一种绝缘子自主红外三维视觉检测方法和边缘智能装置

    公开(公告)号:CN117876346B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410061279.8

    申请日:2024-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种绝缘子自主红外三维视觉检测方法和边缘智能装置,检测方法结合红外成像技术、三维建模技术和人工智能算法,通过边缘计算装置对数据进行实时处理和分析,利用深度学习、图像识别和模式识别等人工智能技术,对绝缘子拍摄多张红外图像和可见光图像传输给边缘智能装置,在边缘智能装置中利用视角合成神经辐射生成三维形态数据建模,从而对绝缘子进行全面、准确的分析和评估。本发明通过在边缘智能装置上部署训练好的模型和算法,能够实现高效的数据处理、视觉对准修正和温度异常检测,进一步提高检测的精度和效率。边缘智能装置不需要将数据传输到云端进行数据操作,避免了数据到云端进行处理而产生的延迟和成本。

    一种绝缘子自主红外三维视觉检测方法和边缘智能装置

    公开(公告)号:CN117876346A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410061279.8

    申请日:2024-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种绝缘子自主红外三维视觉检测方法和边缘智能装置,检测方法结合红外成像技术、三维建模技术和人工智能算法,通过边缘计算装置对数据进行实时处理和分析,利用深度学习、图像识别和模式识别等人工智能技术,对绝缘子拍摄多张红外图像和可见光图像传输给边缘智能装置,在边缘智能装置中利用视角合成神经辐射生成三维形态数据建模,从而对绝缘子进行全面、准确的分析和评估。本发明通过在边缘智能装置上部署训练好的模型和算法,能够实现高效的数据处理、视觉对准修正和温度异常检测,进一步提高检测的精度和效率。边缘智能装置不需要将数据传输到云端进行数据操作,避免了数据到云端进行处理而产生的延迟和成本。

    发电计划安全校核中传输电量计算和分区电量调整方法

    公开(公告)号:CN106651654A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611184541.X

    申请日:2016-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种发电计划安全校核中传输电量计算和分区电量调整方法,具体如下:步骤S1,根据当地电网实际情况,对该电网进行安全区划分;步骤S2,采集基础数据,获取安全区计划电量、安全区与相关地区交互电量和安全区预测电量数据,为后面的校核与校正奠定坚实的基础;步骤S3,根据实际情况,设定各联络线的限值;步骤S4,联络线传输电量计算,结合基础数据和电网网络拓扑,对联络线传输电量进行计算;步骤S5,校核分析,判断所计算出的各联络线传输电量是否超出其限值;步骤S6,分区电量调整,根据校核结果对各安全区机组的发电计划进行调整;步骤S7,安全校核过程结束,获得联络线传输电量计算结果及各安全区机组发电计划调整结果。上述步骤S5中如果各联络线传输电量是超出其限值情况,则进行步骤S6;否则,进行步骤S7。本发明具有消除安全隐患,提高电网运行水平的效果。

    基于温度曲线相似度的盘形悬式瓷绝缘子串劣化判定方法

    公开(公告)号:CN114966332A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210447270.1

    申请日:2022-04-27

    Abstract: 现有的国家电力行业标准DL/T 664‑2016《带电设备红外诊断应用规范》将瓷绝缘子串铁帽处正负1℃温差分别作为低零值绝缘子红外检出判定阈值。该判据基于温度曲线的单一局部特征,易造成大量劣化绝缘子漏检。本发明公开了一种基于温度曲线相似度的瓷绝缘子串劣化判定方法,以解决目前高压瓷绝缘子红外测零准确率不高的问题,包括如下步骤:首先,根据足量的正常绝缘子串铁帽温度数据生成绝缘子串基准温度曲线;接下来,利用三次函数插值法对绝缘子串基准温度曲线、待诊绝缘子串温度曲线进行预处理,得到两条平滑曲线;最后,利用嵌套区间欧式距离法找出待诊绝缘子串和基准绝缘子两条温度曲线的区间距离极值,通过对所有嵌套区间的欧式距离极值进行方差分析来量化评估两条曲线相似度,从而判断待诊绝缘子串是否为劣化绝缘子串。针对现有绝缘子红外检测阈值单一、准确率不高的问题,本发明提出了一种基于温度曲线相似度的瓷绝缘子串劣化判定方法,构建了嵌套区间欧式距离方法模型,可显著提高瓷绝缘子串红外检测的准确率。

    一种糖尿病术中低血糖发生风险智能预测方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN114974578A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210376269.4

    申请日:2022-04-08

    Abstract: 早期识别低血糖发生高危人群对于预防和干预其发生具有重要的临床意义。本发明公开了一种基于改进无监督学习神经网络模型的糖尿病术中低血糖发生风险预测方法、系统及存储介质,包括如下步骤:获取患者各类数据作为预测模型训练数据;对所采集数据进行预处理;利用非线性转换公式对预处理后数据进行转换;将非线性转换后数据导入稀疏编码器进行训练;利用逆转换公式对稀疏编码器输出数据进行逆转换;通过逆转换后数据智能分析,获得糖尿病术中低血糖发生风险预测结果。针对传统预测模型无法纳入非线性多分类复杂因素、基于浅层神经网络的预测模型准确率低的问题,本发明提出了将样本输入与样本标签合并的无监督学习方法,提供了神经网络预测算法模型、系统和存储介质,显著提高了糖尿病患者术中低血糖发生风险预测的准确率。

    智能手表
    8.
    外观设计

    公开(公告)号:CN307447165S

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202130865330.8

    申请日:2021-12-28

    Designer: 尹骏刚 王勋 许勇

    Abstract: 1.本外观设计产品的名称:智能手表。
    2.本外观设计产品的用途:用于变电站、线路带电检测作业时对作业人员的身体健康检查以及对检测环境的测量。
    3.本外观设计产品的设计要点:在于图案。
    4.最能表明设计要点的图片或照片:俯视图。

    气体检测仪
    9.
    外观设计

    公开(公告)号:CN307416333S

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202230165613.6

    申请日:2022-03-28

    Abstract: 1.本外观设计产品的名称:气体检测仪。
    2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品用作气体检测仪,该气体检测仪包含氧气、硫化氢、一氧化碳、二氧化碳、六氟化硫、甲烷(六种气体可选)等气体测量功能及移动式通讯功能。
    3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。
    4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。

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