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公开(公告)号：CN220654430U
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202322259514.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司 , 河南四达电力设备股份有限公司
Abstract: 本实用新型提供了一种配网杆塔用可拆装飞禽栖息平台，涉及配电装置技术领域，本装置包括鸟巢座、支撑杆、连接架、第一结构、第二结构，支撑杆的上端安设有鸟巢座，支撑杆的下端安设有第二结构，连接架通过连接结构与支撑杆活动配合，且连接结构可锁定和解锁连接架与支撑杆的相对位置，第一结构与连接架相连。本装置能够适用于多种尺寸的杆塔使用，适配性好，能够有效节约成本。
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公开(公告)号：CN116052207A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211564267.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 刘勇 , 郑永康 , 樊梨 , 常政威 , 罗小春 , 郭利瑞 , 王超 , 卢金奎 , 陈俊 , 姜振超 , 刘经度 , 汤杨 , 抗州甲 , 陈磊 , 何雅洁 , 罗俊 , 杨凯 , 严旭荣 , 申伦先 , 王骑军 , 刘旭峰 , 韩睿
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv7的鸟类识别方法、系统及介质，获取第一图像集，第一图像集为鸟类飞行中的历史图像或被遮挡一部分的历史图像；对第一图像集进行运动模糊数据增强，获得第二图像集；构建YOLOv7模型，并向YOLOv7模型中添加无参数注意力机制，获得改进YOLOv7模型；通过所述第二图像集对YOLOv7模型进行训练，获得最优改进YOLOv7模型；通过最优改进YOLOv7模型对新获取的鸟类图像进行识别，获得鸟的种类；本发明的有益效果为通过数据增强方法对相关图像进行处理，并采用改进的YOLOv7模型对处理后的图像进行深度学习，能够减小对鸟类识别的误差，提高对鸟类识别的准确度以及精确度。
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公开(公告)号：CN119723388A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411811480.X
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了基于改进的孪生网络的目标检测方法、系统、设备及介质，涉及目标检测技术领域，该方法包括：将训练集输入至改进的孪生EfficientNet‑YOLOv8网络的检测模型的骨干网络中，通过EMA机制和Ghost模块从训练集的若干样本图像中分别提取得到不同尺度的特征图像；将不同尺度的各个特征图像进行融合和调整并生成特征表示，通过检测模型的输出层预测得到各样本图像中的目标预测结果，基于改进的损失函数，直到检测模型达到训练结束条件；对无人机拍摄的待测图像进行预处理，并将经过预处理后的待测图像输入至达到训练结束条件的检测模型中进行处理，得到待测图像的目标检测结果；实现高效、精准的目标检测。
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公开(公告)号：CN119199380A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411302496.8
申请日：2024-09-18
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司 , 清华四川能源互联网研究院
Abstract: 本发明提供一种基于改进小波阈值函数的配电线路故障波形去噪分析方法和计算机设备，涉及电力系统故障检测与信号处理技术领域。方法包括：S1：通过实测或仿真模拟，获得配电线路的故障波形，并转化为故障信号；S2：通过去噪效果对比，选择适用的小波基函数和分解层数，进行小波变换分解故障信号；S3：对故障信号采用阈值的自适应调整机制和改进阈值函数，进行小波分解系数阈值处理；S4：将经过阈值处理的小波分解系数通过离散小波逆变换重构信号，便得到去噪后的故障信号。该方法通过改进的阈值函数和多尺度分析技术，可以显著提高故障波形去噪的效果，确保故障检测的准确性和实时性，从而提升配电线路的可靠性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117671733A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311660611.4
申请日：2023-12-05
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司
Inventor： 刘勇 , 李国才 , 罗小春 , 汤杨 , 郑永康 , 刘经度 , 抗州甲 , 陈晋 , 罗俊 , 杨凯 , 何雅洁 , 杨昕 , 陈思雅 , 蒲敏 , 杨滔 , 陈磊 , 刘贞 , 桂志龙
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于多毫米波雷达融合的鸟类识别方法及系统，涉及输电线鸟类识别技术领域，该方法包括：获取在检测区域内的多个回波信号；对回波信号进行预处理，得到对应的雷达点云图像；将雷达点云图像进行融合，得到检测区域的雷达三维点云图像；对雷达三维点云图像进行聚类处理，获得包含独立识别目标的点云子图像；利用点云子图像进行鸟类分类的识别；利用各个毫米波雷达的空间组合，使鸟类分类识别的准确率得到了提升，且此方法利用的毫米波雷达对亮度和能见度要求不高，可以全天候使用；同时该方案中对运算能力要求较低，能够离线运算，设备成本利于大规模部署，根据输电杆塔类型，对杆塔为中心进行全天候监控。
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公开(公告)号：CN115311625A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210987395.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司阿坝供电公司
Inventor： 樊犁 , 王天玉 , 郑永康 , 范锫 , 刘勇 , 王超 , 王海东 , 郭利瑞 , 李旭旭 , 周凡丁 , 王晓涛 , 刘经度 , 抗州甲 , 陈勇智 , 李振华 , 吴展坤 , 李孟东 , 谢牧阳 , 陈磊 , 定斗泽仁 , 严波州
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种判断目标是否接触输电线路的监控方法，包括如下步骤：步骤1、实时采集输电线路所在区域的实时图像作为背景图片，利用背景更新策略将所述实时图像更新为背景图片，采用改进的Grabcut算法对所述背景图片进行前景和背景的分离；步骤2、判断所述实时图像中是否有目标闯入；步骤3、对闯入的目标与输电线路上划定的检测区域的运行趋势进行预判，并将预判结果反馈传输给信息反馈系统，若预判结果超过给定阈值，则为异常情况，信息反馈系统发出告警提醒。本发明通过使用改进的Grabcut算法将图像背景和前景进行分离，得到只包含目标的图像来进行识别，输入到图像识别系统进行计算，减少计算量，提升图片质量。
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公开(公告)号：CN119689162A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411822131.8
申请日：2024-12-11
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司 , 清华四川能源互联网研究院
Abstract: 本申请提供一种配电线路短路故障行波定位方法和系统，涉及电力系统故障定位技术领域。方法包括：S1：采集配电线路的行波信号；S2：从行波信号中提取关键特征参数；S3：基于关键特征参数，定位故障位置；S4：基于故障位置的定位结果，进行故障报警。该方法和系统能够快速、准确地检测和定位鸟类等生命体引发的短路故障，提升配电网运行的可靠性和经济性。
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公开(公告)号：CN115240012A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210996957.0
申请日：2022-08-19
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司阿坝供电公司
Inventor： 郑永康 , 樊犁 , 刘勇 , 王超 , 郭利瑞 , 李旭旭 , 谢牧阳 , 王晓涛 , 李红军 , 抗州甲 , 陈勇智 , 李振华 , 刘权辉 , 朱祚恒 , 陈亮 , 杨凯 , 陈磊 , 定斗泽仁 , 严波州
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv5的输电线路鸟类检测方法及系统，获取目标图像集，并对目标图像集进行标注，获得图像数据集；构建YOLOv5模型，并将YOLOv5模型中的一般卷积层替换为Ghost轻量型卷积层，在每个block后面添加CBAM注意力机制模块，获得改进的YOLOv5模型；通过图像数据集对改进的YOLOv5模型进行训练，获得最优改进的YOLOv5模型；获取待检测输电线路上带有鸟类的图像，将图像输入到最优改进的YOLOv5模型中，获得鸟的具体种类；本发明的有益效果为实现对被部分物品遮挡的鸟类进行识别，增加了对鸟种类识别的准确性，提高了对鸟识别的效率。
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公开(公告)号：CN308535120S
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202330538836.7
申请日：2023-08-22
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司 , 河南四达电力设备股份有限公司
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：人工鸟巢。
2.本外观设计产品的用途：用于鸟类栖息的平台。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
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