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公开(公告)号：CN115937492B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法，其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取，再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练，通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集，并使用目标检测网络在该数据集上进行训练，实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类，解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，本发明方法检测更准确，通用性较强，检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号：CN115937492A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法，其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取，再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练，通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集，并使用目标检测网络在该数据集上进行训练，实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类，解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，本发明方法检测更准确，通用性较强，检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号：CN117115178A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311065940.4
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 邝俊威 , 向思屿 , 张凌浩 , 常政威 , 滕予非 , 刘洪利 , 赵振兵 , 刘松嘉 , 张颉 , 王胜 , 刘春 , 庞博 , 魏阳 , 陈玉敏 , 刘畅 , 刘进源 , 艾昶恩 , 刘奇
Abstract: 本发明公开了一种基于半参数共享的电力红外巡检图像分割、检测方法，属于红外图像检测技术领域；该方法包括获取电力红外图像数据，对电力红外图像特征数据进行融合，设计半参数共享的Adapter，基于大规模数据集上预训练好的基座模型，将构建好的Adapter拼接到Transfomer中的编码层中，开展电力红外图像分割模型微调；本发明解决了现有电力红外图像密集分割效果不佳以及基于Transformer架构的图像分割模型训练困难两个难点问题，提高了电力红外图像分割的精度，提高基于红外图像的缺陷检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118096645A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311770149.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于结构特征提取模块引导的防震锤缺陷检测方法及系统，该方法包括：获取历史防震锤图片并形成数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集；并对训练集中防震锤正常样本与缺陷样本进行标注；基于防震锤的条形结构特性和任务需求，构建结构特征提取模块；并将结构特征提取模块加入到YOLOv7模型中，得到改进后的YOLOv7模型；利用训练集，对改进后的YOLOv7模型进行模型训练，得到训练权重，并生成防震锤缺陷检测模型；并利用验证集，对防震锤缺陷检测模型进行验证；基于测试集，采用训练好的防震锤缺陷检测模型进行防震锤缺陷检测，得到检测结果。本发明可以区分不同缺陷样本特征，提高了模型检测精度。
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公开(公告)号：CN118096645B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311770149.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于结构特征提取模块引导的防震锤缺陷检测方法及系统，该方法包括：获取历史防震锤图片并形成数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集；并对训练集中防震锤正常样本与缺陷样本进行标注；基于防震锤的条形结构特性和任务需求，构建结构特征提取模块；并将结构特征提取模块加入到YOLOv7模型中，得到改进后的YOLOv7模型；利用训练集，对改进后的YOLOv7模型进行模型训练，得到训练权重，并生成防震锤缺陷检测模型；并利用验证集，对防震锤缺陷检测模型进行验证；基于测试集，采用训练好的防震锤缺陷检测模型进行防震锤缺陷检测，得到检测结果。本发明可以区分不同缺陷样本特征，提高了模型检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117115178B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311065940.4
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 邝俊威 , 向思屿 , 张凌浩 , 常政威 , 滕予非 , 刘洪利 , 赵振兵 , 刘松嘉 , 张颉 , 王胜 , 刘春 , 庞博 , 魏阳 , 陈玉敏 , 刘畅 , 刘进源 , 艾昶恩 , 刘奇
Abstract: 本发明公开了一种基于半参数共享的电力红外巡检图像分割、检测方法，属于红外图像检测技术领域；该方法包括获取电力红外图像数据，对电力红外图像特征数据进行融合，设计半参数共享的Adapter，基于大规模数据集上预训练好的基座模型，将构建好的Adapter拼接到Transfomer中的编码层中，开展电力红外图像分割模型微调；本发明解决了现有电力红外图像密集分割效果不佳以及基于Transformer架构的图像分割模型训练困难两个难点问题，提高了电力红外图像分割的精度，提高基于红外图像的缺陷检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN111783819B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010383794.X
申请日：2020-05-08
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种小规模数据集上基于感兴趣区域训练改进的目标检测方法，属于图像分析技术领域，通过目标检测模型获得图像目标检测结果，其对目标检测模型的训练过程包括一个循环依次独立进行边框回归任务训练和分类任务训练的阶段，使用由小规模数据集经过第一数据增强后获得的第一训练集对目标检测模型进行边框回归任务训练，使用由第一训练集经过第二数据增强后获得的第二训练集对目标检测模型进行分类任务训练；第二训练集的每张图像其感兴趣区域外包含部分该图片的全局信息。本发明方法在训练阶段引入感兴趣区域机制，克服现有One‑Stage目标检测模型在小规模数据集上训练时易发生的过拟合现象，进而获得准确的目标检测模型。
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公开(公告)号：CN116630625A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310642125.3
申请日：2023-06-01
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提供了一种基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法，该方法包括构建数据集，以人工采集变电设备巡检图片为数据源，选出含渗漏油缺陷的变电设备巡检图像构建数据集，使用标注软件对数据集进行标注，并划分训练集及测试集，搭建渗漏油分割模型，基于训练集完成模型的迭代训练，利用在测试集完成模型分割效果的可视化和评价指标的计算。本发明提供的基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法，利用了渗漏油的纹理和边缘特性，解决了渗漏油部件强相关、形态多变及扩散变化特性导致其缺陷特征提取困难、分割精度低与分割效果差的问题。
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公开(公告)号：CN113515829B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110557643.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/094 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，建立第一级检测模型及第二级分类模型，获取极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集，通过极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集训练第一级检测模型及第二级分类模型，将第一级检测模型及第二级分类模型级联；将待检测的输电线路航拍图像输入训练后的第一级检测模型中，得到金具图像和标签，将金具图像和标签同时输入训练后的第二级分类模型中，得到金具的缺陷情况。本发明提供的用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，实现了模型的可持续学习，节约了模型占用空间，保证了模型在学习新的分类任务的同时不会忘记旧分类任务，提高了模型对不同缺陷程度的金具的识别能力。
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公开(公告)号：CN115346088A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211013871.8
申请日：2022-08-23
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法及系统，方法包括：构建目标检测数据集；所述目标检测数据集中包括多张标注后的目标图像；根据目标检测模型对所述目标检测数据集进行检测，得到不同标注类别的检测精度值；按照由小到大的顺序将各个所述标注类别进行编号，并对每个编号的所述检测精度值与后续编号的所述检测精度值依次作差并取绝对值，得到多个作差结果值；对所述作差结果值求平均值，得到平均类间检测精度差；所述平均类间检测精度差用于评估所述目标检测模型对不同类别检测性能的均衡性。本发明通过计算所有不同类别间检测精度差值绝对值的平均值，能够准确地评估模型在数据集上对不同类别检测性能的平衡性。
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