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公开(公告)号：CN103543394A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310511062.4
申请日：2013-10-27
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种高压电气设备放电紫外成像量化参数提取方法，它首先采用数字图像灰度变换、阈值分割算法、形态学滤波算法、小区域图像消除算法分割出高压电气设备紫外图像中的放电区域图像，然后利用多区域边界跟踪算法提取各区域的边界点，并在此基础上计算出光斑的一个或多个几何参数，用于对高压电气设备的放电强度进行量化分析。本发明不仅能够消除紫外成像仪的增益和观测距离对分析结果的不良影响，而且可以对多个放电点的放电强度分别进行量化分析，大大提高了分析结果的准确性。此外，由于该参数包含放电点的位置信息，为放电缺陷的精确定位创造了条件。
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公开(公告)号：CN118172696A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410117885.7
申请日：2024-01-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 湖北大学 , 华北电力大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/28 , G06V10/143 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于紫外视频和图像处理的绝缘子绝缘状态识别方法，涉及图像分析技术领域，包括如下步骤：S1，对绝缘子放电紫外视频进行多帧提取，对提取的每帧图像进行灰度化及二值化处理，获取处理后的每帧绝缘子放电光斑图像；S2，将每帧绝缘子放电光斑图像进行投影以得到投影曲线。本发明通过对绝缘子放电紫外视频进行多帧提取，并进行灰度化以及二值化处理，随后进行投影以得到投影曲线，将多帧图像的投影曲线叠加并取平均值，避免了只取单帧图像的随机性，对最终投影曲线进行连续小波变换，最后将小波分析图像传输到绝缘状态识别模型进行识别，可以提升绝缘状态识别正确率以及识别稳定性。
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公开(公告)号：CN113298832B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110747111.9
申请日：2021-07-02
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种放电紫外视频量化参数提取和显示方法及其应用，包括如下步骤：步骤1：对输入电气设备放电视频预处理；步骤2：放电区域轮廓逼近方法，轮廓拟合；步骤3：坐标变化；步骤4：拟合图形位置判断和矩阵逐帧灰度化叠加；步骤5：灰度图像彩色化技术。利用紫外视频的紫外量化参数较好解决放电定性和放电定位，绝缘基于紫外成像技术电气设备放电严重程度评估的参数定量问题。(56)对比文件周倩;王军;王亮亮.基于OpenCV轮廓逼近的Android简单图形识别.福建电脑.2016,第32卷(第002期),全文.Ting Liu."3D Clothing Transfer inVirtual Fitting Based on UV Mapping".《2018 11th International Congress onImage and Signal Processing》.2019,全文.
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公开(公告)号：CN113702786B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202111026834.6
申请日：2021-09-02
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means的多参量悬式绝缘子绝缘状态评估方法，同步采集绝缘子放电过程中的紫外视频、泄漏电流、声发射信号，并进行预处理，综合三参量构成三维样本点，构建包括训练集和测试集的绝缘子绝缘状态样本库。将训练集中的样本点送入K‑means聚类网络中，设定包含“一般”、“较差”、“差”、“很差”四种绝缘子绝缘状态，根据损失函数值大小反复调整聚类中心位置，当其达到小于给定值时即认为聚类效果达到最优，计算待测样本点与最优聚类中心的距离，实现对悬式绝缘子绝缘状态的评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113781438A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111065315.0
申请日：2021-09-12
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提供一种基于放电紫外图像利用光斑面积判别电晕起始电压的方法，利用日盲紫外成像仪对缺陷导线进行检测，检测其电晕放电时辐射出的日盲波段紫外光，记录紫外图像，提出使用光斑面积量化参数，来判别电晕起始电压以及表征放电强度，本发明灵敏度和检测效率更高，定位性更好，准确率也更高，对导线毛刺及断股缺陷电晕放电具有较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN111289854B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202010119269.7
申请日：2020-02-26
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明提出一种基于紫外视频的3D‑CNN和LSTM的绝缘子绝缘状态评估方法，将采集的绝缘子的紫外放电视频进行预处理，结合视频的紫外光斑面积、光子数及两者的统计参数和四类放电分级，对放电视频进行标注，建立包括训练集、测试集、验证集的放电视频的数据库，将训练集中的视频送入3D‑CNN网络进行训练和特征提取，获得放电点位置、严重程度和时间维度的特征，将其输出接入LSTM网络，分析紫外成像放电若干次放电的光斑面积变化时间和空间信息，将3D‑CNN和LSTM的特征信息通过全连接层连接到不同绝缘状态，经过反复运算，和参数优化得到权重文件，将测试集视频输入训练好的深度学习网络中，通过调用保存的权重文件，实现对测试视频的归类，即实现对绝缘子绝缘状态的评估。
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公开(公告)号：CN111882043A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010771817.4
申请日：2020-08-04
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种微型神经网络模型，包括高度优化的Core卷积核子网络和基于SSD的辅助特征提取子网络，所述Core卷积核子网络包括Core卷积核子网络方法，包括以下步骤：S1、将Core卷积核初步提取后生成多个特征图，S2、经过选取特定特征图传入辅助特征提取子网络用于预测，S3、在保证目标检测精度的同时最小化模型，所述S1中Core卷积组包含3×3卷积核，所述Core卷积组中的3×3卷积核的数量比正常卷积组的数量减少。本发明，Core卷积组均由低维度卷积核组成，极大的压缩了神经网络计算参数量，该卷积组方便将神经网络模型部署于嵌入式边缘计算设备，更小的Core卷积组网络结构体系实现更为高效的特征提取。
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公开(公告)号：CN108333479A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201711311431.X
申请日：2017-12-11
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于日盲型光感触发的高压放电同步采集系统，包括电流检测装置、电压数据采集卡、高速摄影仪和同步触发装置，所述同步触发装置包括光感探头、光电转换模块、可调触发电平电压比较器和同步信号分路器，所述光电转换模块的光信号输入端通过光纤与光感探头连接，电信号输出端接可调触发电平电压比较器的输入端；所述可调触发电平电压比较器输出的阶跃信号通过同步信号分路器送入电流检测装置、电压数据采集卡和高速摄影仪的触发端。本发明用气隙放电本身发出的光同时触发电流检测装置、电压数据采集卡、高速摄影仪工作，不仅实现了电压、电流及图像的同步采集，而且结构简单、抗干扰能力强、测量精度高，适于各种高压放电实验。
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公开(公告)号：CN105004972B
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201510357479.9
申请日：2015-06-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/12
Abstract: 一种基于日盲紫外成像图像特征的瓷绝缘子绝缘状态评估方法，所述方法通过计算紫外视频中连续图像帧的光斑面积获得光斑面积序列，采用统计分析法提取面积序列的光斑面积平均值、光斑面积均方差和大光斑面积频度三个量化参数，采用模糊聚类算法得到较好、较差、差、很差四种绝缘状态的聚类中心，然后基于最小距离准则划分待判别绝缘子的绝缘状态。本发明将光斑面积序列的三个特征参数作为特征量，采用FCM算法获得四类绝缘状态的聚类中心，根据未知样本到各聚类中心的欧氏距离来判断其绝缘状态，该方法很好地解决了紫外成像检测结果的量化问题，可为污秽绝缘子的维修或更换提供可靠依据。
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