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公开(公告)号：CN118247328A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410303897.9
申请日：2024-03-18
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/60 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种变电站管状充油设备油位检测方法及系统。本发明利用预训练得到的目标检测模型对待识别管状充油设备图像进行预测得到待识别管状充油设备图像中管状充油设备，管状充油设备油位，管状充油设备油位观察窗，管状充油设备、油位和油位观察窗的目标检测框；对得到的预测结果进行后处理分析得到油量，所述后处理分析包括：将管状充油设备、管状充油设备油位、管状充油设备油位观察窗配对，获取配对的油位目标检测框和油位观察窗目标检测框高度比值，根据高度比值映射得到配对类别管状充油设备的油量。支持批量的通过视频估算管状充油设备油位，运维效率高，成本低。
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公开(公告)号：CN116503809A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310507536.1
申请日：2023-05-04
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V40/10 , G08B21/02
摘要： 本发明属于视频监控识别的技术领域，提供了一种智慧工厂行为穿戴误告警过滤的后处理方法，包括构建员工行为穿戴的图像数据集；构建用于员工行为穿戴行为的检测网络模型，并将构建的图像数据集输入检测网络模型训练；采用训练后的检测网络模型对厂区内员工行为穿戴状态进行智能检测；对检测网络模型的检测结果进行分析，进行第一次过滤；若一个“人体”目标框对应多个“头部类”目标框时，进行二次过滤。本发明解决了现有技术中无法很好的避免由于光照阴影和人员聚集情况下对于员工未正确佩戴安全帽时出现误告警，导致安全生产告警准确率下降的问题。
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公开(公告)号：CN115880629A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211514967.2
申请日：2022-11-28
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774
摘要： 本发明提出了一种装卸车鹤管状态识别方法和系统，该方法包括构建鹤管图像数据集；数据集包括鹤管类别的第一数据集和不同类别鹤管检测部位的第二数据集；构建用于鹤管类别识别的第一检测网络模型；构建用于鹤管部位识别的第二检测网络模型，采用训练后的第一检测网络模型对待识别鹤管图像进行鹤管类别预测；采用训练后的第二检测网络模型对预测到鹤管类别的图像进行鹤管部位预测；对鹤管类别预测结果和鹤管部位预测结果进行分析得到当前鹤管的使用状态。基于该方法，本发明还提出了一种装卸车鹤管状态识别系统。本发明采用检测模型对鹤管类别和部位进行预测，可以最大程度地将深度学习技术赋能至化工领域，以信息化推进应急管理能力现代化。
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公开(公告)号：CN115512249A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211226964.9
申请日：2022-10-08
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
摘要： 本发明提供了一种输电线路杆塔本体缺陷的检测方法及系统，方法包括实时或定时获取输电线路杆塔本体的初始图像，基于预设的大金具标签，从所述初始图像中切分出大金具子图像；对每个所述大金具子图像，基于预设隐患检测类型字典，若当前大金具子图像内包含小金具，则切分出符合预设分辨率的小金具子图像；将大金具子图像和小金具子图像分别输入检测模型，将识别结果均映射到初始图像上，形成包含大金具、小金具及缺陷标签的检测结果。本发明根据缺陷检测类型，它能够有效的学习到大金具特征，准确的识别大金具。通过测试，大金具的识别精度(mAP)可以达到80.1％以上，针对输电线路杆塔本体缺陷的小金具的识别精度(mAP)可以达到84.1％。
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公开(公告)号：CN115393767A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211040810.0
申请日：2022-08-29
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种泥石流规模评估方法、系统、设备及存储介质，用以解决现有的泥石流规模评估容易发生误判的技术问题。方法包括：获取实时拍摄的泥石流场景视频，进行解码得到视频帧图像；分割所述视频帧图像中的泥石流区域，并输出泥石流区域的坐标；根据所述泥石流区域的坐标确定测速点，并计算泥石流的流速；基于预设算法处理所述视频帧图像中的泥石流区域，计算石头的像素在所述泥石流区域像素中所占的比例；生成泥石流规模评估信息；其中，所述评估信息包含泥石流的流速以及泥石流的水石比例本申请通过上述方法实现了测算泥石流的流速以及泥石流的水石比例，解决了以往通过消防人员观察图像，依据经验判别估算泥石流规模容易造成的误差。
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公开(公告)号：CN113888741B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111471700.5
申请日：2021-12-06
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/24 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/60
摘要： 本发明涉及变电智能运维技术领域，具体涉及一种配电室内仪表旋转图像校正方法。本发明通过对图像中目标物的旋转校正来实现对整幅图像的旋转校正，基于旋转整幅图像生成多角度副本，采用目标检测网络批量完成副本中多目标结构化信息预测，并采用加权平均计算评估值，取最小值对应副本作为校正源，再通过长宽比判断校正源方向，若方向不一致，采用逆向旋转90度，实现图像旋转校正。本发明所述的校正方法适用于被拍摄图像发生小角度旋转（±45度）、无明显畸变且场景图像中有清晰矩形轮廓的目标，本发明可降低算法处理的难度，提高算法处理效果。
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公开(公告)号：CN117036853A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310960966.9
申请日：2023-08-01
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/098
摘要： 本发明公开了一种基于联合训练的图像增强和目标检测准确率提升方法，属于人工智能技术领域，用于目标检测系统，目标检测系统包括图像增强网络和目标检测网络，所述方法包括：构建图像退化网络，将图像退化网络插入图像增强网络的前部；在图像增强网络的后端增加图像尺寸变换模块，用于训练过程中实现图像尺寸的自适应缩放；通过损失函数将图像增强网络和目标检测网络进行串联；构建训练数据集，对图像增强网络和目标检测网络进行联合训练。本发明使用时，恶劣环境下的图像经过图像增强网络后可以得到增强后的图像，增强后的图像输入到目标检测网络中即可实现检测准确率的提升，解决了目标检测方法在恶劣环境下检测目标困难的问题。
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公开(公告)号：CN116206252A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211523116.4
申请日：2022-11-29
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
摘要： 一种基于深度学习的铁路限高杆损坏异常检测方法，属于轨道交通信息监控的特定计算模型技术领域，本发明通过铁路限高杆监拍装置获取限铁路高杆图像，首先采用语义分割模型分割所述图像中的限高杆区域；其次对分割得到的掩膜进行自适应角度校正；然后通过限高杆掩膜的像素分布提取限高杆横杆部分对应的区域；最后获取限高杆横杠的掩膜轮廓并与预设的轮廓模板进行匹配，通过对应轮廓的匹配度是否超过阈值，判断限高杆是否发生损坏异常。本发明所述检测方法可以最大程度地发挥出深度学习方法的优势，提高了限高杆损坏检测的效率。
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公开(公告)号：CN114677594A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210398388.X
申请日：2022-04-15
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的河流水位的智能识别算法，包括以下步骤：在河流岸边设置N种不同颜色的标记线。获取标记线及标记线附近水域的图像，建立标记线及标记线附近水域图像样本库，对标记线、标记线倒影以及水面的轮廓进行标注。构建Mask RCNN模型，利用图像样本库对Mask RCNN模型进行训练。获取实时的标记线及标记线附近水域的图像，利用训练好的Mask RCNN模型对当前获取的标记线及标记线附近水域的图像中的标记线及水面进行分割。根据分割结果，对当前水位情况进行判断。本发明能够提高河流水位识别的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN114663772A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210398382.2
申请日：2022-04-15
申请人： 智洋创新科技股份有限公司
摘要： 本发明属于电力智能监测技术领域，尤其涉及一种电网现场作业人员合规穿戴检测方法和系统，本发明利用IOF匹配算法根据判断因素目标矩形框与人员目标矩形框的重叠面积大小将判断因素与人员进行匹配，并按照分类标签对人员目标矩形框重新标注；当判断因素目标矩形框与多个人员目标矩形框的重叠面积大小一致时，利用中心点距离匹配算法对判断因素目标矩形框与人员目标矩形框进行匹配，根据判断因素目标矩形框中心点到各个人员目标矩形框中心点的距离，进行判断因素与人员的匹配和分类，提高了对现场人员的识别准确性，并按照分类标签将人员目标矩形框对应的图像输出，提高了识别效率。
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