-
公开(公告)号：CN116341552A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310386116.2
申请日：2023-04-11
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 武汉理工大学
IPC分类号： G06F40/295 , G06F16/35 , G06N3/0442
摘要： 本发明属于变电站防汛技术领域，具体涉及一种基于Bert‑CRF的变电站防汛命名实体识别方法。所述方法包括以下步骤：步骤S1：获取防汛文本数据并标注；步骤S2：构建并训练基于Bert‑CRF的防汛命名实体识别模型；步骤S3：利用模型得出最优实体标签。本发明基于Bert‑CRF的变电站防汛命名实体识别方法解决了现有技术中防汛文本数据人工标注效率不高、且专业内涵知识丰富较其他文本更难以进行实体识别的问题，而且识别准确率高，识别快速，成本低，能够广泛应用于变电站防汛数据的命名实体识别。
-
公开(公告)号：CN116316376A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310158153.8
申请日：2023-02-23
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
摘要： 本发明公开了一种电缆输电线路的快速清理除冰装置及其清理方法，用于对线缆本体进行破冰处理，所述快速清理除冰装置包括箱体，所述箱体上设置有四组螺杆，每两组所述螺杆左右对称设置；同侧两组所述螺杆上设置有两组清理壳体，两组所述清理壳体上下对称设置，所述清理壳体上设置有两组转动的清理轮，两组所述清理轮之间设置有皮带。本发明通过多组清理轮对线缆本体的外壁进行夹持，从而能对线路外壁的冰进行破除，在移动的过程中，由于皮带与线缆本体的外壁接触面积较大，能提高整体运行的稳定，防止在运行的过程中出现打滑现象，实现高效除冰。
-
公开(公告)号：CN115546713A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211012559.7
申请日：2022-08-23
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司卫辉市供电公司 , 天津大学 , 杭州电子科技大学
发明人： 郭志民 , 田杨阳 , 齐企业 , 库永恒 , 姜亮 , 张焕龙 , 李斌 , 王楠 , 刘善峰 , 毛万登 , 刘昊 , 李哲 , 苏海涛 , 曾平良 , 吴秋轩 , 梁允 , 朱新山 , 王倩 , 陈岑 , 谭磊
IPC分类号： G06V20/52 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
摘要： 一种基于语义分割的变电站水位监测方法及系统，方法包括：获取汛期变电站监控设备的视频图像数据样本，利用数据标注软件提取视频图像数据样本中的水位信息，利用水位信息构建变电站语义分割数据集；基于UNet语义分割算法，建立变电站水位监测模型；使用变电站语义分割数据集，基于迁移学习的方法，对变电站水位监测模型进行迭代训练；以训练好的水位监测模型，对汛期变电站水位进行监测。本发明解决在没有水尺、不具备相机标定条件下实现变电站水位监测，可在水位上升时及时发出预警，尽可能让电力运维人员提前开展防汛工作，避免后期的严重财产损失。
-
公开(公告)号：CN114882381A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210322058.2
申请日：2022-03-29
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 卢明 , 李哲 , 郑伟 , 田杨阳 , 毛万登 , 毛文涛 , 刘善峰 , 袁少光 , 梁允 , 刘昊 , 张焕龙 , 贺翔 , 赵健 , 耿俊成 , 魏小钊 , 张璐 , 庞凯 , 齐企业
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于轻量级YOLOv3的输电设备表盘状态识别方法，包括以下步骤：无人机巡检获取表盘图像数据；对获取到的表盘图像数据进行整理和标注，并将其划分训练集、测试集以及验证集；构建轻量型YOLOv3模型并进行训练，得到表盘检测模型进行表盘检测，得到检测出的表盘图像；构建分类模型训练数据集，利用分类模型训练数据集对基于MobileNetv2的分类模型进行训练，得到二分类模型；将无人机巡检采集到的待测表盘图像依次通过训练后的表盘检测模型和二分类模型，实现对图像中的破损表盘识别。本发明通过对待检测表盘分两步进行检测，先检测出仪表区域再检测仪表状态，提高了检测速度和准确率，还能够根据不同模型的需求选择训练数据，在较低成本下实现对模型的充分训练。
-
公开(公告)号：CN114549981A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210131288.0
申请日：2022-02-11
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 田杨阳 , 王会琳 , 王棨 , 卢明 , 李哲 , 姜亮 , 刘昊 , 赵健 , 张劲光 , 董武亮 , 张焕龙 , 刘善峰 , 梁允 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 毛万登 , 贺翔 , 李威 , 魏小钊 , 许丹
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的智能巡检指针式仪表识别及读数方法，包括：获取原始仪表图像数据，对原始图像数据进行预处理后划分为训练集和测试集；构建仪表识别模型，并通过训练集和测试集对其进行训练，得到训练后的仪表识别模型；将采集到的待检测图像输入训练后的仪表识别模型进行目标检测，得到含有仪表的图像；对含有仪表的图像进行预处理和校畸；对校畸后的图像进行处理并进行异常判断；对通过异常判断后的仪表图像进行刻度提取，提取出仪表图像中用于读数的刻度线和指针；检测出表盘的外圆并将其展开为矩形，根据指针位置进行读数计算，得到仪表的读数结果。本发明能够对各角度场景下的圆形仪表盘实现准确检测和读数。
-
公开(公告)号：CN112906769A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110154390.8
申请日：2021-02-04
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
摘要： 基于CycleGAN的输变电设备图像缺陷样本增广方法，包括以下步骤：1、对无人机巡检获取的影像进行标注，根据标注文件将原始影像大图切分出正常部件图片以及缺陷部件图片，并且记录相关的文件信息；2、将正常部件图片以及缺陷部件图片作为训练集输入到CycleGAN进行模型训练，训练得到的CycleGAN模型用来将正常部件图片风格迁移为人工缺陷部件图片；3、根据记录的相关文件信息，将人工缺陷部件图片采用不同的方法融合到原始正常影像大图中；4、依据记录的信息更新标注文件，从而得到了扩充后的带标注文件的数据集。相对常规方法增广和本本方法在缺陷样本数量不足的情况下，增广的缺陷样本集能够将目标检测模型的精度提升2～3％，优于常规数据增强方法。
-
-
-
-
-
搜索结果
86 条记录 (耗时 0.088 秒)
