加植被覆盖制图的精细度。
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公开(公告)号：CN111383851A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010238589.4
申请日：2020-03-30
Applicant: 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
Abstract: 本发明涉及高压测试设备的技术领域，更具体地，涉及一种新型多路高压开关装置。一种新型多路高压开关装置，其中，包括设于底部的绝缘底板、旋转插接在绝缘底板上方的绝缘转盘，绝缘底板上的边缘处固定有立柱；还包括螺母、挡板、提手；通过紧固在立柱顶部的螺母固定挡板，绝缘转盘整体位于挡板与绝缘底板之间，设置在绝缘转盘上的转轴向上穿过挡板，并通过螺钉与提手紧固。本发明可克服现有技术不足，改变导体连接方式，以避免因长时间使用或环境原因引起的导体间打火放电现象，同时减小装置体积，实现为电缆测试时通过大电流、高电压的提供安全可靠的线路连接。
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公开(公告)号：CN109146937A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810963100.2
申请日：2018-08-22
Applicant: 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
CPC classification number: G06T7/33 , G06N3/0454 , G06T2207/20081 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明涉及影像密集匹配，特别是涉及一种基于深度学习的电力巡检影像密集匹配方法。本发明将深度学习网络PSMNet加入到航空影像密集匹配的影像当中，通过网络中的金字塔池化层更好地吸收了影像的上下文信息，通过网络中的三维卷积层，更加精确地获得了影像的视差。这种方法更有效的克服了由于纹理重复，纹理缺乏，高亮区域等一系列传统软件算法难以有效匹配的病态区域。为电力线巡检建模提供了更加有效的信息。
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公开(公告)号：CN111398850A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010239537.9
申请日：2020-03-30
Applicant: 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
Abstract: 本发明涉及电缆故障测试设备的技术领域，更具体地，涉及依据电力电缆故障点放电特性设计的故障点模拟装置及方法。依据电力电缆故障点放电特性设计的故障点模拟装置，包括故障切换开关、高阻故障设置模块、低阻故障设置模块、闪络故障设置模块、完好状态设置模块；高阻故障设置模块、低阻故障设置模块、闪络故障设置模块、完好状态设置模块并联在一起；故障切换开关分别连接上述4个模块；最终连接至电缆故障预设点。本发明真实模拟实际故障类型，节约培训成本；非专属设备产品，可与各厂家设备配合使用；可连接在电缆的不同位置，移动设置方便；故障电阻随电压不同自行改变电阻值，符合电缆实际故障性质；可形成不同难度的波形，适合不同技术水平的培训。
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公开(公告)号：CN108846352A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810590015.6
申请日：2018-06-08
Applicant: 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
Abstract: 本发明涉及遥感数据融合及智能化应用领域，即采用多源传感器遥感数据融合实现地表植被覆盖的精细提取，更具体地说，本发明涉及一种高光谱图像与激光雷达点云融合的植被分类与识别方法。本发明针对地表植被覆盖分类与识别的难点，采用一种融合高光谱图像和激光雷达点云数据特征的组合分类方法，并对影响分类精度的空谱特征进行优化选择与组合，从而进一步提高植被覆盖分类和识别的精度，增加植被覆盖制图的精细度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112419402B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011359489.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06T7/70 , G06N3/0464 , G01B11/00 , G01B11/24
Abstract: 本发明涉及图像定位的技术领域，具体涉及一种基于多光谱影像和激光点云的定位方法，包括以下步骤：利用多光谱影像和激光点云方法获取电力廊道中被测物体的图像和位置姿态数据；利用图像及位置姿态数据构建卷积神经网络；对神经网络进行训练，生成被测物体的定位模型，对被测物体进行定位。本发明的基于多光谱影像和激光点云的定位方法使用多光谱影像和激光点云技术进行图像、位置信息的收集，使得采集到的被测物体的外形以及位置信息更加精准，也便于后续对物体的定位计算；利用卷积神经网络和定位模型对被测物体的中心位置进行定位，大大提高了定位的精准度，并且本方法为自动化测量工具，人力要求低，有效地节省了劳动力。
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公开(公告)号：CN112564952A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011360960.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明提供了一种配网线路智能巡检系统，通过设置监控模块、缺陷智能识别模块、抢修资源智能调配模块、任务调度管理模块，以及巡检成果管理及可视化模块可以实时通过监控设备获取巡检人员信息、机巡设备信息、以及设备状态信息，判断巡检设备是否发生故障，并根据预设的故障识别模型对发生的故障进行识别，并对发生的故障生成抢修资源调配单，并自动生成对应的故障抢修任务和巡检任务，下发至对应的用户端，使运维人员可以尽快获知故障和巡检信息，尽快对故障和巡检任务进行处理，提高对配电线路故障检测效率，提高供电可靠性。
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公开(公告)号：CN112557818A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011365122.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及配电网线路故障定位技术领域，具体涉及一种配电网故障定位精度矫正方法，包括以下步骤：S1、将实际电力线路分成三段，其中第一段和第三段为架空线路，第二段为地下电缆线路；S2、初步判断故障点的位置；S3、故障点初步的定段判断后，根据不同情况进行故障点的矫正。本发明的配电网故障定位精度矫正方法，对传统行波测距造成的误差进行修正，更有利于快速复电的发展要求，既保留了行波测距的便捷性，又增加了测距的精度。
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公开(公告)号：CN112556719A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011365143.4
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及一种基于CNN‑EKF的视觉惯性里程计实现方法，先通过卷积神经网络对图像信息进行特征提取，将神经网络输出的相对位姿与惯性传感器的位姿采用基于拓展卡尔曼算法进行融合，最终得到估计出的相对位姿后转换为原始的轨迹。在保障视觉惯性里程计系统的功能前提下，充分发挥深度学习算法的良好优势，并结合多传感器信息，通过卡尔曼滤波算法将神经网络的位姿信息和惯性传感器的位姿信息进行融合，弥补惯性传感器在采集图像信息和惯性位姿信息中存在的不足，进而提升视觉里程计系统鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN112446429A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011360952.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及一种基于CGAN的巡检图像数据小样本扩充方法。首先收集巡检图像，判别巡检图像对应的缺陷类型，并进行标注，使用异常检测算法，剔除巡检图像数据集中的异常图像；然后使用传统图像处理算法，对清洗后的巡检图像数据集进行预处理，而后使用巡检图像数据集训练基于卷积神经网络的条件生成对抗网络，得到可生成给定缺陷类型巡检图像数据的CGAN模型；接着使用训练好的CGAN模型的生成器，采样并生成大量巡检图像数据；根据判别器输出的图像真实度，筛选真实度大于给定真实度阈值的生成图像加入巡检图像数据集，得到扩充巡检图像数据集。
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