一种青赔树种分类识别方法和系统

    公开(公告)号:CN118172659A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410130766.5

    申请日:2024-01-30

    Abstract: 本发明属于数据处理技术领域,尤其涉及一种青赔树种分类识别方法和系统,方法包括通过无人机获取输电线路通道下的激光点云数据和目标区域影像;基于点云模型处理激光点云数据,得到单木数据;基于卷积神经网络处理目标区域影像,得到树种数据;结合单木数据和树种数据得到青赔树种分类数据。利用输电线路工程建设范围内激光点云模型及正射影像数据的应用,结合点云单木分割提取及图像识别模型的综合应用,可实现线路廊道范围内林木青赔数量及树种快速、精准的识别统计,减轻基层统计人员现场勘查记录工作负担,避免因人为因素导致的林木信息漏记、错记等情况发生,辅助提升输电工程青赔砍伐现场统计工作质效,提高工程青赔费用计算准确率。

    一种差异化的容载比计算方法

    公开(公告)号:CN110414759A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201810407624.3

    申请日:2018-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种差异化的容载比计算方法,属电网规划领域。本发明为解决目前存在的受供电区域单一容载比控制指标限制,造成的各供电区域供电能力发展不均衡问题。提出一种新计算方法,即在计算主变容量时,剔除升压站主变和为了提高网区供电可靠性或精准扶贫的主变容量,同时找出影响容载比的关键因素,建立线性公式重新计算容载比。该计算方法已在广西区域范围内实际使用,电网规划专业人员采用新方法计算出合理范围的容载比指标后,在开展电网规划时相应合理调整各供电区域主变的布点及容量,有效解决各区域电网发展不平衡问题。

    一种人工智能驱动的变电站选址定量化评估系统

    公开(公告)号:CN119398218A

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411387158.9

    申请日:2024-09-30

    Abstract: 本发明提出一种人工智能驱动的变电站选址定量化评估系统,包括:选址指标确认模块,用于依据实际需要对决策要素进行评估与权衡,确定指定的决策要素作为选址指标;多指标评估模块,用于存储多指标评估模型;所述多指标评估模型用于计算选址指标值;选址定量评分模块,用于存储选址定量评分模型;城市郊区选址条件通道模块,设有城市郊区选址条件通道,城市郊区选址条件通道分别连通城市选址模型、郊区选址模型和差异性选址模型;潜在选址筛选模块,用于筛选变电站的若干个潜在选址;打分模块,通过调用选址定量评分模型为每个潜在选址打分,选取分数高对应的变电站地址作为变电站选址。本发明能够提高变电站选址评估的科学性和准确度。

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