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公开(公告)号：CN115760976A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211388509.9
申请日：2022-11-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/80 , G06T7/11 , G06T17/00 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/082 , G01S17/86
Abstract: 本发明提出一种变电站非接触式无感变电作业风险识别方法，基于激光雷达和全景相机等传感器，构建变电作业现场高精度三维点云模型；接着采用二维图像语义分割技术，完成对视觉空间内的危险区域进行划分，同时建立三维世界空间坐标，通过可见光成像和三维遥感成像对作业人员进行无感定位；接着通过yolo v5网络结构构建变电站作业人员安全风险识别模型，基于现场摄像头、布控球等终端设备实现作业现场的实时识别；最后通过现场播放的方式实现现场安全风险告知预警。
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公开(公告)号：CN115690659A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211380284.2
申请日：2022-11-05
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种遮挡条件下的变电站安全检测方法及装置，该方法通过AI摄像头采集视频流数据，并对视频流数据进行预处理，得到待检测图片；构建并训练改进的端对端的MASKNET网络模型，并通过训练改进的端对端的MASKNET网络模型对待检测图片进行遮挡特征识别，确定检测目标；获取检测目标对应的安全识别模型，对检测目标进行安全识别，得到安全识别结果。本发明可以弱化遮挡区域的影响，准确识别目标类型，并根据目标类型选择对应的安全识别模型，保证安全检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118769273A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411224958.9
申请日：2024-09-03
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 广东珺桦能源科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于变电站巡检领域，具体的说是一种变电站巡检机器人，包括车体，所述车体上端设置有检测探头，所述车体前后两侧左右两端均设置有车轮，所述车体前侧设置有防止地面上的金属件将车轮扎破的交替收集式磁吸机构；所述交替收集式磁吸机构包括固定连接于车体前端左右两侧的安装臂，所述安装臂前侧下端通过齿轮轴转动设置有转动环，本发明实现了利用交替收集式磁吸机构，可对车轮前方出现的金属件进行吸附并集中收集，避免了车轮被金属件扎破的情况，保证了车体的正常行进，并且，多个电磁铁交替进行吸附工作，并依次进行吸附和将金属件放下两个动作，避免了单个电磁铁沾附较多的金属件，导致出现后续吸附效果不佳的情况。
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公开(公告)号：CN118197359A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410591582.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01R31/00
Abstract: 本发明属于变压器故障识别技术领域，公开了一种基于声纹与电磁特征融合的变压器故障识别方法及系统，该方法采集变压器运行过程中的声纹时序数据和电磁信息；利用小波变换将声纹时序数据转换成声纹图谱；对电磁信息和声纹图谱进行数据预处理，然后提取电磁特征和声纹特征；将声纹特征组成的声纹特征向量和电磁特征组成的电磁特征向量合并组成特征集合，将特征集合输入基于自适应卷积权重学习的特征融合模块进行融合，得到融合特征；将融合特征输入深度神经网络，深度神经网络的分类层输出诊断结果，从而对故障类型和位置进行识别。本发明将声纹特征和电磁特征进行融合，提供了更加全面、高效的故障识别结果。
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公开(公告)号：CN117095246A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311361187.3
申请日：2023-10-20
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于仪表数据采集技术领域，涉及基于偏振成像的深度学习指针仪表读数识别方法，通过无人机或者塔基摄像头采集获取指针仪表的若干第一图像；第一图像包括四个角度的偏振图像；对第一图像中的指针仪表进行表盘位置标注，得到第二图像；对标注好的第二图像进行随机数据扩增；使用扩增后的第二图像对RetinaNet目标检测模型进行训练，得到训练后的RetinaNet目标检测模型；使用训练好的RetinaNet目标检测模型检测巡检机器人实时拍摄的偏振图像中是否包含表盘，并裁剪表盘图像；对表盘图像进行去水雾处理，最后进行表盘指针读数。本发明能够实现在有水雾情况下依旧高效的全自动化获取指针仪表读数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114332077A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210195989.0
申请日：2022-03-02
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，公开了一种基于RANSAC的轻量型表盘识别方法，将表盘巡检图像转化为灰度图，对灰度图进行中值滤波以减少提取到的边缘像素点；使用四个Sobel核与中值滤波后的灰度图进行四次卷积以获取图像在横向和纵向上的灰度变化，得到四张二值化边缘图，将四张二值化边缘图合成为一张二值化边缘图；去除合成后的二值化边缘图中电线杆所在的位置形成的直线；得到删除直线后的二值化边缘图；最后，使用RANSAC做圆形拟合，以获得表盘具体位置。本发明具有运算量小，准确率高，无需预设模板的特点。
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公开(公告)号：CN118769273B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411224958.9
申请日：2024-09-03
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 广东珺桦能源科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于变电站巡检领域，具体的说是一种变电站巡检机器人，包括车体，所述车体上端设置有检测探头，所述车体前后两侧左右两端均设置有车轮，所述车体前侧设置有防止地面上的金属件将车轮扎破的交替收集式磁吸机构；所述交替收集式磁吸机构包括固定连接于车体前端左右两侧的安装臂，所述安装臂前侧下端通过齿轮轴转动设置有转动环，本发明实现了利用交替收集式磁吸机构，可对车轮前方出现的金属件进行吸附并集中收集，避免了车轮被金属件扎破的情况，保证了车体的正常行进，并且，多个电磁铁交替进行吸附工作，并依次进行吸附和将金属件放下两个动作，避免了单个电磁铁沾附较多的金属件，导致出现后续吸附效果不佳的情况。
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公开(公告)号：CN117272246A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311552674.8
申请日：2023-11-21
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/27 , G01H17/00 , G01D21/02 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/006 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多元回归模型的变压器声纹故障诊断方法及系统，该方法通过深度神经网络进行变压器声纹特征提取，得到带标记的变压器声纹特征数据集，以标记为正常的变压器声纹特征为因变量，以对应的归一化后的运行工况环境因素为自变量构建多元回归模型；求解得到系数矩阵；使用改进后的野马优化算法对多元回归模型训练的系数矩阵进行优化，剔除离群点，得到优化后的多元回归模型；利用优化后的多元回归模型预测实时运行工况环境因素数据所对应的变压器声纹特征预测值，计算实时变压器声纹特征与变压器声纹特征预测值的相似度来判定是否异常。本发明不依赖负样本训练，克服了负样本少影响变压器声纹故障诊断模型的准确度的问题。
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公开(公告)号：CN117114657A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311371006.5
申请日：2023-10-23
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于电力巡检信息处理技术领域，具体涉及一种基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警系统及方法。该系统通过知识图谱构建模块从电力设备语料库中抽取电力设备的相关语料并构建电力设备巡检知识图谱；基于迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块利用构建完成的电力设备巡检知识图谱，结合迭代表征增强图卷积神经网络，使得电力设备的故障信息可以在不同设备之间进行传播；所述预警信息识别模块对传播后的信息进行故障判断，并进行预警。本发明使预警信息可以在不同电力设备节点之间传播，在较少的电力设备样例中进行准确的判断。
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公开(公告)号：CN116823678B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311094295.9
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 西安创奕信息科技有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了图像缺陷点智能修复系统，涉及人图像处理技术领域；包括监控中心，所述监控中心通信连接有图像数据采集模块、图像数据处理模块、图像数据分析模块以及图像修复模块；所述图像数据采集模块用于采集图像的图像信息数据；所述图像数据处理模块用于对图像信息数据进行处理，根据处理结果，获得目标节点位置数量，进而获得缺陷概率值；所述图像数据分析模块用于根据缺陷概率值对图像信息数据进行分析，根据分析结果，获得图像像素修复位置，进而获得图像像素修复位置对应的节点色彩数值；所述图像修复模块用于根据图像像素修复位置对图像缺陷点进行修复；本发明实现了图像像素缺陷的智能修复。
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