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公开(公告)号：CN117494781A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311439009.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06N3/082 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/82 , G06V10/25
Abstract: 本申请涉及一种网络压缩方法和装置。所述方法包括：对采集的图像中的正常设备和缺陷设备进行标注，得到样本图像；通过样本图像，对目标检测网络进行训练，得到预训练的目标检测网络；根据预训练的目标检测网络中各网络参数的重要度，对预训练的目标检测网络进行剪枝处理，得到剪枝后的目标检测网络；对剪枝后的目标检测网络进行稀疏蒸馏处理，得到蒸馏后的目标检测网络；对剪枝后的目标检测网络的网络参数和蒸馏后的目标检测网络的网络参数进行融合，得到融合后的目标检测网络；根据融合后的目标检测网络中各滤波器的重要度，对融合后的目标检测网络进行滤波器剪枝，得到压缩后的目标检测网络。采用本方法能够提高网络精度和网络的加速效果。
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公开(公告)号：CN117540792A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311439939.3
申请日：2023-10-31
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06N3/096 , G06N3/082 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种网络混合压缩方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：通过样本图像对目标检测网络进行训练，得到教师网络；对教师网络进行蒸馏处理，得到教师辅助网络；根据教师网络中各滤波器之间的冗余度，对教师网络进行滤波器剪枝，得到剪枝后的教师网络；根据教师辅助网络中各滤波器之间的冗余度，对教师辅助网络进行滤波器剪枝，得到剪枝后的教师辅助网络；根据剪枝后的教师网络的中间层特征和剪枝后的教师辅助网络的中间层特征，对学生网络进行蒸馏，得到蒸馏后的学生网络；蒸馏后的学生网络用于对目标图像进行目标检测处理。采用本方法能够提高了蒸馏得到的学生网络的性能。
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公开(公告)号：CN119785447A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411908458.7
申请日：2024-12-24
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司
Abstract: 本申请提供了一种针对配网架线的巡检业务处理方法、装置、平台及设备，属于配网线路巡检业务技术领域，该业务处理方法不再完全依赖于人工处理，而是线下操作和线上操作相结合，在针对具有保密性强的采集数据进行业务处理时，则对采集数据线下进行操作处理，在针对采集数据进行流程处理时，则在线上进行操作处理，并能在下达任务侧的任务分配端、流程调度分配侧的业务调度端、数据侧记侧的采集服务执行端和数据分析侧的分析服务执行端均能实时掌握巡检任务的当前进度，以在保护数据安全性的同时，还能够提升整体业务流程的工作效率，使得管理过程更具可追溯性和透明度。
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公开(公告)号：CN117574967A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311595565.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种模型构建方法、装置、计算机设备、存储介质和产品。所述方法包括：对初始模型中各网络层下的通道对应的第一卷积核权重和第一BN层缩放因子进行稀疏化处理，得到第二卷积核权重和第二BN层缩放因子；针对各所述网络层，确定所述网络层下的通道对应的第二卷积核权重的范数和所述第二BN层缩放因子的绝对值；根据各所述网络层下的通道对应的第二卷积核权重的范数和所述第二BN层缩放因子的绝对值，确定待替换网络层；采用预先构建的目标网络层对所述待替换网络层进行替换得到目标模型。采用本方法能够目标检测模型部署在ARM平台上时检测效果不佳这一问题。
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公开(公告)号：CN114037907A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111347193.4
申请日：2021-11-15
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司
Abstract: 本申请涉及一种输电线路的检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：通过获取对目标输电线路进行拍摄所得到的待检测图像。通过训练完成的第一检测模型，对待检测图像进行悬垂线夹的检测，得到悬垂线夹位置信息，并基于悬垂线夹位置信息，从待检测图像中划分出包括有悬垂线夹区域的目标图像。这样，基于训练完成的第一检测模型，将待检测图像所对应的区域精准定位到悬垂线夹区域。通过训练完成的第二检测模型，对目标图像中位于悬垂线夹区域内的目标平垫圈的状态进行识别，得到目标平垫圈的状态。因此，通过训练完成的第二检测模型能够准确定目标平垫圈的状态，大大增加了对超小目标检测准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120013774A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411953524.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多光谱影像与激光点云数据配准融合方法，该方法采用对配准的数据源进行转换，利用多视几何原理从影像序列中恢复出三维信息，从而将三维激光点和二维影像的配准转化为2个三维点集的空间配准问题，以克服三维激光点云和二维光学影像之间特征差异大这一问题。
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公开(公告)号：CN119942354A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510431104.6
申请日：2025-04-08
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/33 , G06T7/60 , G01B11/00 , G01N21/25 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种基于多期点云与深度学习的单木动态监测方法及系统，包括采集研究区域的多期多光谱影像与激光点云数据，并进行预处理；将预处理后的多期多光谱影像与激光点云数据进行配准融合，生成多期融合点云；基于所述多期融合点云，使用深度学习模型进行单木分割；基于所述单木分割结果，反演单木的冠幅和树高，并根据冠幅和树高的反演结果分析单木的生长参数。通过融合多时相点云与多光谱影像数据，结合深度学习模型，实现了单木的精准分割与动态生长监测，克服了现有技术中单木分割准确率低、多源数据融合不充分、无法捕捉林木生长变化的缺陷。采用冠幅和树高的反演模型，有效提升了生长参数估计的精度，为森林资源管理提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN119759076A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411899983.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供了一种多传感器融合定位下的自主飞行方法、装置及设备，该自主飞行方法确定出点位信息和采样频率，并对采样数据进行滤波和一致性处理得到目标采样数据，并将从目标采样数据中确定的飞行状态观测值、已获得的输入控制量和飞行状态预测值输入到飞行状态估算模型中，输出状态估算值；再将点位信息、状态估算值和指定传感器的定位误差输入到已训练的定位估算预测模型中，输出传感器预测状态和飞行预测参数；若传感器预测状态满足飞行要求，则控制本无人机按照飞行预测参数飞向下一个点位执行飞行任务。可见，本申请实施例在不对无人机原有的感知硬件和芯片算力进行提升的情况下，可确保无人机在复杂环境中仍能保持高性能和稳定性。
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公开(公告)号：CN119821709A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510210294.9
申请日：2025-02-25
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司
Inventor： 张扬保 , 陈彦州 , 张裕 , 邓百川 , 高堃植 , 吴焕 , 程天宇 , 文戈 , 陈静川 , 包若愚 , 田家霖 , 罗超玮 , 陈翀 , 张涵飞 , 潘可达 , 叶广贤 , 李俊
IPC: B64U10/14 , B64U20/80 , G01N23/02 , B64U101/26
Abstract: 本发明属于电力线路检测技术领域，尤其为一种基于无人机的多分裂导线X射线检测机器人，包括多旋翼无人机，所述多旋翼无人机的底面固定连接有安装盘，所述安装盘的下方设置有X射线发射装置，所述安装盘的表面设置有自动调节组件，所述自动调节组件包括用于对X射线发射装置位置自动调整的限位圆盘、L型连杆、光球珠、下连杆和配重套筒；有利于实现使得X射线发射装置发出的X射线调整至竖直状态，进而保证对多分裂导线X射线检测机器人检测的精度。
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公开(公告)号：CN113902874A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111380881.0
申请日：2021-11-20
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司
IPC: G06T17/20
Abstract: 本申请涉及一种点云数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：采用渐进三角网加密滤波算法对点云数据进行处理得到初始低点；在预设半径范围内搜索所有初始低点；在预设半径范围内选定一初始低点，计算选定的初始低点与选定的初始低点邻近的初始低点之间的最大高程差；若最大高程差大于第一阈值，则判定选定的初始低点为预设半径范围内的最低点；迭代选定一初始低点，计算选定的初始低点与各邻近初始低点之间的最大高程差步骤，直至遍历预设半径范围内的初始低点。采用本方法能够在采用渐进三角网加密滤波算法确定初始低点后，通过比较初始低点与邻近初始低点之间的最大高程差进一步确定了地面最低点，提升了地面低点确定过程中的识别精度。
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