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公开(公告)号：CN109212392A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811114341.6
申请日：2018-09-25
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
Abstract: 本发明公开了直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法，包括步骤：(1)采集直流电缆的若干种绝缘缺陷放电模型的q-Δt-n局部放电信号图；(2)将q-Δt-n局部放电信号图进行归一化处理，以得到训练样本；(3)构建Caffe卷积神经网络；(4)采用训练样本训练Caffe卷积神经网络；(5)将待识别局部放电信号图输入经过训练的Caffe卷积神经网络中，获得识别结果。此外，本发明还公开了用于直流电缆局部放电缺陷故障识别的Caffe卷积神经网络。另外，本发明还公开了直流电缆局部放电缺陷故障的识别系统，包括：信号采集模块、预处理模块以及Caffe卷积神经网络。该识别方法进行直流电缆的故障识别，以保证供电可靠。
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公开(公告)号：CN109164362B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201811113943.X
申请日：2018-09-25
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法，其包括步骤：(1)采集直流电缆的若干种绝缘缺陷放电模型的局部放电脉冲波形信号；(2)提取局部放电脉冲波形信号的有效信息，以得到训练样本；(3)构建基于受限玻尔兹曼机的深度信念网络，采用训练样本对所述深度信念网络进行无监督训练，以得到网络参数；(4)对所述深度信念网络进行有监督训练，以优化网络参数；(5)将待识别局部放电脉冲波形信号输入经过训练的所述深度信念网络中，以从其输出获得识别结果。此外，本发明还公开了一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别系统，包括：信号采集模块、预处理模块以及信号处理模块。直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法及系统准确率高。
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公开(公告)号：CN109164362A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811113943.X
申请日：2018-09-25
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/1272
Abstract: 本发明公开了一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法，其包括步骤：(1)采集直流电缆的若干种绝缘缺陷放电模型的局部放电脉冲波形信号；(2)提取局部放电脉冲波形信号的有效信息，以得到训练样本；(3)构建基于受限玻尔兹曼机的深度信念网络，采用训练样本对所述深度信念网络进行无监督训练，以得到网络参数；(4)对所述深度信念网络进行有监督训练，以优化网络参数；(5)将待识别局部放电脉冲波形信号输入经过训练的所述深度信念网络中，以从其输出获得识别结果。此外，本发明还公开了一种直流电缆局部放电缺陷故障的识别系统，包括：信号采集模块、预处理模块以及信号处理模块。直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法及系统准确率高。
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公开(公告)号：CN109212392B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201811114341.6
申请日：2018-09-25
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
Abstract: 本发明公开了直流电缆局部放电缺陷故障的识别方法，包括步骤：(1)采集直流电缆的若干种绝缘缺陷放电模型的q‑Δt‑n局部放电信号图；(2)将q‑Δt‑n局部放电信号图进行归一化处理，以得到训练样本；(3)构建Caffe卷积神经网络；(4)采用训练样本训练Caffe卷积神经网络；(5)将待识别局部放电信号图输入经过训练的Caffe卷积神经网络中，获得识别结果。此外，本发明还公开了用于直流电缆局部放电缺陷故障识别的Caffe卷积神经网络。另外，本发明还公开了直流电缆局部放电缺陷故障的识别系统，包括：信号采集模块、预处理模块以及Caffe卷积神经网络。该识别方法进行直流电缆的故障识别，以保证供电可靠。
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公开(公告)号：CN110008964A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910241551.X
申请日：2019-03-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种高效的异源图像的角点特征提取与描述方法，对于特征相似度较低的异源图像，先采用FAST方法提取图像中的结构性特征较为显著的角点，再采用PIIFD特征描述符考虑异源图像的梯度翻转效应，对角点特征进行统一的描述。本发明技术解决方案简单，鲁棒性高，实用性强，不易受图像品质的影响，能克服异源图像特征差异较大、特征较为模糊、图像噪声干扰较大等问题，可以很好地解决目前主要特征提取方法在处理异源图像时特征提取准确率低、特征显著性低、计算复杂度高、可靠性差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110009670A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910241541.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种基于FAST特征提取和PIIFD特征描述的异源图像配准方法，通过FAST特征提取、PIIFD特征描述、最近邻比例阈值粗匹配、RANSAC错配剔除、最小二乘法仿射变换计算，能够得到异源图像之间的空间变换关系。本发明技术解决方案流程完善，鲁棒性高，实用性强，不易受异源图像品质的影响，能克服图像背景等因素对特征提取的干扰，可以很好地解决目前异源图像配准精度低、误差大、速度慢等问题。
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公开(公告)号：CN110009583A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910241548.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度均衡和NSCT分解的红外图像预处理方法，对于工业设备的红外图像，对其灰度图像进行灰度均衡调整灰度分布，再采用NSCT分解进行一级分解，选用噪声较小的低频子带图像作为预处理方法的输出。本发明技术解决方案简单，鲁棒性高，实用性强，能够显著提高红外图像品质，能克服图像背景等噪声的干扰，可以很好地增强红外图像的整体特征和局部特征。
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公开(公告)号：CN110009026A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910241540.1
申请日：2019-03-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于FDST和双通道PCNN的异源图像融合方法，对多传感器的异源图像，先采用FDST工具将原始图像分解到多个尺度上，再对低频子带通过简单加权平均的方式进行融合，对高频子带通过双通道PCNN进行融合，最后通过FDST反变换得到融合图像。本发明技术解决方案简单，鲁棒性高，实用性强，能够很好地保持原始图像中的细节信息，增强异源图像信息在融合图像中表达的一致性，提升融合图像的质量，可以很好地解决目前异源图像融合方法性能不稳定、效率低下、部分特征缺失、意外引入瑕疵等问题。
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公开(公告)号：CN119644030A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411555681.8
申请日：2024-11-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种反射波分解和峰度分选的电缆故障定位方法和系统，旨在解决低阻抗变化率下电缆故障难以检测的问题。方法包括：对电缆发射入射激励信号获取电缆内部第一反射信号；采取改进的VMD算法分解得到K个IMF分量，选取最大峰度IMF作为第二反射信号；利用短时傅里叶变换和频谱再分配技术，以获得第二反射信号的时频分布曲线；通过提取最大能量幅值点所在频率下的能量值与时间，构建二维能量‑时间曲线，确定故障位置。系统由入射激励、分解、STFT‑RSP及故障定位输出模块组成，实现上述定位方法。本发明有效克服了传统扩频时域反射定位方法在电缆故障检测中的局限性，为电缆故障定位和检测提供了高效、准确的指导性技术。
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公开(公告)号：CN115157243B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210737308.9
申请日：2022-06-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种变电站巡检机器人位姿误差计算方法，涉及电站运维技术领域，包括建立巡检机器人位姿计算模型；计算巡检机器人位姿误差；对巡检机器人进行重新定位，对所述巡检机器人位姿误差进行补偿，将所述巡检机器人导航到预定巡检点。能够对变电站巡检机器人每次在预设的停留位置与实际的停留位置的导航误差进行计算，并根据计算结果对变电站巡检机器人的当前位置进行校准，使巡检机器人到达标定停靠点并以标定的云台角度拍摄巡检图像，避免巡检机器人，沿着预定的巡检路线在各个巡检点上停留时，导航误差会逐渐累积，导致预先标定的目标检测图像和实际检测图像之间的像素偏差将线性增加。
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