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公开(公告)号：CN114863409A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210367935.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于变电站巡检图像的六氟化硫仪表自动读数方法，将获取到的仪表盘的图像数据进行标注，然后用标注数据对yo l ov5物体检测模型进行训练，使用训练得到的检测模型对实时变电站巡检图像进行仪表盘检测，定位出仪表盘区域并区分出六氟化硫仪表，然后对切割出来的六氟化硫仪表盘区域进行刻度检测定位，对刻度的检测结果进行排序并通过直线段将两个相邻的刻度相连，得到连线与指针相交点p点；通过算法计算出p点在两个相邻刻度之间相对于左刻度的偏移量在两个刻度之间连线长度的比例，进而计算出当前指针的读数。本发明有效的解决了各种复杂场景下变电站巡视图像中六氟化硫仪表盘自动读数问题，提升了变电站自动巡检能力和巡检效率。
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公开(公告)号：CN111105398A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911320004.7
申请日：2019-12-19
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
Inventor： 赵李强
Abstract: 一种基于可见光图像数据的输电线路部件裂纹检测方法，步骤如下：步骤一，倾斜影像的获取；为了获取到输电线路部件的高分辨率可见光图像，通过深度神经网络物体检测模型检测出图像中包含的目标部件类别和精确的位置；采用无人倾斜摄影技术获取影像，通过在无人机平台上搭载多台影像采集传感器，同时从垂直和东南西北四个倾斜方向，采集到五个不同角度的图像数据；步骤二，部件目标检测：将部件裂纹检测算法思想划分为两个主要的过程：部件检测和裂纹检测；步骤三，部件目标分割；步骤四，部件裂纹检测；本发明提高了输电线路巡检的效率，降低了巡检人员的劳动强度和安全风险；同时也克服了目前激光点云数据不能够检测部件裂纹缺陷隐患的缺点。
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公开(公告)号：CN115796831A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211459365.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于风险识别的差异化运维的计划生成方法，包括：综合设备的现有缺陷、隐患、反措以及预试定检的规程，通过风险度评估，根据e‑learn算法，根据电网年度运行方式提出的设备重要程度从健康度和重要度出发，对照设备风险矩阵，确定每个设备的管控级别，并根据管控级别，形成设备的计划池；根据计划池的数据，按照时间段输入autoplan算法，对计划的优先级进行确认，并根据时间点生成计划。本发明提供了一种差异化的运维策略，那个通过e‑autoplan快速对计划进行生成。
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公开(公告)号：CN115661595A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211301088.1
申请日：2022-10-24
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种深度学习物体检测中多模型动态融合方法及存储介质，包括：步骤1，物体检测模型获取，通过已有数据集对基于深度学习的物体检测模型进行训练以后得到的模型；或者直接集成已有的物体检测模型；步骤2，利用配置文件动态加载模型物体检测模型集成；步骤3，多模型融合算法，包括：(1)对不同的系列的模型进行加载解析，对输入图像进行前向预测得到密集型的边框和类别输出；(2)将不同模型的输出框添加到一个列表中；(3)将所有密集型预测框输入非极大值抑制模块后得到最佳物体检测结果。本发明实现了不同系列深度学习物体检测模型的动态融合，增大了深度学习模型的复用性，大幅提升了物体检测模型的整体性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117571133A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311647484.4
申请日：2023-12-04
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种电力设备红外测温方法、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：获取无人机采集的电力设备的红外图像，并提取所述红外图像的像素值；将所述像素值输入预先确定的温度计算模型，得到所述电力设备的温度值；所述温度计算模型通过样本对象的历史红外图像确定。采用本方法能够实现整个测温过程的自动化处理，提高了红外测温的效率，通过历史数据的温度对应关系使得提高了温度计算模型的预测准确度，进一步提高了红外测温的准确度。
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公开(公告)号：CN114399471A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111624130.9
申请日：2021-12-28
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力缺陷小样本生成方法及存储介质，方法包括步骤S1、获取原缺陷图像数据，基于原缺陷图像数据构建VAE生成模型；步骤S2、从所述VAE生成模型的隐藏表示中进行随机采样，得到隐藏变量；步骤S、利用解码器将所述隐藏变量进行重建，得到随机样本；该方法利用原缺陷图像数据训练VAE模型，再由VAE生成模型自动生成训练数据，实现了样本数据的自动扩充，解决了电力设备缺陷样本少、获取难度大的问题。
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公开(公告)号：CN115690620A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211309351.1
申请日：2022-10-25
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种针对电力输电线路中销钉的图像识别方法及存储介质，包括：1)获取机巡图片的图像数据；2)基于YOLOV5深度学习框架来对机巡图片进行模型训练；3)通过Gamma变换对图像进行增强变换；4)金具位置检索，将金具的位置完整的框选标注并截取出来出来，然后输入到Yolo模型中进行特征提取与学习；5)销钉目标物检测，将截取出来的金具位置的图片输入到销钉识别模型中，对金具位置的进行二次精准检测。本发明采用基于金具模型先检测金具，然后对金具位置的图片进行截取，然后将截取出来的图片输入到销钉识别模型中进行检测，此刻销钉就由原图的小目标变成截取图片中的中目标物，这在一定程度上提高了销钉的识别率。
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公开(公告)号：CN115690619A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211300925.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种物体检测中定位和分类任务的解耦方法，包括：1)获取线路上杆塔设备的巡检图像数据；2)基于深度神经网络的物体检测模型：输电线路金具样本图像收集形成金具数据；采用yolov7模型检测框架作为图像物体检测模型；定位和分类任务解耦方法。采用本发明的模型解耦后识别性能有大幅度提升，其中yolov5提升了8.0％，yolov7提升了5％。
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公开(公告)号：CN110288586A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910574405.9
申请日：2019-06-28
Applicant: 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光图像数据的多尺度输电线路缺陷检测方法，通过无人机搭载的高清相机获取可见光图像数据，使用人工标注或机器自动标注、人工校正的方法获取输电线路部件缺陷的样本库，以及多尺度物体检测算法。本发明使用了尺度归一化思想有效的防止了在迁移学习过程域漂移现象的出现；在实时检测缺陷阶段采用图像金字塔技术和滑动窗口裁剪技术有效的解决了神经网络模型不能直接检测高分辨率巡检图像的矛盾，提高了输电线路巡检的自动化程度和巡检的效率，降低了巡检人员的劳动强度，进而降低了整个电网系统的运营成本。
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