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公开(公告)号：CN110992306B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201911066307.0
申请日：2019-11-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的红外图像中劣化绝缘子的分割方法及装置，包括全卷积神经网络和多尺度特征融合两部分，利用全卷积神经网络模型对红外图谱中的劣化绝缘子进行自动提取以及学习劣化绝缘子的纹理、形状等特征，避免了传统分割模型对于复杂背景无法有效分离的弊端，避免了传统分割算法模型复杂的特征选择过程，通过FCN模型实现了端到端的特征提取的自主化与智能化。在减少人工电力巡检的工作量的同时，提高了巡检的效率和准确度，具有很大的实用性，十分符合复杂的现场环境。该自动分割和诊断方法，极大的减少了误检的情况，使得高压绝缘子劣化检测全自动巡检成为可能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110992306A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911066307.0
申请日：2019-11-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的红外图像中劣化绝缘子的分割方法及装置，包括全卷积神经网络和多尺度特征融合两部分，利用全卷积神经网络模型对红外图谱中的劣化绝缘子进行自动提取以及学习劣化绝缘子的纹理、形状等特征，避免了传统分割模型对于复杂背景无法有效分离的弊端，避免了传统分割算法模型复杂的特征选择过程，通过FCN模型实现了端到端的特征提取的自主化与智能化。在减少人工电力巡检的工作量的同时，提高了巡检的效率和准确度，具有很大的实用性，十分符合复杂的现场环境。该自动分割和诊断方法，极大的减少了误检的情况，使得高压绝缘子劣化检测全自动巡检成为可能。
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公开(公告)号：CN111047598B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN201911066537.7
申请日：2019-11-04
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法及装置，包括全卷积神经网络和多尺度特征融合两部分，利用全卷积神经网络模型对紫外图谱中的紫外光斑进行自动提取以及学习光斑的纹理、形状等特征，避免了传统分割模型对于高亮白色背景及分散小光斑无法有效分离的弊端，避免了传统分割算法模型复杂的特征选择过程，通过FCN模型实现了端到端的特征提取的自主化与智能化。在减少人工电力巡检的工作量的同时，提高了巡检的效率和准确度，具有很大的实用性，十分符合复杂的现场环境。该自动分割和诊断方法，极大的减少了误检的情况，使得电气设备异常放电全自动巡检成为可能。
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公开(公告)号：CN111475974A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010152717.3
申请日：2020-03-06
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/23 , G06F30/398
Abstract: 本发明公开了一种输电线路中绝缘子串污秽检测模拟方法、装置及存储介质，包括获取绝缘子串参数及绝缘子串图形，采用三维有限元软件对绝缘子串参数及绝缘子串图形进行仿真计算；根据仿真计算的结果，构建无雾仿真模型，得到绝缘子串第一电场分布数据；根据仿真计算的结果，构建有雾仿真模型，得到绝缘子串第二电场分布数据；对比绝缘子串第一电场分布数据、绝缘子串第二电场分布数据，得到绝缘子串的污秽情况。本发明的技术方案，能够通过对比绝缘子串第一电场分布数据与绝缘子串第二电场分布数据，得到绝缘子串的污秽情况，根据绝缘子串污秽情况，便于对绝缘子串及时采取防污或者清理污秽措施，保证输电线路正常运行。
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公开(公告)号：CN111047598A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911066537.7
申请日：2019-11-04
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法及装置，包括全卷积神经网络和多尺度特征融合两部分，利用全卷积神经网络模型对紫外图谱中的紫外光斑进行自动提取以及学习光斑的纹理、形状等特征，避免了传统分割模型对于高亮白色背景及分散小光斑无法有效分离的弊端，避免了传统分割算法模型复杂的特征选择过程，通过FCN模型实现了端到端的特征提取的自主化与智能化。在减少人工电力巡检的工作量的同时，提高了巡检的效率和准确度，具有很大的实用性，十分符合复杂的现场环境。该自动分割和诊断方法，极大的减少了误检的情况，使得电气设备异常放电全自动巡检成为可能。
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公开(公告)号：CN206502043U
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201720204360.2
申请日：2017-03-04
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本实用新型涉及电力线路巡线技术领域，尤其是一种红外、可见光双摄像头的电力巡线专用航拍无人机，所述机体上安装有可见光成像仪与红外热成像仪，所述可见光成像仪与红外热成像仪外侧的机体上设置有可拆卸多功能防护罩，所述机体四侧均连接有侧翼，四个所述侧翼远离机体的一端均安装有旋翼装置，所述旋翼装置下表面均设置有磁铁减震机构，且磁铁减震机构下端还设置有橡胶缓冲垫，所述可见光成像仪与红外热成像仪均电性连接有图像处理模块，所述微处理器电性连接有外存储设备、蓄电池、信息传输模块与指示灯。本实用新型可搭载不同类型的摄像头，能够进行多种组合以满足功能需求，能够有利于无人机的平稳着地，具有减震的功能。
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