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公开(公告)号：CN119377836A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411361278.1
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司 , 河海大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时空联合建模的用户异常用电识别方法及系统，包括：获取监测区域内用户的用电监测数据，将用电监测数据输入至预设的用电异常检测耦合模型获得异常用电诊断结果；所述用电异常检测耦合模型的构建过程包括：将多变量时间序列相关性学习模型、时空图神经网络模型和异常诊断模块进行耦合获得用电异常检测耦合模型；对用电存储数据进行预处理并添加真实用电标签获得用电训练数据集合；利用用电训练数据集合对所述用电异常检测耦合模型进行训练获得训练后的用电异常检测耦合模型；充分考虑时间和空间维度上的用电特征；提高了用户用电异常检测和诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN118674779A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410726749.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 国网青海省电力公司 , 河海大学 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开一种基于双目视觉的人体与高压电力设备之间安全距离的测量方法，包括根据张氏标定法获得双目相机的标定参数；根据标定参数校正人体与高压电力设备的双目图像；构建增强边缘信息与亮度信息的立体匹配算法，对获得的双目图像，进行特征提取，构建人体骨架结构，根据人体骨架关节点与伴随关节之间的每次演算，获取人体骨架关节点的二维坐标，结合所述立体匹配算法获取人体骨架关节点的三维坐标；对高压电力设备进行平面拟合迭代，获得平面拟合模型；计算所述人体骨架关节点的三维坐标到高压电力设备拟合平面的距离，得到人体与高压电力设备之间的安全距离。本发明提高了人体与高压电力设备之间安全距离的测量精度。
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公开(公告)号：CN118279817A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410255170.8
申请日：2024-03-06
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司 , 河海大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于异常行为识别的电表箱安全监测方法及装置，包括：采集电表箱周围的视频帧序列；将视频帧序列输入预设深度神经网络模型，得到每帧图像中各人体目标的位置信息和骨架关键点信息；基于关键点运动特性的异常行为关键帧定位方法，根据提取出的人体骨架关键点，计算输入视频每帧中对象的骨架关键关节点运动特性，完成异常行为关键帧的定位；基于瓶颈残差时空图卷积的异常行为识别网络，利用瓶颈残差模块和STGCN组成基于瓶颈残差模块的时空图卷积网络，实现异常行为的识别。本发明能够提高异常行为识别的精度，实时监测电表箱周围环境以减少电表箱可能受到的损害。
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公开(公告)号：CN118096518A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410255181.6
申请日：2024-03-06
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司 , 河海大学
IPC: G06T3/4038 , G06V10/80 , G06T5/30 , G06T5/70 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光图像深度估计的电力计量箱三维外观缺陷检测方法及装置，包括：对电力计量箱图像进行特征提取、特征变换、特征融合，得到融合特征；获得多层次的增强特征，进行卷积特征与增强特征的融合与优化；对特征优化后的特征进行解码，获得离散的深度图，再重建为深度值连续的平滑深度图；获得扩张后的RGB特征与深度特征，将扩张后的RGB特征进行堆叠获得RGB扩张图像特征，扩张后的深度图像进行堆叠获得深度扩张图像特征；将RGB扩张图像特征与深度扩张图像特征进行融合，生成融合特征图；通过对融合特征图进行特征解码，实现电力计量箱的缺陷定位与检测。本发明的方法能够提高对电力计量箱表面缺陷检测的精度。
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公开(公告)号：CN117974726A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410255166.1
申请日：2024-03-06
Applicant: 国网青海省电力公司 , 河海大学 , 国网青海省电力公司海东供电公司
IPC: G06T7/30 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于图像配准和变化检测的电表箱外观异常检测方法及装置，包括：在不同时间，从同一方向拍摄，获取两幅电表箱外观的不同时相的图像；将获取的两幅图像输入预设图像配准网络模型，分别提取两幅图像的关键点及其表征信息，对两幅的关键点进行特征匹配，根据关键点匹配关系计算两幅图像之间的变换模型，完成两幅图像之间的配准；将配准后的图像输入预设目标检测网络模型，获取具体的包含电表箱的区域，滤除背景；将处理好的两幅电表箱外观图像输入预设变化检测网络模型，获取两幅图像差异的二值图像；计算所得二值图像中每个区域的像素数和总像素数，判断电表箱外观是否存在异常。本发明能够准确检测出电表箱外观存在的异常情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118429981A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410670016.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司 , 河海大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/14 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种数字识别技术领域的基于改进YOLOv5的智能电表示数识别方法及系统，方法包括：根据获取的训练集，使用改进的YOLOv5网络对训练集进行检测与定位，获得检测结果，裁切智能电表显示屏区域，结合全局阈值法与局部阈值法，分离智能电表的示数字符与屏幕背景；使用基于连通域的分割算法对示数字符进行处理，将示数字符区域的图像输入基于BP神经网络的数字显示仪器识别模型，输出示数字符数值。本发明解决了现有技术中识别智能电表识别精度不高、速度慢、适用性差的问题。
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公开(公告)号：CN118446999A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410609592.0
申请日：2024-05-16
Applicant: 国网青海省电力公司 , 河海大学 , 国网青海省电力公司海东供电公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/194 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06T7/136
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的电力计量箱违规接线检测方法，包括获取电力计量箱图像，将电力计量箱图像，进行高斯模糊的预处理操作，对得到的二值图像采用轻量级网络进行前后景分割处理，使用多层次特征融合分割网络，对得到的前景电力计量箱图像中违规接线的区域进行识别定位，输出电力计量箱违规接线检测结果。本发明通过轻量级图像分割网络分割电力计量箱前后景图像，使用多层次特征融合分割网络来对电力计量箱违规接线区域进行精确定位识别，提高了违规接线识别的准确率，减少了图像噪声点对图像训练产生的不良影响，解决了现有技术中电力计量箱图像分割准确度低、噪声点多、前后景分割困难的问题。
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公开(公告)号：CN117911686B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311760679.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像协同的弱配准实例分割方法，首先将可见光‑红外图像对分别送入可见光与红外图像特征提取模块，提取纹理细节清晰的多尺度可见光图像特征与温度信息显著的多层次红外图像特征；接着将多模态图像特征送入多模态特征对齐模块中修正可能造成偏差的红外图像特征；然后将可见光图像特征与修正后的红外图像特征送入多模态自适应融合模块进行充分融合；最终将融合结果送入区域候选模块与特征筛选模块中生成最终的高精度实例分割结果。本发明可精准实现多模态实例分割功能，具有较高的工程价值、应用价值。
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公开(公告)号：CN117746036A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311732525.X
申请日：2023-12-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于实例轮廓信息提取的电力设备热故障检测方法及系统，方法为：基于电力设备红外图像提取得到多尺度的红外图像模态特征；基于电力设备可见光图像提取得到多层次特征信息的可见光图像特征；分别将红外图像特征、可见光特征与原始红外图像经过DCT以Z字型编码得到的特征，在通道、空间和频域三种模态中所获的特征进行特征融合；利用融合后的红外图像特征与可见光图像特征，生成目标实例的中心特征点，然后进行目标实例轮廓的初始化与精细化，获得最终的电力设备实例分割结果；将电力设备实例分割结果输入至电力设备绝缘子异常发热检测网络，获得绝缘子表面异常温度的区域的分割结果。本发明可精准实现对电力设备热故障检测。
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公开(公告)号：CN117576461A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311540483.X
申请日：2023-11-17
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司超高压公司 , 河海大学常州校区
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/58 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T5/80 , G06T7/80 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种用于变电站场景的语义理解方法、介质及系统，包括：将同步采集的变电站的可见光图像的像素点和激光雷达点云数据对齐；将所述变电站的激光雷达点云数据的深度值作为颜色值赋予对齐的所述变电站的可见光图像的像素点，得到稀疏深度图像；基于增强局部自注意力方法获得所述变电站的可见光图像的光谱特征块；基于自适应空间学习方法获得所述可见光图像和所述稀疏深度图像的融合空间特征块；对所述光谱特征块和所述融合空间特征块进行融合，获得融合特征；将所述融合特征依次通过全局池化层和全连接层后，采用Softmax函数判断所述融合特征的类别。本发明提高了对变电站设备语义分割的精度。
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