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公开(公告)号：CN119540566B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510073511.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 曾兵 , 曾赟 , 谢云敏 , 华威 , 刘邦 , 廖展鹏 , 巫平强 , 陈宇聪 , 李得志 , 万好 , 饶繁星 , 陈显彪 , 张文华 , 杨小品 , 彭聪 , 易可欣 , 周娱璐 , 金子涵 , 陈昱璋
IPC: G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路巡检图像去噪方法及系统，包括以下步骤：S1：获取绝缘子原始图像，对原始图像添加噪声，构建绝缘子噪声图像数据集；S2：基于SADNet去噪网络模型进行改进，引入Mix模块、CSM模块和CCAM模块，构建SADNet‑S去噪网络模型；S3：利用绝缘子噪声图像数据集对SADNet‑S去噪网络模型进行训练，获得最优训练权重；S4：将最优训练权重载入SADNet‑S去噪网络模型，将待测绝缘子噪声图像输入SADNet‑S去噪网络模型得到去噪后的绝缘子图像。本发明提出基于多尺度特征提取，动态自适应过滤和注意力机制改进的SADNet‑S去噪网络模型，通过采用SADNet‑S去噪网络模型，充分发挥其强大的泛化性和鲁棒性，以实现高效的图像去噪并显著提升目标检测精度。
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公开(公告)号：CN119169005A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411657794.9
申请日：2024-11-20
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 曾兵 , 周宇 , 李欣展 , 何帝霖 , 郝仕涛 , 陈宇聪 , 李得志 , 华威 , 巫平强 , 程公义 , 金子涵 , 易可欣 , 刘剑冰 , 谢云敏 , 张文华 , 杨小品
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SSD算法的轻量化绝缘子目标检测方法及系统，方法包括：构建SSD网络模型，并对所述SSD网络模型进行轻量化处理，得到目标SSD网络模型；根据预设的优化规则对所述目标SSD网络模型进行模型优化，得到基于改进SSD算法的轻量化绝缘子目标检测模型；将包含绝缘子的实时图像输入至所述基于改进SSD算法的轻量化绝缘子目标检测模型中，所述基于改进SSD算法的轻量化绝缘子目标检测模型输出与所述实时图像相对应的检测结果。通过分析卷积模块中各特征通路响应性，移除那些对检测性能贡献较小的弱响应通道，显著减少了模型的参数量和计算量。这不仅降低了对计算资源的需求，还减少了硬件成本。
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公开(公告)号：CN119044787A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411555975.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/374 , G01R31/392 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种锂电池剩余使用寿命预测方法及系统，将至少一个历史放电电压数据子序列进行对齐，并基于预设的滑动窗口在至少一个历史放电电压数据子序列上滑动，每次滑动时计算滑动窗口中的历史放电电压数据变化量，并根据各个历史放电电压数据变化量的平均值作为电压修正系数，根据电压修正系数，采用预设的修正规则对第一放电电压数据进行修正，得到当前循环周期下的第一目标放电电压数据，并根据预设的初始放电电压数据以及与初始放电电压数据相对应的初始循环次数，确定与第一目标放电电压数据相对应的当前剩余循环次数。尽可能的剔除锂电池发热造成的干扰，能够较为准确的基于放电电压的变化确定当前锂电池的剩余循环次数。
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公开(公告)号：CN119540702A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510073715.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 曾兵 , 巫平强 , 谢云敏 , 李得志 , 万好 , 刘邦 , 曾赟 , 华威 , 周志豪 , 陈显彪 , 陈宇聪 , 饶繁星 , 杨小品 , 张文华 , 彭聪 , 金子涵 , 周娱璐 , 易可欣 , 陈昱璋
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种输变电设备巡检红外与可见光图像融合方法，S1：获取电力设备的红外图像与可见光图像，构建电力设备的图像数据集，并划分为训练集与测试集；S2：构建红外与可见光图像融合网络模型EIVFusion；S3：利用训练集中电力设备的红外图像与可见光图像对红外与可见光图像融合网络模型EIVFusion进行训练，得到训练好的红外与可见光图像融合网络模型EIVFusion；S4：将测试集中电力设备的红外图像与可见光图像输入训练好的红外与可见光图像融合网络模型EIVFusion中得到融合图像。本发明能够将可见光图像以及红外图像中的特征很好地提取出来并融合在一起，可实现输变电设备巡检红外图像与可见光图像的高性能融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119540566A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510073511.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 曾兵 , 曾赟 , 谢云敏 , 华威 , 刘邦 , 廖展鹏 , 巫平强 , 陈宇聪 , 李得志 , 万好 , 饶繁星 , 陈显彪 , 张文华 , 杨小品 , 彭聪 , 易可欣 , 周娱璐 , 金子涵 , 陈昱璋
IPC: G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路巡检图像去噪方法及系统，包括以下步骤：S1：获取绝缘子原始图像，对原始图像添加噪声，构建绝缘子噪声图像数据集；S2：基于SADNet去噪网络模型进行改进，引入Mix模块、CSM模块和CCAM模块，构建SADNet‑S去噪网络模型；S3：利用绝缘子噪声图像数据集对SADNet‑S去噪网络模型进行训练，获得最优训练权重；S4：将最优训练权重载入SADNet‑S去噪网络模型，将待测绝缘子噪声图像输入SADNet‑S去噪网络模型得到去噪后的绝缘子图像。本发明提出基于多尺度特征提取，动态自适应过滤和注意力机制改进的SADNet‑S去噪网络模型，通过采用SADNet‑S去噪网络模型，充分发挥其强大的泛化性和鲁棒性，以实现高效的图像去噪并显著提升目标检测精度。
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公开(公告)号：CN119444752A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510037996.1
申请日：2025-01-10
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 曾兵 , 周志豪 , 谢云敏 , 华威 , 李得志 , 万好 , 巫平强 , 刘邦 , 陈显彪 , 陈宇聪 , 饶繁星 , 杨小品 , 张文华 , 彭聪 , 周娱璐 , 金子涵 , 易可欣 , 陈昱璋 , 胡昱帆
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V20/17 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级CGC‑YOLO的绝缘子缺陷检测方法，S1：构建输电线路绝缘子缺陷的图像数据集，并划分为训练集和验证集；S2：构建CGC‑YOLO网络模型，该模型包括主干网络、颈部网络与头部网络；S3：利用训练集的绝缘子缺陷图像对CGC‑YOLO网络模型进行训练，并利用验证集的绝缘子缺陷图像在训练过程中评估CGC‑YOLO网络模型的性能，得到训练好的CGC‑YOLO网络模型；S4：将待测绝缘子缺陷图像输入至训练好的CGC‑YOLO网络模型进行绝缘子缺陷的检测。本发明通过优化模型结构和引入创新的模块，在低计算量下实现了高精度的绝缘子缺陷检测，适用于复杂环境下的高效巡检需求，显著提升了检测效果和设备端的实用性。
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公开(公告)号：CN119044787B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411555975.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/374 , G01R31/392 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种锂电池剩余使用寿命预测方法及系统，将至少一个历史放电电压数据子序列进行对齐，并基于预设的滑动窗口在至少一个历史放电电压数据子序列上滑动，每次滑动时计算滑动窗口中的历史放电电压数据变化量，并根据各个历史放电电压数据变化量的平均值作为电压修正系数，根据电压修正系数，采用预设的修正规则对第一放电电压数据进行修正，得到当前循环周期下的第一目标放电电压数据，并根据预设的初始放电电压数据以及与初始放电电压数据相对应的初始循环次数，确定与第一目标放电电压数据相对应的当前剩余循环次数。尽可能的剔除锂电池发热造成的干扰，能够较为准确的基于放电电压的变化确定当前锂电池的剩余循环次数。
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公开(公告)号：CN118505710A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410978434.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 周千皓 , 何帝霖 , 周宇 , 郝仕涛 , 廖展鹏 , 周志豪 , 易可欣 , 周娱璐 , 缪旭洋 , 周庆阳 , 陈显彪 , 曾兵 , 谢云敏 , 杨小品 , 张文华 , 饶繁星
IPC: G06T7/00 , G06N3/096 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06T7/10 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的绝缘子目标检测方法及系统，方法包括：构建目标检测网络；根据预设的教师网络的输出结果，采用预设的知识蒸馏策略对目标检测网络进行迭代训练，并在每次迭代训练过程中，根据效能跃升学习策略网络对知识蒸馏策略中的学习参数进行更新，得到最终的绝缘子检测模型；将包含绝缘子的紫外图像输入至绝缘子检测模型中，绝缘子检测模型输出与紫外图像相对应的分割图像，分割图像中仅包含绝缘子。
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公开(公告)号：CN118334323A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410764478.5
申请日：2024-06-14
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于紫外图像的绝缘子检测方法及系统，方法包括：构建目标检测网络，所述目标检测网络包括特征提取网络、特征金字塔网络以及输出网络；根据预设的通道联合层剪枝策略对所述目标检测网络进行裁剪，得到最终的绝缘子检测模型，所述通道联合层剪枝策略包括层剪枝子策略以及核裁剪子策略；将包含绝缘子的紫外图像输入至所述绝缘子检测模型中，所述绝缘子检测模型输出与所述紫外图像相对应的分割图像。通过轻量化池化金字塔结构来加快网络模型收敛丰富特征图表达能力，同时使用轻量化注意力机制增加对关键特征的权重，以达到提升绝缘子检测模型分割精度。
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