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公开(公告)号：CN116736037A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310672708.0
申请日：2023-06-08
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种非接触测量电缆故障装置及其校准方法，包括：非接触检测单元、网络分析仪和校准夹具，所述非接触检测单元安装在所述校准夹具的中心导体周围；所述非接触检测单元用于在环网柜上监测电缆阻抗；所述网络分析仪用于测量包括非接触检测单元在内的校准夹具的阻抗；所述校准夹具用于校正非接触电缆的测量阻抗。本发明提出的一种非接触测量电缆故障装置及其校准方法，可以解决在线缺陷定位问题，且对多种电缆适用，降低了实现难度。
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公开(公告)号：CN110210387A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910468534.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于电力管理及图像检测领域，具体涉及了一种基于知识图谱的绝缘子目标检测方法、系统、装置，旨在解决现有目标检测算法速度慢以及很难应用于特定领域实时检测的问题。本发明方法包括：基于获取的包含绝缘子的图像，采用绝缘子目标检测网络，获得绝缘子目标候选框的图像并输出；其中，绝缘子目标检测网络包括特征提取网络、目标候选框生成网络、分类网络。本发明方法一方面引入知识图谱，提供更丰富的语义关系，增强了机器的学习能力；另一方面利用空域形态一致性特征，既保证了精度又加快了检测速度。
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公开(公告)号：CN108693441B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201810338067.4
申请日：2018-04-16
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路绝缘子识别方法及系统。该方法包括：获取模拟图像和历史背景图像，所述模拟图像为输电线路的模拟航拍图像，所述模拟图像为无背景的绝缘子图像；通过所述模拟图像和所述历史背景图像对神经网络模型进行训练，得到分类识别模型；对输电线路进行拍摄，得到输电线路的多个当前航拍图像；通过六角椎体模型对所述多个当前航拍图像进行颜色划分，得到不同色系的预选图像；根据所述分类识别模型识别所述不同色系的预选图像中的输电线路绝缘子。通过本发明提供的方法或系统，能够准确、快速的识别输电线路的绝缘子。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108693441A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810338067.4
申请日：2018-04-16
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路绝缘子识别方法及系统。该方法包括：获取模拟图像和历史背景图像，所述模拟图像为输电线路的模拟航拍图像，所述模拟图像为无背景的绝缘子图像；通过所述模拟图像和所述历史背景图像对神经网络模型进行训练，得到分类识别模型；对输电线路进行拍摄，得到输电线路的多个当前航拍图像；通过六角椎体模型对所述多个当前航拍图像进行颜色划分，得到不同色系的预选图像；根据所述分类识别模型识别所述不同色系的预选图像中的输电线路绝缘子。通过本发明提供的方法或系统，能够准确、快速的识别输电线路的绝缘子。
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公开(公告)号：CN108108682B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201711340158.3
申请日：2017-12-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种绝缘子闪络故障定位方法及系统，所述方法先获取输电线路的航拍图像；根据所述航拍图像确定目标区域的颜色特征图像；根据所述航拍图像确定目标区域的结构特征图像；根据所述颜色特征图像和所述结构特征图像进行融合，确定目标区域的融合图像；对所述融合图像进行预处理，确定连通域；然后对所述航拍图像进行倾斜校正，确定目标区域的倾斜校正图像；在倾斜校正图像上，根据连通域提取绝缘子区域的图像；根据所述绝缘子区域的图像确定闪络部位平滑图像；最后对闪络部位平滑图像进行边缘轮廓的提取，根据提取的边缘轮廓在倾斜校正图像中进行绘制，定位出故障部位，提高了定位的准确性。
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公开(公告)号：CN110210387B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910468534.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于电力管理及图像检测领域，具体涉及了一种基于知识图谱的绝缘子目标检测方法、系统、装置，旨在解决现有目标检测算法速度慢以及很难应用于特定领域实时检测的问题。本发明方法包括：基于获取的包含绝缘子的图像，采用绝缘子目标检测网络，获得绝缘子目标候选框的图像并输出；其中，绝缘子目标检测网络包括特征提取网络、目标候选框生成网络、分类网络。本发明方法一方面引入知识图谱，提供更丰富的语义关系，增强了机器的学习能力；另一方面利用空域形态一致性特征，既保证了精度又加快了检测速度。
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公开(公告)号：CN110232413A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910468895.4
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机及图像处理领域，具体涉及了一种基于GRU网络的绝缘子图像语义描述方法、系统、装置，旨在解决现有技术给出图像语义内容无法满足机器以及神经网络学习需要的问题。本发明方法包括：获取包含绝缘子的图像作为待描述图像；采用特征提取网络提取含绝缘子的图像的特征，获得特征向量；采用图像语义描述网络，获取对应的语义描述文件；其中，特征提取网络基于循环神经网络构建，图像语义描述网络基于门控循环单元构建。本发明将特征向量和图像的语义标签一并输入到GRU网络中，通过图像和语义标签的映射关系，将图像的特征转换成计算机可以理解的序列的形态，获得绝缘子图像的语义描述，从而提高如图像检测等其他任务的性能。
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公开(公告)号：CN108108682A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711340158.3
申请日：2017-12-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种绝缘子闪络故障定位方法及系统，所述方法先获取输电线路的航拍图像；根据所述航拍图像确定目标区域的颜色特征图像；根据所述航拍图像确定目标区域的结构特征图像；根据所述颜色特征图像和所述结构特征图像进行融合，确定目标区域的融合图像；对所述融合图像进行预处理，确定连通域；然后对所述航拍图像进行倾斜校正，确定目标区域的倾斜校正图像；在倾斜校正图像上，根据连通域提取绝缘子区域的图像；根据所述绝缘子区域的图像确定闪络部位平滑图像；最后对闪络部位平滑图像进行边缘轮廓的提取，根据提取的边缘轮廓在倾斜校正图像中进行绘制，定位出故障部位，提高了定位的准确性。
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