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公开(公告)号：CN214112731U
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202023095446.7
申请日：2020-12-21
申请人： 河海大学常州校区 , 常州中能电力科技有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种无人机‑机器人协同巡检装置，包括巡检机器人和无人机，所述巡检机器人可以使用现有的常规巡检机器人，包括车体和设置在所述车体底部的车轮组件，在车体上增设三目多源信息感知模块、无人机起降平台和太阳能供电模块；所述无人机上设有工控机、双目信息感知模块、视觉导引模块和无线受电装置；所述太阳能供电模块连接三目多源信息感知模块和无人机起降平台为其供电，所述无人机起降平台对所述无人机实现搭载及无线充电。本实用新型为空陆地协同设备，可随时随地多角度观测，摆脱了传统人工巡检劳动强度大，工作效率低下，巡检质量难以保证的问题，提高了巡检的灵活性、高效性以及智能性等优势，确保电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117746036A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311732525.X
申请日：2023-12-15
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于实例轮廓信息提取的电力设备热故障检测方法及系统，方法为：基于电力设备红外图像提取得到多尺度的红外图像模态特征；基于电力设备可见光图像提取得到多层次特征信息的可见光图像特征；分别将红外图像特征、可见光特征与原始红外图像经过DCT以Z字型编码得到的特征，在通道、空间和频域三种模态中所获的特征进行特征融合；利用融合后的红外图像特征与可见光图像特征，生成目标实例的中心特征点，然后进行目标实例轮廓的初始化与精细化，获得最终的电力设备实例分割结果；将电力设备实例分割结果输入至电力设备绝缘子异常发热检测网络，获得绝缘子表面异常温度的区域的分割结果。本发明可精准实现对电力设备热故障检测。
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公开(公告)号：CN112581378B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910940501.0
申请日：2019-09-30
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于显著性强度和梯度先验的图像盲去模糊方法和装置。首先基于观测到的模糊图像构建图像金字塔，将图像金字塔每一层尺度图像作为该层的初始的中间潜像，利用显著性强度先验提取图像的边缘信息得到中间潜像的显著性强度，对计算获得的中间潜像的梯度图像进行奇异值分解得到中间潜像的梯度矩阵；基于中间潜像、中间潜像的显著性强度以及梯度矩阵构建去模糊模型；基于构建的去模糊化模型，迭代优化得到最终模糊核；基于得到的模糊核以及模糊图像，采用非盲去模糊方法，得到最终清晰图像。本发明方法利用显著性强度先验提取图像的显著性边缘，利用梯度低秩先验抑制图像中的模糊和噪声像素，可以有效地实现图像去模糊。
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公开(公告)号：CN110599429B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910914991.7
申请日：2019-09-26
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开一种高能X射线图像非盲去模糊方法，首先，获取高能X射线模糊图像，在频域上运用Gibbs抽样动态构造马尔科夫链，得到图像初步的去模糊结果、正则化参数值以及噪声标准差的估计量。利用迭代引导滤波方法对初步的去模糊图像进行噪声去除，并提出一种有效的插值方法对图像中的负值进行填充，抑制图像的振铃效应。然后结合处理后的平滑图像以及估计的正则化参数作为稀疏引导正则项约束的子目标函数的暖启动，获取最终平滑且边缘细节丰富的高能X射线去模糊图像。优点：本发明能够加速高能X射线图像的去模糊进程，并且能够更好地去除图像中的噪声和振铃。
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公开(公告)号：CN110223346B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910461529.6
申请日：2019-05-30
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于形状先验的多绝缘子定位方法，首先通过自适应阈值分割消除部分背景干扰，然后利用形态学处理进行前景优化，消除噪声并填充绝缘子内部孔洞，接着利用边缘检测得到边缘图像，根据绝缘子的第一种形状特征在边缘图像上进行关键点提取，进一步根据绝缘子的第二种形状特征筛选出正确的关键点，在关键点的基础上进行方向线段检测，根据关键点和方向线段进行绝缘子初步定位，最后对定位区域进行融合，得到最终的绝缘子定位区域。本发明利用绝缘子的形状先验信息实现多绝缘子的精确定位，具有定位速度快、定位精度高、低误检率、鲁棒性强等特点，为绝缘子故障检测提供了有效技术支撑。
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公开(公告)号：CN108805939B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810628091.1
申请日：2018-06-19
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G06T7/80
摘要： 本发明公开了一种基于统计学特征的三目视觉系统的标定装置及方法，基于统计学特征的三目视觉系统的标定装置由可见光相机标定面和红外相机标定面组成；基于统计学特征的三目视觉系统的标定方法，由一目红外和双目可见光的三目视觉系统从多角度同时拍摄多组图像序列；首先对双目可见光相机进行标定；然后利用灰度统计特性提取红外图像中的类圆连通区域；根据统计学特征拟合类圆连通区域的中心点；并以红外中心点代替右目图像棋盘角点，与左目可见光图像进行二次“双目标定”；最后利用几何关系传导完成三目视觉系统的协同标定；本发明实现了三目视觉系统的精确标定，操作方便，实用价值高。
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公开(公告)号：CN109146930B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201811101324.9
申请日：2018-09-20
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开一种电力机房设备红外与可见光图像配准方法，包括红外与可见光相机系统搭建、红外与可见光相机联合标定参数获取、目标图像获取、目标红外图像矫正、红外与可见光图像边缘提取、Powell算法局部求精进而实现图像配准等步骤。本发明基于特定位置的相机搭建方式，计算出红外图像与可见光图像的标定参数，然后利用已标定的相机系统对获取的目标设备监控图像进行红外图像矫正；再对图像进行边缘提取；然后以红外图像和可见光图形的边缘图像作为配准基元，计算出红外与可见光图像的边缘配准度最高位置，并在该位置完成红外与可见光图像的配准，可提升电力机房设备温度检测的准确性、有效性与实用性。
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公开(公告)号：CN107833220B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201711212830.0
申请日：2017-11-28
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络与视觉显著性的织物缺陷检测方法，属于图像处理技术领域。包含缺陷区域定位模块与缺陷语义分割模块。缺陷区域定位模块利用局部卷积神经网络和全局卷积神经网络两个深度学习模型进行融合，自动提取织物缺陷的高级特征并将其作用于缺陷图像，获得缺陷区域的精确定位。缺陷语义分割模块利用缺陷区域的定位结果，结合基于视觉显著性的超像素图像分割方法，获取缺陷先验前景点并对缺陷目标进行精准分割，最终实现缺陷的检测。本发明利用多深度学习融合的织物缺陷定位网络与改进的视觉显著性的织物缺陷分割网络，对织物图像的适应能力好，精度高，可以有效地对复杂背景与噪声干扰下的织物图像中的缺陷进行检测。
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公开(公告)号：CN112700403A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011429994.0
申请日：2020-12-09
申请人： 国网宁夏电力有限公司检修公司 , 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开一种带电间隔防误入检测方法、介质及系统。该方法包括：将双目相机设置在带电间隔周围，并采用双目相机实时采集带电间隔周围的左目图像和右目图像；实时跟踪左目图像中的角点，确定位置发生变化的角点的数量；若位置发生变化的角点的数量达到设定阈值，则确定出现运动目标；确定运动目标所在区域；将检测得到的左目图像和右目图像的特征点进行匹配；根据左目图像和右目图像匹配的且位于运动目标所在区域的特征点的水平坐标，计算该特征点的深度；计算运动目标所在区域的所有特征点的深度的平均值，得到运动目标与带电间隔之间的距离；若距离小于预设安全距离，则标记运动目标。本发明检测稳定客观，不易出现漏检或误检。
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公开(公告)号：CN112417931A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910783704.3
申请日：2019-08-23
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开一种基于视觉显著性的水面物体检测和分类的方法，具体包括以下步骤：第一步，对输入图像进行去雾处理；第二步，通过纹理与河岸线的检测结果进行河道区域分割；第三步，利用基于图论的视觉显著性模型计算图像的显著图；第四步，根据边缘直方图描述符计算显著性区域的特征向量，并通过基于决策树的多分类支持向量机对特征进行识别；第五步，采用基于小波变换的图像分割算法分割水面物体；第六步，统计数据，输出结果。本发明可以快速、准确地对船，水藻和垃圾等水面物体进行定位、识别和分割，在河道治理辅助领域具有重要的应用价值。
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