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公开(公告)号：CN115809986A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211341101.6
申请日：2022-10-30
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G08B21/02 , G08B29/18 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/40 , G06N3/082 , G01S13/08 , G01S13/86
Abstract: 本发明涉及一种多传感器融合的输电走廊智能外破检测方法，该方法基于YOLOv3算法，利用深度神经网络模型压缩技术，在尽可能减少精度损失的前提下，大幅度压缩模型体积，大幅减少模型参数量和计算量，加快模型推理速度，确保检测实时性，同时融合毫米波雷达传感器和相机雷达传感器，准确获取图像中目标的深度距离，并以此进行坐标转换，进一步测算出图像目标与电力线之间的距离，并以此作为报警判别条件。本发明能在保证检测精度的前提下有效降低误报率，实现对输电走廊外破实时监测，提高输电走廊在线视频监控质量，保障输电走廊安全，提高电力设备运行安全稳定性。
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公开(公告)号：CN116580177A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310446375.X
申请日：2023-04-23
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种室外场景下指针式表计读数的检测方法，包括如下步骤：(1)通过YOLOv7网络对表计进行目标检测获得仅包含表盘的候选框图像；(2)对上述图像进行霍夫圆检测后裁剪出表盘；(3)对表盘图像进行预处理；(4)根据刻度线特征检测表盘的始末刻度线；(5)采用Suzuki算法进行轮廓提取；(6)提取完轮廓后对图表上的轮廓进行分离并重构表盘二值图，去除阳光阴影、污渍、符号、数字的干扰。本发明通过深度学习、目标检测以及图像处理、检测技术，可以用于电力场景下的表计读数。该方法可以克服阳光带来的阴影、反光和表盘上的污渍对表计读数的影响，节省了人力资源，保障了电力安全。
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公开(公告)号：CN116738355A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310445810.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据差异性的电力多模态特征级融合方法，以电力多参量时间序列和图像数据为融合对象，分别对电力多参量时间序列和图像数据进行特征提取；然后使用余弦损失构建特征同化目标函数，对不同的特征进行统一描述，解决语义差异性问题；接着基于交叉损失熵建立特定数据与电力目标感知能力间的映射关系，并在此基础上提出融合权重决策机制，解决感知能力差异性问题；最后对不同的特征进行加权并进行电力目标感知。本发明一定程度上解决了现有电力多模态数据融合对多模态间的语义差异性和感知能力差异性考虑不足，融合效果有限，难以应对数据异常、噪声等问题，可为基于多模态数据融合的电力感知场景提供参考。
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公开(公告)号：CN116563557A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310437268.0
申请日：2023-04-22
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于域适应网络的电力设备不规则外表面缺陷检测方法，方法首先通过构建包含特征生成器和分类器的域适应架构以增强模型的泛化能力；然后在特征生成器部分增加纹理提取支路，从而提升网络纹理特征感知的能力；并通过添加辅助预测支路的方式，来引导和约束特征提取的过程；其次通过生成器和分类器的对抗学习，得到适用于电力设备不规则外表面缺陷高精度检测模型。本发明具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN116563386A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310437215.9
申请日：2023-04-22
Applicant: 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉的变电作业人员近电距离检测方法，该方法基于双目立体匹配算法，通过多阶段视差修正，在尽可能减少精度损失的前提下，大幅减少模型参数量和计算量，加快模型推理速度，确保作业场景空间信息检测实时性，同时结合YOLOV4目标检测算法，准确区分图像中作业人员和带电设备，并以此进行坐标转换，进一步测算出作业人员与带电设备之间的距离，并以此作为报警判别条件。本发明能在保证检测精度的前提下有效检测作业人员近电距离，实现对变电作业触电风险实时监测，提高电力设备运行安全稳定性，保障人员生命安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115294595A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210727367.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 武汉大学 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06V30/422 , G06V30/414
Abstract: 本发明公开了一种变电站一次接线图智能解析方法，包括：1）基于目标检测算法和模板匹配法实现一次接线图图元位置检测与旋转角度识别；2）利用霍夫直线检测识别接线图中主要连接线，并根据图元位置检测图元端点；3）使用背景色填充图元所在像素区域，获得仅包含连接线的一次接线图，采用阈值分割提取连接线像素；4）选取任意一个图元的端点作为起始生长点，获取与该起始生长点的连通区域，采用或复制先检测拟合该连通区域；本发明优点是：可从非结构化的一次接线图中智能提取元件、拓扑关系、关键字等结构化信息，自动生成接线表，可以有效的对现有一次接线图进行数字化管理，大大提高变电站运维管理人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN116579992A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310446386.8
申请日：2023-04-23
Applicant: 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机巡检的小目标螺栓缺陷检测方法，包括以下步骤：(1)构建适用于小目标特征提取的主干网络；(2)构建全局‑局部两阶段小目标螺栓缺陷检测模型；(3)基于无人机巡检图像构建小目标螺栓缺陷数据集；(4)将本发明提出的全局‑局部两阶段小目标螺栓缺陷检测模型在无人机巡检图片数据集上进行训练；(5)使用训练好的模型，对无人机巡检图片中的螺栓缺陷进行智能识别。本发明针对输电线路巡检图片中螺栓缺陷目标小、特征提取困难的问题，结合局部图像提取、特征融合、注意力机制等技术，提出了一种用于无人机巡检的小目标螺栓缺陷检测方法。
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公开(公告)号：CN117746003A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311462029.7
申请日：2023-11-02
Applicant: 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06V10/22 , G01H17/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种面向配电站房的声光融合振动源定位方法，首先构造基于阵列信号处理原理的声学影像图；接着以卷积神经网络或者transformer为骨架分别构造声学影像特征提取模块与可见光特征提取模块；并构造c‑attention模块连接声学影像特征提取模块与可见光特征提取模块；接着构造能够定位振动源的检测模块，该检测模块以可见光特征和声学特征为输入；最后将声学影像图和可见光相机捕捉到的设备影像作为模型的输入，反复训练模型，进而获得最终模型，本发明的优点是基于超声影像‑可见光影像融合的振动源定位模型，实现配电站房振动源的高精度定位。
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公开(公告)号：CN114897035A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111179490.2
申请日：2021-10-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种用于10kV电缆状态评估的多源数据特征融合方法，基于多传感器数据对10KV电缆进行状态评估。首先将多传感器时间序列数据经过构造高维随机矩阵计算其平均谱半径的方法进行特征提取；然后将三类传感器计算得到的特征向量按照参考向量统一维度，形成新的矩阵；最后将新的特征矩阵作为输入，已知的电缆状态作为输出，通过三层BP神经网络分类器进行模式识别。本发明充分利用了10KV电缆状态监测系统的多传感器数据，一定程度上解决了不同数据源权重赋予过程主观性强的问题。
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公开(公告)号：CN119444701A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411502485.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 武汉大学 , 武汉理工大学 , 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种融合精细分割和双目视觉的近电作业风险动态辨识方法，包括步骤：获取由双目相机拍摄的变电站近电作业的左视图图像；初始化分割模型、双目三维测距模型和双目相机的标定参数；通过分割模型识别和提取左视图图像中的关键作业元素，分割结果包括检测到的每个实例及其二维位置；对于每个实例，通过双目三维测距模型预测其在空间中的三维位置，获得实例的三维坐标；根据每个实例的三维坐标，计算不同关键作业元素之间的欧几里得距离，获得关键作业元素之间的最小距离；根据不同关键作业元素之间的最小距离判断是否存在作业风险，本发明具备较高的测距精度和实时性能，有助于提升近电作业安全性和风险预警能力。
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