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公开(公告)号：CN118397488B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410640235.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 中科方寸知微(南京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv7模型的无人机巡检小目标检测方法及系统，包括如下步骤：采集无人机的航拍图像，挑选其中的小样本图像并标记为小目标图像；针对小目标图像进行归一化预处理，用以增强模型对小目标图像的鉴别能力；基于归一化预处理后的小目标图像，构建无人机巡检小目标数据集；将无人机巡检小目标数据集输入至预设的改进YOLOv7神经网络检测模型进行特征提取和训练；对预设的YOLOv7神经网络检测模型进行优化；无人机搭载优化并训练好的检测模型，按照巡检任务进行图像采集和检测并判断模型的准确性，根据实际情况进行调整和优化。本方案有效解决了传统方法在小目标图像检测中的漏检误检概率，提高了无人机巡检模型的轻量化和准确性。
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公开(公告)号：CN118584919A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410672575.1
申请日：2024-05-28
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 中科方寸知微(南京)科技有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于两阶段协调优化的变电设备智能巡视方法和系统，包括如下步骤：构建两个用于在无人机巡检变电设备时的线路规划模型；确定巡检需求和续航约束条件；求解第一阶段无人机静态巡检航线；确定巡检起始点；无人机按照巡检顺序从巡检起始点开始巡检，并根据单目相机判断和计算障碍物的位置信息；若无人机最大续航不满足巡检需求，则重新回到第三步；求解第二阶段无人机动态巡检最佳航线；无人机根据最佳航线飞行到达巡检设备点，获取巡检设备图片数据；确定是否完成巡检任务，若完成，则返航并回传巡检设备图片数据；若未完成，则回到第六步重新开始。本方案满足了无人机巡检调度的现实需求，且实现了巡检需求和巡检成本的最优化。
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公开(公告)号：CN118397488A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410640235.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 中科方寸知微(南京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv7模型的无人机巡检小目标检测方法及系统，包括如下步骤：采集无人机的航拍图像，挑选其中的小样本图像并标记为小目标图像；针对小目标图像进行归一化预处理，用以增强模型对小目标图像的鉴别能力；基于归一化预处理后的小目标图像，构建无人机巡检小目标数据集；将无人机巡检小目标数据集输入至预设的改进YOLOv7神经网络检测模型进行特征提取和训练；对预设的YOLOv7神经网络检测模型进行优化；无人机搭载优化并训练好的检测模型，按照巡检任务进行图像采集和检测并判断模型的准确性，根据实际情况进行调整和优化。本方案有效解决了传统方法在小目标图像检测中的漏检误检概率，提高了无人机巡检模型的轻量化和准确性。
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公开(公告)号：CN117292242A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311382984.X
申请日：2023-10-24
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司 , 中科方寸知微(南京)科技有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv7算法的输电线路鸟类检测方法，首先通过部署输电线路鸟类检测装置到各区域节点，并建立网络管理系统，监测装置状态和数据传输。然后，通过建立云端存储系统，接收和存储输电线路上各节点鸟类检测装置的图像数据流，生成图像特征值。此外，该方法获取各区域节点的图像特征向量，构建鸟类图像数据库，通过平均插值和插值公式填充无监测装置节点的鸟类图像数据库，以实现全线路鸟类图像数据库构建。最后，提出了一种多模型改进YOLOv7鸟类检测网络架构，使用更新公式和中间节点优先匹配原则进行鸟类检测，以确定图像来源。这一技术创新旨在提高输电线路鸟类检测的准确性和效率，有望在输电线路保护领域发挥重要作用。
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