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公开(公告)号：CN114882295A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210675731.0
申请日：2022-06-15
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提供一种融合隐含知识推理的输电线路多金具识别方法及系统，属于图像识别技术领域，输电线路多金具识别方法包括：获取待识别金具图像；对待识别金具图像进行特征提取，确定场景特征、多个区域建议框特征及各区域建议框特征的类别；根据场景特征对区域建议框特征进行场景增强，得到场景增强特征；根据区域建议框特征的类别，对区域建议框特征进行空间增强，得到空间增强特征；根据各区域建议框特征，各区域建议框特征对应的场景增强特征及空间增强特征，确定待识别金具图像中的金具位置及金具类型。通过场景增强和空间增强深入挖掘金具间的隐含关系，增强被遮挡金具的视觉特征，提高了金具识别的精准度。
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公开(公告)号：CN113344915A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110783270.4
申请日：2021-07-12
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种输电线路关键部件缺陷检测方法及系统。该方法包括：构建输电线路关键部件缺陷语义集合；所述输电线路关键部件包括电力线路和绝缘子；根据所述缺陷语义集合训练语义表征提取模型；利用训练好的语义表征提取模型提取语义表征；构建输电线路关键部件缺陷图像库；根据所述图像库中的多类缺陷图像训练图像特征提取模型；利用训练好的图像特征提取模型提取图像特征；基于所述语义表征和所述图像特征，构建嵌入映射矩阵。本发明通过历史缺陷(已经获得或容易获得样本的缺陷)样本和目标缺陷(零样本缺陷)的语义描述信息，实现对零样本的输电线路关键部件的缺陷的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862766B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110116012.0
申请日：2021-01-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于图像数据扩充技术的绝缘子检测方法，所述绝缘子检测方法通过创建虚拟场景正样本图像，对绝缘子的实际场景正样本图像进行数据扩充，并借鉴控制理论中的“闭环”机制，基于导向反向传播算法对虚拟场景正样本图像进行反馈补偿，提高虚拟场景正样本图像的质量和数据扩充的效果，得到数量与质量更佳的训练集，使得卷积神经网络的训练更加充分，进一步提升网络的绝缘子识别性能，即提高深度学习算法在绝缘子识别上的准确率。
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公开(公告)号：CN113344915B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110783270.4
申请日：2021-07-12
Applicant: 华北电力大学(保定) , 智洋创新科技股份有限公司 , 山东大学 , 浙江大华技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路关键部件缺陷检测方法及系统。该方法包括：构建输电线路关键部件缺陷语义集合；所述输电线路关键部件包括电力线路和绝缘子；根据所述缺陷语义集合训练语义表征提取模型；利用训练好的语义表征提取模型提取语义表征；构建输电线路关键部件缺陷图像库；根据所述图像库中的多类缺陷图像训练图像特征提取模型；利用训练好的图像特征提取模型提取图像特征；基于所述语义表征和所述图像特征，构建嵌入映射矩阵。本发明通过历史缺陷(已经获得或容易获得样本的缺陷)样本和目标缺陷(零样本缺陷)的语义描述信息，实现对零样本的输电线路关键部件的缺陷的检测。
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公开(公告)号：CN113344987A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110766613.6
申请日：2021-07-07
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种复杂背景下电力设备的红外与可见光图像配准方法及系统，涉及图像处理技术领域，该方法包括采用多尺度Retinex算法对电力设备可见光图像进行处理；采用ASIFT算法分别对电力设备红外图像和多尺度Retinex算法处理后的电力设备可见光图像进行处理，以得到电力设备红外图像对应的多个红外特征点和多尺度Retinex算法处理后的电力设备可见光图像对应的多个可见光特征点；对红外特征点和可见光特征点进行匹配处理，以得到多个匹配点对；采用RANSAC算法剔除所有所述匹配点对中错误的匹配点对，并基于剩余的匹配点对重构电力设备图像。本发明能够提高图像配准质量和图像配准效率。
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公开(公告)号：CN112862766A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110116012.0
申请日：2021-01-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于图像数据扩充技术的绝缘子检测方法，所述绝缘子检测方法通过创建虚拟场景正样本图像，对绝缘子的实际场景正样本图像进行数据扩充，并借鉴控制理论中的“闭环”机制，基于导向反向传播算法对虚拟场景正样本图像进行反馈补偿，提高虚拟场景正样本图像的质量和数据扩充的效果，得到数量与质量更佳的训练集，使得卷积神经网络的训练更加充分，进一步提升网络的绝缘子识别性能，即提高深度学习算法在绝缘子识别上的准确率。
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公开(公告)号：CN115797806A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211475454.5
申请日：2022-11-23
Applicant: 华北电力大学(保定) , 南开大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明适用于输电线路巡检技术领域，提供了一种输电线路多金具检测方法及装置，该方法包括：获取航拍图像数据集；根据航拍图像数据集，构建金具平均相对距离先验矩阵；对航拍图像数据集中的金具图像进行粗检测，获得粗检测结果；根据粗检测结果和金具平均距离先验矩阵，通过聚类算法获得金具密集分布的结构场景子区域；对结构场景子区域进行精检测，获得精检测结果；将粗检测结果与精检测结果进行结合，获得最终的多金具检测结果。本发明能够合理利用高分辨率金具图像中所包含的信息，避免处理过程中的小目标信息丢失，并有效解决了金具聚合结构中的密集遮挡问题。
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