公开(公告)号：CN112182242A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011030228.7

申请日：2020-09-27

申请人： 武汉大学

发明人： 王波 ,  张迎晨 ,  马富齐 ,  罗鹏 ,  周胤宇 ,  张天 ,  王红霞 ,  马恒瑞 ,  李怡凡 ,  张嘉鑫

IPC分类号： G06F16/36 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及一种面向电力作业全过程的安全管控知识图谱构建方法，该方法基于知识图谱和事理图谱，首先将收集到的信息分为动态数据和静态数据并进行知识提取；然后用四种逻辑关系建立电力事件事理图谱；接着建立静态知识图谱；最后通过共同实体连接知识图谱和事理图谱。本发明利用了人和设备之间的关联性，将动态和静态关联分析，有助于电力作业安全管控水平的提升。

公开(公告)号：CN112147936A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011030167.4

申请日：2020-09-27

申请人： 武汉大学

发明人： 王波 ,  周胤宇 ,  马富齐 ,  罗鹏 ,  张迎晨 ,  张天 ,  王红霞 ,  马恒瑞 ,  李怡凡 ,  张嘉鑫

IPC分类号： G05B19/042 ,  H02J13/00

摘要： 本发明公开了一种电力作业安全管控装置和行为识别方法，装置包括电讯连接的数据采集模块、计算控制模块、无线通讯模块、存储模块、电源管理模块和通信接口，方法基于C3D卷积神经网络。电力作业安全管控装置采用嵌入式设计，可以安放在作业视频采集侧，能够自动对电力现场作业人员的行为进行实时识别，判断操作是否合规及发出安全警告，使得电力作业安全管控不必再依赖人工监督和事后分析，从而保障和提高电力现场作业人员的安全性。

公开(公告)号：CN118421084A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410567674.3

申请日：2024-05-08

申请人： 武汉大学

发明人： 张天 ,  李金凤

IPC分类号： C08L79/08 ,  C08L75/02 ,  C08J5/18 ,  H01G4/14

摘要： 本发明公开了超分子介电聚合物材料、其制备方法及应用，所述超分子介电聚合物材料通过间芳香族聚脲和聚酰亚胺构建得到，所述超分子介电聚合物材料呈螺旋结构，能够消除平面共轭和π‑π堆积，从而抑制介电聚合物的漏电流，进而提升介电聚合物的高温储能性能。

公开(公告)号：CN112183317B

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202011030511.X

申请日：2020-09-27

申请人： 武汉大学

发明人： 王波 ,  罗鹏 ,  马富齐 ,  张迎晨 ,  周胤宇 ,  张天 ,  王红霞 ,  马恒瑞 ,  李怡凡 ,  张嘉鑫

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V40/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于时空图卷积神经网络的带电作业现场违章行为检测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集带电作业监控视频；(2)总结带电作业过程中常见的违章行为，并提取对应的视频片段，对违章行为片段中的作业人员进行标记；(3)采用时空图卷积神经网络进行训练学习；(4)使用训练好的模型对带电作业现场的监控视频自动进行违章行为检测，作业人员存在违章行为时报警。本发明通过人员姿态识别等深度视觉技术，提取带电作业人员的行为信息，当作业人员出现违章操作时，及时发出警告。该方法可以大大减少电力安全监管的工作量，保障电力作业的安全。

公开(公告)号：CN112183313B

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202011030237.6

申请日：2020-09-27

申请人： 武汉大学

发明人： 王波 ,  张迎晨 ,  马富齐 ,  罗鹏 ,  周胤宇 ,  张天 ,  王红霞 ,  马恒瑞 ,  李怡凡 ,  张嘉鑫

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V10/94 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06F16/75 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种电力作业现场动作识别方法，该方法基于SlowFast算法，属于深度学习视频识别技术，利用计算机视觉技术和计算机强大的计算能力对作业现场的视频图像进行分析，识别作业人员的动作，并与规范作业流程中包含的动作进行对比，起到实时监控的作用，能有效提高现场作业监控质量，降低现场作业安全风险。

公开(公告)号：CN112183317A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011030511.X

申请日：2020-09-27

申请人： 武汉大学

发明人： 王波 ,  张迎晨 ,  马富齐 ,  罗鹏 ,  周胤宇 ,  张天 ,  王红霞 ,  马恒瑞 ,  李怡凡 ,  张嘉鑫

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于时空图卷积神经网络的带电作业现场违章行为检测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集带电作业监控视频；(2)总结带电作业过程中常见的违章行为，并提取对应的视频片段，对违章行为片段中的作业人员进行标记；(3)采用时空图卷积神经网络进行训练学习；(4)使用训练好的模型对带电作业现场的监控视频自动进行违章行为检测，作业人员存在违章行为时报警。本发明通过人员姿态识别等深度视觉技术，提取带电作业人员的行为信息，当作业人员出现违章操作时，及时发出警告。该方法可以大大减少电力安全监管的工作量，保障电力作业的安全。

公开(公告)号：CN112183313A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011030237.6

申请日：2020-09-27

申请人： 武汉大学

发明人： 王波 ,  张迎晨 ,  马富齐 ,  罗鹏 ,  周胤宇 ,  张天 ,  王红霞 ,  马恒瑞 ,  李怡凡 ,  张嘉鑫

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06F16/75 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种电力作业现场动作识别方法，该方法基于SlowFast算法，属于深度学习视频识别技术，利用计算机视觉技术和计算机强大的计算能力对作业现场的视频图像进行分析，识别作业人员的动作，并与规范作业流程中包含的动作进行对比，起到实时监控的作用，能有效提高现场作业监控质量，降低现场作业安全风险。

公开(公告)号：CN112200030A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202011033289.9

申请日：2020-09-27

申请人： 武汉大学

发明人： 王波 ,  马富齐 ,  罗鹏 ,  张迎晨 ,  周胤宇 ,  张天 ,  王红霞 ,  马恒瑞 ,  李怡凡 ,  张嘉鑫

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

摘要： 本发明涉及一种电力系统现场作业人员动态动作风险识别方法，该方法通过利用人体姿态估计方法提取电力系统现场作业人员的骨骼信息，从而将视频信息转化成包含骨架信息的无向图，然后利用时空图卷积网络实现对现场作业人员的动作识别。本发明能够实现现场作业人员动态行为的风险识别，能够实时的识别出现场作业人员的动态违章行为和风险，从而为电力生产现场安全风险预警与管控提供技术手段，从而降低电力系统事故发生概率，提高电力生产的本质安全水平。