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公开(公告)号：CN116863160A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310843813.6
申请日：2023-07-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明提供一种显著性目标检测方法，包括以下步骤：获取目标场景的多模态图像，其中，多模态图像包括主模态图像和辅助模态图像，主模态图像为可见光图像；逐步提取可见光图像的可见光特征和辅助模态图像的辅助模态特征，并利用非对称特征融合模块将辅助模态特征逐步融合到可见光特征中；利用跨模态交互引导激活模块增强可见光特征中的高级可见光特征和辅助模态特征中的高级辅助模态特征；利用多任务解码器，整合可见光特征中的低级可见光特征和高级可见光特征生成高质量的显著性目标检测图，并基于增强的热特征重建辅助模态图像对显著性目标检测图进行补充优化，生成最终显著性目标检测图。本发明能够大大提高显著性目标检测效果。
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公开(公告)号：CN116912890B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311181446.4
申请日：2023-09-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T3/40
摘要： 本发明涉及变电站治理技术领域，提供一种变电站鸟类检测方法和装置，所述方法包括以下步骤：采集变电站区域的视频数据并从视频数据中截取帧图像，其中，帧图像包括当前帧、短期帧和长期帧；对帧图像进行图像增强，获得相应的超分辨率图像；采用检测器网络对超分辨率图像进行特征提取、增强和聚合，得到聚合特征，并基于聚合特征进行鸟类检测。本发明能够有效解决视频数据噪声较多、分辨率较低、细节模糊等问题，从而提高鸟类检测的精度。
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公开(公告)号：CN116912890A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311181446.4
申请日：2023-09-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T3/40
摘要： 本发明涉及变电站治理技术领域，提供一种变电站鸟类检测方法和装置，所述方法包括以下步骤：采集变电站区域的视频数据并从视频数据中截取帧图像，其中，帧图像包括当前帧、短期帧和长期帧；对帧图像进行图像增强，获得相应的超分辨率图像；采用检测器网络对超分辨率图像进行特征提取、增强和聚合，得到聚合特征，并基于聚合特征进行鸟类检测。本发明能够有效解决视频数据噪声较多、分辨率较低、细节模糊等问题，从而提高鸟类检测的精度。
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公开(公告)号：CN117911686B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311760679.X
申请日：2023-12-19
申请人： 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/70
摘要： 本发明公开了一种红外与可见光图像协同的弱配准实例分割方法，首先将可见光‑红外图像对分别送入可见光与红外图像特征提取模块，提取纹理细节清晰的多尺度可见光图像特征与温度信息显著的多层次红外图像特征；接着将多模态图像特征送入多模态特征对齐模块中修正可能造成偏差的红外图像特征；然后将可见光图像特征与修正后的红外图像特征送入多模态自适应融合模块进行充分融合；最终将融合结果送入区域候选模块与特征筛选模块中生成最终的高精度实例分割结果。本发明可精准实现多模态实例分割功能，具有较高的工程价值、应用价值。
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公开(公告)号：CN112991252A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911210191.3
申请日：2019-11-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 , 河海大学
摘要： 本发明公开了一种输电线路上的防震锤缺失检测方法，该算法首先使用无人机巡检采集包含防震锤的航拍图像，然后采用基于类Haar特征与AdaBoost分类器识别出无人机航拍图像中的防震锤区域并分割，再对防震锤区域进行直线检测，通过检测的直线平均角度对防震锤图像进行水平校正，接着对校正图像进行二值化与垂直投影，根据垂直投影图中两端重锤位置到线夹位置的距离关系对防震锤进行缺失判定。本发明将复杂的二维图像分析转换为简单的一维数据分析，可准确、快速完成防震锤的缺失检测，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN117911686A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311760679.X
申请日：2023-12-19
申请人： 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/70
摘要： 本发明公开了一种红外与可见光图像协同的弱配准实例分割方法，首先将可见光‑红外图像对分别送入可见光与红外图像特征提取模块，提取纹理细节清晰的多尺度可见光图像特征与温度信息显著的多层次红外图像特征；接着将多模态图像特征送入多模态特征对齐模块中修正可能造成偏差的红外图像特征；然后将可见光图像特征与修正后的红外图像特征送入多模态自适应融合模块进行充分融合；最终将融合结果送入区域候选模块与特征筛选模块中生成最终的高精度实例分割结果。本发明可精准实现多模态实例分割功能，具有较高的工程价值、应用价值。
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公开(公告)号：CN112884795A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911210391.9
申请日：2019-11-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 , 河海大学
摘要： 本发明公开了一种基于多特征显著性融合的输电线路巡检前景与背景分割方法，该方法包括无人机图像采集模块、机载图传模块、信息处理中心模块。信息处理中心的处理步骤为：首先将图像划分到不同颜色区间利用均值漂移算法聚类相似像素，计算颜色显著性值；再将图像转换到灰度空间，均值漂移算法聚类相似像素，计算梯度显著性值；然后计算像素块之间的纹理对比度差值，求出纹理显著性值；再根据中心距离法加权融合每个像素块的多特征显著性值，得出前景分割结果图；最后将原图减去前景分割结果图得到图像背景，实现前景与背景的分割。通过上述方法可以实现输电线路巡检中前景与背景的分割，帮助检修人员快速识别到多种电力配件。
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公开(公告)号：CN112884643A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911210392.3
申请日：2019-11-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 , 河海大学
IPC分类号： G06T3/40
摘要： 本发明公开了一种基于EDSR网络的红外图像超分辨率重建方法，并采用双损失函数训练网络，用于保护重建图像的边缘。包括以下步骤：对输入图像预处理，结合图像通道数对输入图像深度扩展；采用局部残差块级联和全局残差的方式构建深度学习网络结构，从而提取低分辨率图像和高分辨率图像的残差特征；采用L2损失和输入图像与输出图像的边缘图差值作为损失函数训练网络，从而保证较高的PSNR(Peak Signal‑Noise Ratio，峰值信噪比)和具有清晰边缘的高分辨率红外图像；将训练完成得到的特征恢复到输入图像通道数生成重建的超分辨红外图像。本发明采用双损失函数训练网络，可高质量、快速地完成红外图像的超分辨率重建，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN111415320A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201811551906.7
申请日：2018-12-18
申请人： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 , 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于双目立体视觉的隔离开关开闭状态检测方法。首先通过SVM算法和Hog特征向量对左目图像进行开关位置检测，再结合霍夫变换和先验约束定位出传动杆中线，然后结合立体匹配得到的视差图将中线的端点坐标映射到三维空间得到空间向量，从而计算出传动杆的角度，判断开关开闭状态。其中立体匹配的步骤为：结合颜色和6D梯度信息构建代价计算函数；对原双目图像构建最小生成树，并对代价函数值进行代价聚集；采用WTA策略得到初始视差，并根据置信测度得到初始视差置信；根据构建的最小生成树将置信聚集值进行置信传播，求得最优视差估计值，得到稠密视差图。本发明提出的方法可以有效地检测出隔离开关的开闭状态并计算出角度。
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公开(公告)号：CN118196405A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410144812.7
申请日：2024-02-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06T7/30 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06T3/4007 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及图像分割领域，公开了一种基于可见光和红外图像特征融合的电力设备语义分割方法，包括：获得包含可见光和红外变电站电力设备图像对的数据集；使用编码模块对可见光图像和红外图像进行特征提取；对所提取到的可见光特征和红外特征进行特征融合增强，利用结合超像素分割的特征融合增强模块对高层特征进行融合增强后，结合高级特征中的语义信息，利用多维度跨层特征融合增强模块对中低级特征进行融合增强；使用解码模块进行解码，并结合多阶段损失函数输出精准的电力设备语义分割结果。与现有技术相比，本发明能够充分根据可见光图像和红外图像中的互补优势特征，对图像中所需检测的电力设备实现精确度高的分割，提高电力设备检测效率。
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