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公开(公告)号：CN115546713A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211012559.7
申请日：2022-08-23
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司卫辉市供电公司 , 天津大学 , 杭州电子科技大学
发明人： 郭志民 , 田杨阳 , 齐企业 , 库永恒 , 姜亮 , 张焕龙 , 李斌 , 王楠 , 刘善峰 , 毛万登 , 刘昊 , 李哲 , 苏海涛 , 曾平良 , 吴秋轩 , 梁允 , 朱新山 , 王倩 , 陈岑 , 谭磊
IPC分类号： G06V20/52 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
摘要： 一种基于语义分割的变电站水位监测方法及系统，方法包括：获取汛期变电站监控设备的视频图像数据样本，利用数据标注软件提取视频图像数据样本中的水位信息，利用水位信息构建变电站语义分割数据集；基于UNet语义分割算法，建立变电站水位监测模型；使用变电站语义分割数据集，基于迁移学习的方法，对变电站水位监测模型进行迭代训练；以训练好的水位监测模型，对汛期变电站水位进行监测。本发明解决在没有水尺、不具备相机标定条件下实现变电站水位监测，可在水位上升时及时发出预警，尽可能让电力运维人员提前开展防汛工作，避免后期的严重财产损失。
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公开(公告)号：CN114529583B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210125850.9
申请日：2022-02-10
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 姜亮 , 王棨 , 张焕龙 , 刘昊 , 田杨阳 , 卢明 , 李哲 , 梁允 , 赵健 , 刘善峰 , 毛万登 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 贺翔 , 魏小钊 , 马斌 , 苗蒙恩 , 齐企业
IPC分类号： G06T7/246 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 一种基于残差回归网络的电力设备跟踪方法及系统，包括获取目标模板图像与当前帧图像，包括：根据所述电力设备的位置信息，分别提取所述目标模板图像与当前帧图像的深度特征作为目标模板的特征与当前帧搜索区域的特征；进行前背景分类和边界框回归，得到粗分类得分和粗定位结果。根据粗定位结果，使用聚合方法得到聚合特征；根据聚合特征优化细分类得分与残差回归结果；通过点乘操作得到最终分类置信度图，根据残差回归结果与所述粗定位结果，通过求和操作得到目标定位结果；根据最终分类置信度图与目标定位结果，计算出所述当前帧图像的跟踪结果。本发明提升了目标的定位精度。
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公开(公告)号：CN114882381A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210322058.2
申请日：2022-03-29
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 卢明 , 李哲 , 郑伟 , 田杨阳 , 毛万登 , 毛文涛 , 刘善峰 , 袁少光 , 梁允 , 刘昊 , 张焕龙 , 贺翔 , 赵健 , 耿俊成 , 魏小钊 , 张璐 , 庞凯 , 齐企业
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于轻量级YOLOv3的输电设备表盘状态识别方法，包括以下步骤：无人机巡检获取表盘图像数据；对获取到的表盘图像数据进行整理和标注，并将其划分训练集、测试集以及验证集；构建轻量型YOLOv3模型并进行训练，得到表盘检测模型进行表盘检测，得到检测出的表盘图像；构建分类模型训练数据集，利用分类模型训练数据集对基于MobileNetv2的分类模型进行训练，得到二分类模型；将无人机巡检采集到的待测表盘图像依次通过训练后的表盘检测模型和二分类模型，实现对图像中的破损表盘识别。本发明通过对待检测表盘分两步进行检测，先检测出仪表区域再检测仪表状态，提高了检测速度和准确率，还能够根据不同模型的需求选择训练数据，在较低成本下实现对模型的充分训练。
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公开(公告)号：CN114549981A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210131288.0
申请日：2022-02-11
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 田杨阳 , 王会琳 , 王棨 , 卢明 , 李哲 , 姜亮 , 刘昊 , 赵健 , 张劲光 , 董武亮 , 张焕龙 , 刘善峰 , 梁允 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 毛万登 , 贺翔 , 李威 , 魏小钊 , 许丹
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的智能巡检指针式仪表识别及读数方法，包括：获取原始仪表图像数据，对原始图像数据进行预处理后划分为训练集和测试集；构建仪表识别模型，并通过训练集和测试集对其进行训练，得到训练后的仪表识别模型；将采集到的待检测图像输入训练后的仪表识别模型进行目标检测，得到含有仪表的图像；对含有仪表的图像进行预处理和校畸；对校畸后的图像进行处理并进行异常判断；对通过异常判断后的仪表图像进行刻度提取，提取出仪表图像中用于读数的刻度线和指针；检测出表盘的外圆并将其展开为矩形，根据指针位置进行读数计算，得到仪表的读数结果。本发明能够对各角度场景下的圆形仪表盘实现准确检测和读数。
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公开(公告)号：CN114529583A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210125850.9
申请日：2022-02-10
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 姜亮 , 王棨 , 张焕龙 , 刘昊 , 田杨阳 , 卢明 , 李哲 , 梁允 , 赵健 , 刘善峰 , 毛万登 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 贺翔 , 魏小钊 , 马斌 , 苗蒙恩 , 齐企业
IPC分类号： G06T7/246 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 一种基于残差回归网络的电力设备跟踪方法及系统，包括获取目标模板图像与当前帧图像，包括：根据所述电力设备的位置信息，分别提取所述目标模板图像与当前帧图像的深度特征作为目标模板的特征与当前帧搜索区域的特征；进行前背景分类和边界框回归，得到粗分类得分和粗定位结果。根据粗定位结果，使用聚合方法得到聚合特征；根据聚合特征优化细分类得分与残差回归结果；通过点乘操作得到最终分类置信度图，根据残差回归结果与所述粗定位结果，通过求和操作得到目标定位结果；根据最终分类置信度图与目标定位结果，计算出所述当前帧图像的跟踪结果。本发明提升了目标的定位精度。
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公开(公告)号：CN114266806A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111361654.3
申请日：2021-11-17
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于目标感知深度特征压缩的电力智能巡检跟踪方法，将需要跟踪的电力设备图片输入预先训练的卷积神经网络，提取包含待跟踪电力设备及其背景区域的深度特征；并与给定的高斯软标签一起输入单层卷积网络，利用负平衡损失学习直到网络收敛；利用全局平均池化将每个通道的反向传播的梯度进行量化得到初始重要性权值，二值化得到最终的重要性权重；在跟踪时，仅在第一帧提取目标模板深度特征，将下一帧搜索区域图像提取深度特征，并进行压缩；将压缩后的目标模板特征与搜索区域特征进行相关操作获得目标的位置。本发明通过反向传播网络梯度获得重要性权重来指导深度特征压缩过程，获得简洁深度特征以降低运算成本，提高跟踪鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115719180A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211481783.0
申请日：2022-11-24
申请人： 国网河南省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/18
摘要： 本发明属于降碳关键影响因素分析技术领域，具体涉及一种工业园区降碳关键影响因素分析方法；包括步骤1对工业园区碳排放的因素进行分析；步骤2选取影响工业园区降碳的关键因素并建模；步骤3建立工业园区碳排放最优化模型；本发明根据专家经验并将影响碳排放因素输入到神经网络进行训练，获取关键因素对于碳排放的影响占的比重，进而找到影响碳排放占主要贡献的关键因素；基于关键因素建立碳排放动态模型，利用CNN深度学习神经网路对模型进行优化，获取各个关键因素在动态模型的权重信息，构建出最优的碳排放动态模型，为工业园区提供根据关键因素降低碳排放的最优化方案。
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