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公开(公告)号：CN112488991A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011240400.1
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京土星信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于r2cnn++算法的绝缘子自爆缺陷检测方法，包括以下步骤：采集绝缘子图片，建立用于定位模型训练的图片库，包括训练集，验证集和测试集；构建r2cnn++模型，使用训练集和验证集训练r2cnn++模型；使用测试集测试r2cnn++模型性能，然后将r2cnn++模型用于绝缘子定位检测和识别；对r2cnn++模型定位的绝缘子进行仿射变换，并建立用于分类模型训练的绝缘子图片库，包括训练集，验证集和测试集；构建绝缘子分类网络，使用训练集和验证集训练分类模型；使用测试集测试分类模型，然后将分类模型用于绝缘子分类，判断是否存在自爆缺陷。与现有技术相比，本发明在检测准确率方面优于传统方法,具有一定的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111339927A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010114383.0
申请日：2020-02-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 南京土星信息科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统。涉及供电服务领域，尤其涉及一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统。提供了一种方便识别，可靠判断人员工作状态的电力营业厅人员工作状态智能识别系统。包括采集模块、训练模块、预处理模块、目标检测模块、逻辑判断模块和输出报警模块，所述采集模块用于对采集营业厅内的视频，并从中截取含有有效信息的图片进行标注；所述训练模块用于对采集的图片数据增强并用增强后的图片数据训练深度网络。本发明在工作中，通过图像识别的方式检测到营业厅人员工作状态有误时，发送异常信息，提醒管理人员及时督促员工纠正。可实现电力营业厅工作时间员工是否在岗以及工牌是否摆放正确的自动判断，方便可靠。
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公开(公告)号：CN113724246A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111076302.3
申请日：2021-09-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司技能培训中心 , 南京土星信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路金具锈蚀检测分析方法，具体涉及图像识别技术领域，包括：步骤一、信息采集：在无人机上安装高清摄像机，通过操控无人机对输电线路金具进行拍摄高清照片，步骤二、信息分析：利用计算机对步骤一中所获得的图片进行识别分析，步骤三、监控报警；本发明通过引入faster‑rcnn对金具位置进行定位，缩小检索范围，大幅降低了多检，且结合多种特征目标区域是否锈蚀进行综合判断，从而大幅降低了误检，提高了输电线路金具锈蚀隐患的检出几率，为避免金具锈蚀造成的输电线安全事件提供支撑。
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公开(公告)号：CN112487870A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011239522.9
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京土星信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于航拍图片的简单情形下绝缘子片数统计方法，简单情形指无人机采集的各绝缘子串中绝缘子片清晰可分，步骤如下：数据增强，数据标注，模型训练，模型推理，后处理，绝缘子片数统计及结果显示。数据增强指运用图像处理技术对无人机采集的航拍图片进行数据扩增；数据标注指对扩增后数据标注，构建模型训练所需训练集、验证集和测试集；模型训练指利用已标注图片完成检测工程中各模块所需模型的训练工作；模型推理指利用已训练模型对待检测图片进行前向推理并获取检测结果；后处理及绝缘子片数统计指应用形态学算法对检测结果处理从而达到统计绝缘子片数的目的；结果显示指将各绝缘子串位置和统计出的各串绝缘子片数叠加到原始图片。
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公开(公告)号：CN111339927B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010114383.0
申请日：2020-02-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 南京土星信息科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统。涉及供电服务领域，尤其涉及一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统。提供了一种方便识别，可靠判断人员工作状态的电力营业厅人员工作状态智能识别系统。包括采集模块、训练模块、预处理模块、目标检测模块、逻辑判断模块和输出报警模块，所述采集模块用于对采集营业厅内的视频，并从中截取含有有效信息的图片进行标注；所述训练模块用于对采集的图片数据增强并用增强后的图片数据训练深度网络。本发明在工作中，通过图像识别的方式检测到营业厅人员工作状态有误时，发送异常信息，提醒管理人员及时督促员工纠正。可实现电力营业厅工作时间员工是否在岗以及工牌是否摆放正确的自动判断，方便可靠。
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公开(公告)号：CN112465747A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011238824.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京土星信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电杆塔金具锈蚀的智能识别方法，包括信息采集步骤，信息分析步骤，以及监控报警步骤，所述信息采集步骤为通过无人机获取高清图片，所述信息分析步骤为通过计算机对所述图片进行识别分析，所述监控报警步骤为对所述信息分析步骤得到的结果进行展示并报警。该方法基于计算机视觉技术进行图片识别，对输电线路铁塔上金具锈蚀进行检测，提高了金具锈蚀检出几率，为避免因金具锈蚀导致的输电线路故障提供支撑。
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