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公开(公告)号：CN112180955A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010873603.8
申请日：2020-08-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 中国科学技术大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自动巡检无人机的基于视觉反馈的二次复查方法和系统，该方法包括以下步骤：S1、依据首次巡检的目标识别和故障判断结果，找出无法做出判断的疑似点，发出二次请求；S2、无人机依据给出的疑似点图像拍摄时的无人机位姿、云台位姿和巡检点编号，自主确定二次复查的巡检点，确定二次复查悬停点的位置及到达二次复查悬停点位置时的无人机及云台的姿态信息，并对局部路径进行重新规划；S3、飞行到达二次复查悬停点悬停，同时根据二次复查任务信息完成对无人机位姿和对云台姿态的控制，进行拍照，并将图片重新进行识别处理，实现二次复查。本方法提高了输电塔线路场景下自主无人机巡检的可靠性与实用性。
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公开(公告)号：CN119672623A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411659148.6
申请日：2024-11-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的无人值守变电站巡检方法，涉及智能化巡检领域，通过依据变电站布局安装可见光与红外热成像摄像头，分别捕捉设备可视信息与监测温度分布，并依设备电气参数、温度变化率等设定采集频率调整策略动态获取数据。利用生成对抗网络（GAN）辅助故障诊断，还建立深度学习模型，经收集设备状态图像、预处理、划分数据集后训练得到用于分类判断的模型。同时构建云边协同计算架构以高效处理图像数据，设计实时交互反馈机制实现远程实时展示设备相关情况能更全面准确地监测设备运行状态、提高巡检效率及运维管理效率等。
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公开(公告)号：CN119575427A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411680375.7
申请日：2024-11-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司
Abstract: 本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种北斗卫星导航系统的定位选星方法。本发明的方法包括：接收北斗卫星导航信号并进行基带信号处理来捕获和跟踪卫星信号，根据卫星信号的载波强度计算每个卫星的信号载波强度权重系数，构建一个包含北斗卫星空间方位信息和卫星信号能量信息的新的方位及强度G矩阵，利用该新的方位及强度G矩阵结合导航电文和测距码进行定位解算以确定接收机的位置，通过考虑卫星载波信号强度，优化选星过程。本发明技术方案能够显著提高北斗卫星导航系统在复杂环境下的定位精度，为客户提供该提供快速和连续的高精度定位服务。
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公开(公告)号：CN112180955B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202010873603.8
申请日：2020-08-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 中国科学技术大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自动巡检无人机的基于视觉反馈的二次复查方法和系统，该方法包括以下步骤：S1、依据首次巡检的目标识别和故障判断结果，找出无法做出判断的疑似点，发出二次请求；S2、无人机依据给出的疑似点图像拍摄时的无人机位姿、云台位姿和巡检点编号，自主确定二次复查的巡检点，确定二次复查悬停点的位置及到达二次复查悬停点位置时的无人机及云台的姿态信息，并对局部路径进行重新规划；S3、飞行到达二次复查悬停点悬停，同时根据二次复查任务信息完成对无人机位姿和对云台姿态的控制，进行拍照，并将图片重新进行识别处理，实现二次复查。本方法提高了输电塔线路场景下自主无人机巡检的可靠性与实用性。
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公开(公告)号：CN112102403B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202010799997.7
申请日：2020-08-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 中国科学技术大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于输电塔场景下的自主巡检无人机的高精度定位方法，包括以下步骤：S1：提取巡检无人机惯性导航装置中的数据，计算出无人机在输电塔场景下的绝对姿态与位置；S2：利用巡检无人机上的视觉传感器对输电塔周围环境进行数据采集，计算相邻两帧图像中像素的位移，得到无人机的相对位姿变化，通过时间和像素的梯度分析得到无人机光流的运动情况，进行辅助导航定位；S3：根据步骤S1得到的无人机绝对姿态与位置以及步骤S2得到的相对位姿变化数据，结合采集到所述图像的特征点信息，计算无人机位姿，使无人机获得更精确的位姿信息。还公开了该高精度定位系统。本发明能够实现无人机在电力系统输电塔自主巡检的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112434600A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011321731.8
申请日：2020-11-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于无参估计建模的无人机巡检方法及系统，包括：获取无人机采集的输电线路一位置的图像并提取图像中的特征信息；将所提取的特征信息输入预先构建的用于判断图像是否异常的背景模型中以得到所述图像的判断结果；以及在判断结果示出图像存在异常时，控制无人机重新采集所述位置的图像。本发明在保证准确率的前提下，科学有效的指导输电线路的二次复查，来补偿目标检测网络在降质图像检测中的缺陷。
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公开(公告)号：CN112416015A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011259174.1
申请日：2020-11-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 中国科学院合肥物质科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种电力杆塔巡检无人机防失控方法，包括以下步骤：S1：获取巡检无人机在飞行过程中的GPS实时位置；S2：根据无人机惯导系统测得的飞行加速度，计算巡检无人机的位置；S3：利用步骤S1获得的GPS实时位置及步骤S2得到的无人机位置，判断巡检无人机是否受到外来干扰；S4：巡检无人机不受干扰时启动GPS模式飞行，受干扰时启动惯导模式飞行，在飞行过程中，实时重复步骤S1至S3，直至结束飞行。还公开了一种电力杆塔巡检无人机防失控系统及利用该系统的无人机。本发明通过多源导航信息融合，能够提高无人机导航系统的精度和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN111160399A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911242358.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种深度学习的绝缘子目标样本标注方法和装置，该方法包括图像样本中绝缘子目标的标注方法。本发明提出图像样本中绝缘子目标的标注方法，使用椭圆形的标注框对图像中的绝缘子目标进行位置标注，并对其状态进行类别标注，如正常、自爆、污损等。基于此标注方法，得到的数据集，能够支撑深度学习神经网络模型，进行端到端训练，得到绝缘子及其状态(正常/自爆/污损等)的检测模型。该方法具有适用性强、标注效率高、标注精度高等优点。
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公开(公告)号：CN120014035A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411881886.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司
IPC: G06T7/73 , G01C21/00 , G01C21/20 , G01C21/16 , B64U10/14 , B64U20/87 , B64U30/299 , B64U60/40 , G06T7/277 , B64U101/30
Abstract: 本申请涉及无人机导航技术领域，尤其是一种坐标系转换方法、融合惯性和视觉的导航方法和无人机。本申请提出的一种IMU坐标系到视觉坐标系的转换方法，首先获取时间戳相同的IMU数据和视觉数据构成组合样本，IMU数据由IMU传感器采集，视觉数据由视觉传感器采集；在组合样本上优化目标函数，提取满足优化目标的旋转矩阵R和平移向量c以构成IMU坐标系到视觉坐标系的转移矩阵Tci。本申请基于时间戳对IMU数据和视觉数据进行坐标转换，为IMU检测和视觉检测的融合奠定了基础，方便结合IMU数据和视觉数据进行无人机定位，提高无人机定位精度，解决了复杂环境下无人机采用单一传感器无法精确定位的问题。
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公开(公告)号：CN120011780A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411868528.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种数据联合特征的输电线路覆冰舞动预警方法与系统，涉及输电线路风险预测技术领域，通过收集包括风速、风向等气象数据及线路张力数据，再提取风向频率、风速风向联合概率、湿度波动幅度、气压与风速相关性和张力波动幅度等多类特征作为环境状态输入DQN算法模型，算法依行动定义输出并经奖励机制训练，最后由运维人员反馈除冰效果与线路舞动情况，有效保障输电线路安全稳定运行，提高预警准确性与有效性，降低运维成本并增强电力系统整体安全性。
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