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公开(公告)号：CN111651649A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010281561.9
申请日：2020-04-10
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 合肥工业大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/904 , G06Q50/06 , G06T17/00
Abstract: 本发明提供了一种输电线路及杆塔的虚拟围栏构建方法及系统，具体涉及虚拟现实技术领域，该方法可以包括：扫描指定空间区域内的输电线路及杆塔的部署信息，基于输电线路及杆塔的部署信息构建三维仿真模型；获取无人机的空间状态数据，并将无人机的空间状态数据实时传入三维仿真模型；通过三维仿真模型构建无人机的虚拟围栏，以划分出无人机的三维禁飞区域。基于本发明提供的方案可以在虚拟实体上操作和建立虚拟围栏，实现无人机禁飞区域的动态精细化设置，达到远程实时精准控制。
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公开(公告)号：CN111612885A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010280935.5
申请日：2020-04-10
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 合肥工业大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种输电智慧物联环境下的数字化杆塔管控方法和系统，涉及输电线路杆塔巡检领域。包括以下步骤：获取杆塔基础信息、杆塔GPS信息、杆塔三维点云信息、杆塔巡检动态数据、关键零部件基础信息、关键零部件三维点云信息和杆塔周边环境三维点云信息；对三维点云信息进行处理得到三个基础模型；将三个模型组合，得到杆塔虚拟现实三维模型；基于杆塔基础信息和关键零部件基础信息得到数字化杆塔静态数据库；基于杆塔巡检动态数据获取数字化杆塔动态数据库；将静态数据库和动态数据库组合，得到数字化杆塔档案；将杆塔虚拟现实三维模型和数字化杆塔档案融合并进行可视化操作，得到数字化杆塔管控体系。本发明加强了对输电线路杆塔的整体管控。
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公开(公告)号：CN111524135A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010393944.5
申请日：2020-05-11
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图像增强的输电线路细小金具缺陷检测方法及系统，包括：将输电线路图像导入细小金具缺陷检测系统中；细小金具缺陷检测系统基于单图像超分辨率技术对输电线路图像进行图像增强处理，获得超分辨率图像；细小金具缺陷检测系统基于超分辨率图像进行特征图提取；细小金具缺陷检测系统基于特征图进行细小金具目标定位，用于确定包含细小金具的识别区域的位置和大小；细小金具缺陷检测系统对识别区域内的细小金具目标缺陷进行检测，本发明在对细小金具进行目标识别检测之前，采用增强型超分辨率生成对抗网络ESRGAN进行超分辨率重建，获取到图像数据的高分辨率图像，对图像数据进行增强，显著提升细小金具缺陷检测精度。
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公开(公告)号：CN111600297B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010281560.4
申请日：2020-04-10
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 合肥工业大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种云‑边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置，具体涉及数据分析处理技术领域，该方法可以包括：对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测，采集电网设备实时监测数据；对采集到的电网设备实时监测数据进行分析，得到电网设备实时运行状况的分析结果；将分析结果传送给客户端，客户端对所述分析结果进行可视化展示。基于本发明提供的方案可以实现电网设备状态的实时参数有效获取与上传，以及边缘端远程实时精准控制和快速灵活部署。
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公开(公告)号：CN110534118A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910690335.3
申请日：2019-07-29
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 徐海青 , 季坤 , 赵峰 , 陈是同 , 徐唯耀 , 秦浩 , 王文清 , 王维佳 , 吴立刚 , 付成成 , 浦正国 , 梁翀 , 廖逍 , 张晨晨 , 张天奇 , 余江斌 , 胡心颖 , 韩涛
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹识别和神经网络的变压器/电抗器故障诊断方法，首先采集变压器/电抗器运行时产生的语音信号，然后将语音信号分为若干个语音片段后直接转换为语谱图，接着采用CNN网络和LSTM网络串联构成的神经网络对语谱图进行处理，最终基于神经网络的处理结果进行变压器故障诊断。本发明利用CNN网络处理图像能力强以及LSTM网络易于对时序数据进行建模的特点，结合CNN网络和LSTM的网络优势，提出了一种基于声纹识别的变压器/电抗器故障诊断方法，对变压器/电抗器的故障诊断有着较高的准确率，能够识别变压器/电抗器是否发生内部故障，可有效降低检修人员劳动强度，提高变压器/电抗器检测的智能水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110414362A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910591138.6
申请日：2019-07-02
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 徐海青 , 廖逍 , 徐唯耀 , 陈是同 , 吴立刚 , 梁翀 , 王维佳 , 秦浩 , 应国德 , 王裘潇 , 浦正国 , 宋杰 , 郭锋 , 余江斌 , 韩涛 , 林胜 , 王文清
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的电力图像数据增广方法，包括以下步骤：获取电力系统巡检时的原始图像；对原始图像进行图像处理，消除原始图像中噪声等的干扰和影响，得到高质量的目标图像；对目标图像进行特征增强，提取图像特征；通过生成式对抗网络方法进行目标图像与背景图像的博弈合成，生成新的图像数据。上述方案通过生成式对抗网络方法对电力图像进行数据增广，针对合成的图像，无需进行图像标注，节省了人力与物力成本，同时合成方法科学合理，增广结果质量高、效率快，方案可行性强。
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公开(公告)号：CN114171058A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111467440.4
申请日：2021-12-03
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 孙飞 , 何安明 , 范叶平 , 吴立刚 , 王维佳 , 王康 , 廖逍 , 卢大玮 , 白景坡 , 孔伟伟 , 卞军胜 , 汪春燕 , 汪舒 , 刘传宝 , 马广阔 , 鲍振铎 , 桑培帅 , 张勇
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹的变压器运行状态监测方法及系统，包括：S100，获取变压器的原始音频数据；S200，根据变压器采集的原始音频数据的音质，确定是否需要对采集原始音频数据的音质进行修正；S300，如需要，基于原始音频数据的最值进行修正，以获取有效的原始音频数据；通过设置第一、二预设值，对变压器采集的原始音频数据进行音质划分，以确保变压器能够采集有效的原始音频数据，以便于在进行后续的进一步分析过程中，能够大幅度筛选干扰项，减少分析过程的计算量。
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公开(公告)号：CN113850285A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110872816.3
申请日：2021-07-30
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的输电线路缺陷识别方法及系统，该方法包括：向云计算平台发送请求，获取监测任务以及监测任务对应的图像分析模型；对监测任务进行识别，得到每个监测任务的图像采集策略以及采集图像的分析处理策略；根据图像采集策略和采集图像的分析处理策略进行输电线路缺陷识别，将识别出来的输电线路缺陷进行分类；基于同一类别的输电线路缺陷生成输电线路缺陷日志数据上传至云计算平台，本发明解决在视频流接入并发量大的情况下，后台分析负荷重，效率低，隐患监测质量低的问题。
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公开(公告)号：CN111652406A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010281572.7
申请日：2020-04-10
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 合肥工业大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种云-边协同下电网设备运行状态预测方法及系统，具体涉及数据分析处理技术领域，该方法可以包括：监测至少一个电网设备连续的运行状态参数，并提取连续的运行状态参数中的运行特征数据；将提取到的运行特征数据输入预设的状态预测模型，以通过状态预测模型获取电网设备的状态预测结果；将状态预测结果传输至指定客户端，由客户端进行可视化展示。基于本发明提供的方案可以实现对电网设备的及时运行状态记录及在线预测，提高电网设备实时运行状态预测的精度。
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公开(公告)号：CN111650204A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010393940.7
申请日：2020-05-11
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了基于级联目标检测的输电线路金具缺陷检测方法及系统，包括：使用训练好的第一目标检测模型，对输电线路图像进行连接区域检测，将检测到的连接区域切割出来；将面积大小满足预设条件的n个连接区域作为待识别图像；使用训练好的第二目标检测模型，对待识别图像进行细小金具缺陷检测，获取到待识别图像上细小金具缺陷的坐标；根据待识别图像的坐标与原图坐标的映射关系，将细小金具缺陷在原图进行显示，本发明对于输电线路细小金具的小目标的识别检测，采用了级联目标检测算法深度卷积神经网络，先对输电线路图像中连接区域进行识别，再对连接区域识别细小金具的缺陷情况，显著提升细小金具缺陷检测精度。
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