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公开(公告)号：CN114067368B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210046866.0
申请日：2022-01-17
申请人： 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 , 南昌大学 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积特征的电网危害鸟种分类识别方法，首先针对电网巡检拍摄的鸟种图像，构建电网危害鸟种图像数据集，基于前馈去噪卷积神经网络对鸟种图像进行去噪预处理；搭建卷积神经网络DarkNet‑53模型，采用大规模开放数据集进行预训练，利用预处理后的鸟种图像训练集重新训练，并采用卷积神经网络可视化工具Grad‑CAM算法生成不同特征提取层的热力图，提取最佳特征图中的鸟种图像深度卷积特征；构建基于纠错输出编码支持向量机的鸟种分类识别模型，采用鸟种图像的深度卷积特征进行训练和测试，实现对危害鸟种的分类识别。本发明可用于电网涉鸟故障的差异化防治，有助于电网巡检人员准确识别鸟类。
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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
申请人： 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
摘要： 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：CN114092769A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210063012.3
申请日：2022-01-20
申请人： 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 , 广东珺桦能源科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的变电站多场景巡检分析方法，包括下述步骤：数据获取，半监督数据标注，数据对齐，主服务器分发公钥给各巡检站，各巡检站构建本地模型，各巡检站上传加密模型梯度信息，主服务器计算巡检站模型梯度信息，主服务器使用数据分布动态加权法返回巡检站模型更新参数，各巡检站使用主服务器返回参数更新模型参数，各巡检站共享中间结果，协助彼此计算模型参数，得到联邦学习后的模型，将实时拍摄图像数据输入联邦学习后的模型进行预测，得到实际应用场景预测结果，对增量数据进行训练更新模型。本发明在各个部署网点数据不交换的前提下进行模型之间的协作训练，使得模型在不同电网部署场景具有泛化性。
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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
申请人： 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
摘要： 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：CN115752577A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211419336.2
申请日：2022-11-14
申请人： 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 , 广东珺桦能源科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种变压器内部检测机器人，包括设为火箭外形的筒壳，所述筒壳的上下两端分别螺纹连接有上壳和下壳，所述筒壳、上壳和下壳的材料均采用黑色聚碳酸酯，所述筒壳的内部设有用于对变压器内部故障采集的故障采集机构，所述筒壳上设有用于推动检测机器人在变压器内部运动对变压器内部检测的机器人推进机构，所述筒壳上设有对采集到的信号保存并通过无线传输至外接终端的信号传输机构；本发明可以十分便捷的实现在主电源正常供电时，优先选择主电源对检测机器人进行供电；当主电源停止供电时，自动切换到备用电源；当主电源恢复供电时，重新切换到主电源，避免了主电源停止供电后导致检测机器人不能正常工作的情况。
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公开(公告)号：CN114627166A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210145326.8
申请日：2022-02-17
申请人： 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
摘要： 本发明属于拍摄云台控制技术领域，公开了一种基于点云配准ICP算法的机器人云台伺服控制方法，在巡检点标定时调整好云台的姿态，采集此时激光数据作为模板点云，并记录云台水平和垂直方向角度信息；在巡检过程中，当机器人再次到达停靠点时，首先采集一帧激光数据作为实时点云，通过迭代点云配准ICP算法获得实时点云与模板点云之间的变换关系，从而确定此时机器人与标定时的位姿差别；然后根据巡检点的信息计算拍摄目标与机器人的距离；最后根据位姿变化和距离进行云台角度修正。本发明采用点云配准技术，能够快速准确地寻找目标，且不受光照强度影响，有效提高了采集率和巡检效率。
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公开(公告)号：CN115761319A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211402736.2
申请日：2022-11-09
申请人： 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 , 广东珺桦能源科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于HSI颜色空间实例分割的油污渗漏检测方法，采集充油设备油污渗漏检测图像，然后进行HSI颜色空间转换；构建并训练基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络，然后使用训练后的基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络对HSI颜色空间充油设备油污渗漏检测图像进行检测；基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络包括多尺度候选框提取网络和检测分割头网络，多尺度候选框提取网络对HSI颜色空间充油设备油污渗漏检测图像进行特征提取，检测分割头网络包括充油设备检测分支和油污分割分支。本发明在HSI颜色空间下，多尺度提取后，分别判断充油设备的区域和油污区域，并计算油污区域占比来判断充油设备油污渗漏程度，改善了检测效果。
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公开(公告)号：CN114859972A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210511115.1
申请日：2022-05-11
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 南昌大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 广州优飞信息科技有限公司 , 浙江大立科技股份有限公司 , 北京御航智能科技有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 国网江西省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统及方法，该系统包括地面巡检机器人、空中无人机、巡检主机和服务器，地面巡检机器人和空中无人机分别与巡检主机通讯连接，地面巡检机器人和空中无人机分别与服务器通讯连接。通过巡检主机对地面巡检机器人和空中无人机所收集到的数据处理，空中无人机与地面巡检机器人配合实现立体巡检，不存在巡检死角；同时，空中无人机又可以从空中协助地面巡检机器人适应各种复杂地形，跨越障碍物并自动寻找最短路径，无需人工大范围巡检，也无需人工操控地面巡检机器人巡检，极大的提升巡检效率，保证电网的稳定运行的效果。
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公开(公告)号：CN114092769B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210063012.3
申请日：2022-01-20
申请人： 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 , 广东珺桦能源科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的变电站多场景巡检分析方法，包括下述步骤：数据获取，半监督数据标注，数据对齐，主服务器分发公钥给各巡检站，各巡检站构建本地模型，各巡检站上传加密模型梯度信息，主服务器计算巡检站模型梯度信息，主服务器使用数据分布动态加权法返回巡检站模型更新参数，各巡检站使用主服务器返回参数更新模型参数，各巡检站共享中间结果，协助彼此计算模型参数，得到联邦学习后的模型，将实时拍摄图像数据输入联邦学习后的模型进行预测，得到实际应用场景预测结果，对增量数据进行训练更新模型。本发明在各个部署网点数据不交换的前提下进行模型之间的协作训练，使得模型在不同电网部署场景具有泛化性。
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公开(公告)号：CN114581633A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210116893.0
申请日：2022-02-08
IPC分类号： G06T19/00 , G06T17/00 , G06T7/73 , G06V20/17 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及输电杆塔巡检技术领域，公开了一种输电杆塔一杆六照无人机巡检及目标检测缺陷分析方法，通过在三维杆塔点云中简单标记，计算生成一杆六照航点；将航点按顺序连接生成杆塔一杆六照无人机巡检航线；判断航线是否安全，并对不安全的航线自动增加转弯点，从而得到最终的杆塔无人机巡检航线；实飞巡检，并优化航点：采用yolov5或Cornernet‑Compare目标检测算法，对巡检照片进行隐患智能识别。本发明可以快速生成一杆六照航线，改进智能识别算法，对巡检照片进行快速缺陷隐患识别，能够更快、更精准地找出缺陷隐患，提升数据处理质量。
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