公开(公告)号：CN110472545A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910721060.5

申请日：2019-08-06

Applicant: 中北大学

Inventor： 赵俊梅 ,  张利平 ,  任一峰 ,  李晓 ,  余永俊 ,  白鑫 ,  张灵菲

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及人工智能中深度学习和机器视觉相结合的领域，基于知识迁移学习的航拍电力部件图像的分类方法，按照如下的步骤进行，建立卷积神经网络GoogLeNet；对卷积神经网络GoogLeNet进行调优，在卷积神经网络GoogLeNet的基础上，将卷积神经网络GoogLeNet的最后三层用一个全连接层、一个softmax层和分类输出层所代替，进行优化设置；在训练网络时，网络参数是结合多次仿真实验和贝叶斯优化算法获取的；将采集到的电力部件图像经过归一化预处理后输入步骤二获得且设置好的新的深度卷积神经网络进行学习，按照绝缘子、金具、杆塔等类别进行分类；进行仿真实验进行验证。

公开(公告)号：CN110472545B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN201910721060.5

申请日：2019-08-06

Applicant: 中北大学

Inventor： 赵俊梅 ,  张利平 ,  任一峰 ,  李晓 ,  余永俊 ,  白鑫 ,  张灵菲

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及人工智能中深度学习和机器视觉相结合的领域，基于知识迁移学习的航拍电力部件图像的分类方法，按照如下的步骤进行，建立卷积神经网络GoogLeNet；对卷积神经网络GoogLeNet进行调优，在卷积神经网络GoogLeNet的基础上，将卷积神经网络GoogLeNet的最后三层用一个全连接层、一个softmax层和分类输出层所代替，进行优化设置；在训练网络时，网络参数是结合多次仿真实验和贝叶斯优化算法获取的；将采集到的电力部件图像经过归一化预处理后输入步骤二获得且设置好的新的深度卷积神经网络进行学习，按照绝缘子、金具、杆塔等类别进行分类；进行仿真实验进行验证。

公开(公告)号：CN211321272U

公开(公告)日：2020-08-21

申请号：CN202020299986.8

申请日：2020-03-12

Applicant: 中北大学

Inventor： 任一峰 ,  陈昌鑫 ,  卫芃毅 ,  李帆 ,  陈晔 ,  赵俊梅 ,  姚舜才 ,  刘鹏 ,  余永俊 ,  郭文超 ,  王奇

IPC: H02S20/30 ,  H02S40/10 ,  H02S50/00 ,  H02S40/30 ,  B60F5/02

Abstract: 本实用新型涉及光伏发电板清洁与运维领域，具体是一种具有飞行能力与履带行走功能、能够根据光伏板角度自调整、适用于分布式光伏板的旋翼与履带复合的角度自调节分布式光伏清洁运维装置。包括支撑框架、履带、四旋翼、液压伺服系统、清扫机构等。本实用新型能够紧密的将光伏运维与光伏清洁结合在一起，能够将光伏电站日常状态，故障检测，热斑检测，灰尘识别等数据实时发送给控制人员，实现了光伏运维的基本要求，且极大的减少了人工消耗，使得效率得到了提升。本实用新型独特的角度自适应设计，能够适应不同纬度带来的15~45°光伏板倾角，使得运维装置能够准确稳定的降落在光伏板上，不会因为角度而跌落下来，同时提高了光伏运维的稳定性与准确性。