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公开(公告)号：CN117831131B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410026886.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 湖北荆能输变电工程有限公司 , 武汉大学 , 荆门市盛和电力勘测设计有限责任公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及电力系统安全识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的典型违章行为智能化识别算法的压缩方法，其特征在于，方法步骤如下：基于卷积神经网络模型，通过输入图像的特征来识别输入图像的相应类别，从而对电力工作时工作人员的违章行为进行识别。本发明具有以下有益的技术效果：实现变电站近电作业时作业人员是否存在违章行为的识别，是对现有识别方法的有益补充，具有合理的准确性和高度的可推广性，在保证智能识别的精度和速度下进一步减小模型的大小，提高智能识别监测装置的分析效率。
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公开(公告)号：CN117834844A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410026510.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 荆门市盛和电力勘测设计有限责任公司 , 武汉大学 , 湖北荆能输变电工程有限公司
IPC: H04N13/388 , H04N13/385 , H04N13/261 , G06V10/75 , H04N13/00
Abstract: 本发明属于电力系统智能分析技术领域，公开了一种基于特征对应的双目立体匹配方法，其特征在于：所述匹配方法包含以下步骤：第一步：获取左侧图像及右侧图像，并将右侧图像实现特征对应；第二步：计算匹配成本；第三步：将特征点添加到匹配成本，将对应的特征进行添加；第四步：总成本计算；第五步：视差计算；第六步：细化视差图像。本发明具有以下有益的技术效果：可以简单有效的方式将特征对应添加到两帧密集立体匹配框架中，可以提高视差结果。
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公开(公告)号：CN117831131A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410026886.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 湖北荆能输变电工程有限公司 , 武汉大学 , 荆门市盛和电力勘测设计有限责任公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及电力系统安全识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的典型违章行为智能化识别算法的压缩方法，其特征在于，方法步骤如下：基于卷积神经网络模型，通过输入图像的特征来识别输入图像的相应类别，从而对电力工作时工作人员的违章行为进行识别。本发明具有以下有益的技术效果：实现变电站近电作业时作业人员是否存在违章行为的识别，是对现有识别方法的有益补充，具有合理的准确性和高度的可推广性，在保证智能识别的精度和速度下进一步减小模型的大小，提高智能识别监测装置的分析效率。
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公开(公告)号：CN117834844B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410026510.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 荆门市盛和电力勘测设计有限责任公司 , 武汉大学 , 湖北荆能输变电工程有限公司
IPC: H04N13/388 , H04N13/385 , H04N13/261 , G06V10/75 , H04N13/00
Abstract: 本发明属于电力系统智能分析技术领域，公开了一种基于特征对应的双目立体匹配方法，其特征在于：所述匹配方法包含以下步骤：第一步：获取左侧图像及右侧图像，并将右侧图像实现特征对应；第二步：计算匹配成本；第三步：将特征点添加到匹配成本，将对应的特征进行添加；第四步：总成本计算；第五步：视差计算；第六步：细化视差图像。本发明具有以下有益的技术效果：可以简单有效的方式将特征对应添加到两帧密集立体匹配框架中，可以提高视差结果。
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公开(公告)号：CN118038021A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410213584.4
申请日：2024-02-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 湖北荆能输变电工程有限公司 , 荆门市盛和电力勘测设计有限责任公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/082 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/766
Abstract: 本发明属于电力系统安全识别技术领域，具体公开了一种基于改进yolov4的变电站作业现场异物入侵检测方法，其特征在于所述检测方法包含有以下步骤：第一步：构建变电站作业现场异物入侵检测识别框架；第二步：对YOLOv4模型进行策略改进；第三步：对YOLOv4模型网络结构的策略进行改进；第四步：对YOLOv4模型边框检测的策略进行优化；第五步：对YOLOv4模型损失函数的策略进行优化；第六步：对基于通道剪枝算法的YOLOv4模型简化策略；第七步：模型评价指标构建。本发明方法检测准确率高，检测速度快，剪枝处理后占用空间小，可用于变电站异物的检测，从而保障供电安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118116074A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410213518.7
申请日：2024-02-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 , 湖北荆能输变电工程有限公司 , 荆门市盛和电力勘测设计有限责任公司
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06V10/764 , G06V10/50 , G06N3/082 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明属于电力系统安全识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的电力作业人员行为识别方法，其特征在于包含以下步骤：构建一种电力作业人员行为识别框架；数据预处理策略；构建卷积神经网络改进策略；采用Early‑stopping早停机制和L2正则化方法来提升网络模型的性能；模型评价指标构建。本发明具有以下有益的技术效果：所提改进后的卷积神经网络算法的识别率更高，显著提高了电力员工行为识别的准确率，具有准确率高、实时性好的优点，从而为实际工作提供指导。
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公开(公告)号：CN119296237A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411414511.8
申请日：2024-10-11
IPC: G08B13/181 , G08B13/196 , G06T17/00 , G06T3/06 , G06T7/70 , G06T7/80
Abstract: 本发明实施例提供的一种变电站施工安全距离监测方法、装置、设备及存储介质，通过获取的变电站的点云数据，建立三维目标检测模型，基于该三维目标检测模型进行第一次三维目标检测，以检测待监测区域内是否存在带电设备，在确定待监测区域内存在带电设备的情况下，再获取带电设备对应的三维位置信息，并基于该三维位置信息，划分出风险区域，之后基于该三维目标检测模型进行二次三维目标检测，以检测风险区域内是否存在入侵物，在确定风险区域内存在入侵物的情况，进一步判断该入侵物的类型，即判断是入侵人员还是施工机械，最后基于边界信息，计算带电设备和入侵物之间的欧式距离；若欧式距离超过预设距离阈值，基于类别信息，输出告警信息。
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公开(公告)号：CN117746003A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311462029.7
申请日：2023-11-02
Applicant: 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06V10/22 , G01H17/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种面向配电站房的声光融合振动源定位方法，首先构造基于阵列信号处理原理的声学影像图；接着以卷积神经网络或者transformer为骨架分别构造声学影像特征提取模块与可见光特征提取模块；并构造c‑attention模块连接声学影像特征提取模块与可见光特征提取模块；接着构造能够定位振动源的检测模块，该检测模块以可见光特征和声学特征为输入；最后将声学影像图和可见光相机捕捉到的设备影像作为模型的输入，反复训练模型，进而获得最终模型，本发明的优点是基于超声影像‑可见光影像融合的振动源定位模型，实现配电站房振动源的高精度定位。
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公开(公告)号：CN112803418B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110119035.7
申请日：2021-01-28
Applicant: 武汉大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 一种考虑负荷和新能源出力不确定性的分布式潮流控制器优化配置方法，基于分布式潮流控制器的无功补偿特性，构建了基于等效电抗模型的分布式潮流控制器多点优化配置的混合整数非线性规划模型，并采用Benders分解实现模型的两阶段求解；分别求解得到多台控制器的落点及其配置容量。本发明计及交流潮流安全约束的同时实现多台分布式潮流控制器的布点和容量的同时优化，有助于提升系统运行经济性和新能源消纳能力。
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公开(公告)号：CN112183317B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011030511.X
申请日：2020-09-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空图卷积神经网络的带电作业现场违章行为检测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集带电作业监控视频；(2)总结带电作业过程中常见的违章行为，并提取对应的视频片段，对违章行为片段中的作业人员进行标记；(3)采用时空图卷积神经网络进行训练学习；(4)使用训练好的模型对带电作业现场的监控视频自动进行违章行为检测，作业人员存在违章行为时报警。本发明通过人员姿态识别等深度视觉技术，提取带电作业人员的行为信息，当作业人员出现违章操作时，及时发出警告。该方法可以大大减少电力安全监管的工作量，保障电力作业的安全。
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