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公开(公告)号：CN113469654A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110756031.X
申请日：2021-07-05
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于智能算法融合的变电站多层次安全管控系统，包括：信息采集传输层：用于采集变电站入口处待检人员的人脸、姿态信息、工作区域内工作人员的行为信息；多级智能算法层：包括非工作人员入侵多级防控模块、工作人员违规行为识别模块，用于非工作人员入侵检测、工作人员违规行为识别；算法部署推理层：将多个智能算法融合封装成统一镜像，实现算法模型在变电站算法服务器的部署；显示及预警层：包括变电站安防总控制台、预警装置，实现各级智能算法推理结果的显示，出现异常情况时触发警示灯和蜂鸣器。本发明能有效利用硬件资源，提升变电站安全管控等级。
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公开(公告)号：CN113469654B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110756031.X
申请日：2021-07-05
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于智能算法融合的变电站多层次安全管控系统，包括：信息采集传输层：用于采集变电站入口处待检人员的人脸、姿态信息、工作区域内工作人员的行为信息；多级智能算法层：包括非工作人员入侵多级防控模块、工作人员违规行为识别模块，用于非工作人员入侵检测、工作人员违规行为识别；算法部署推理层：将多个智能算法融合封装成统一镜像，实现算法模型在变电站算法服务器的部署；显示及预警层：包括变电站安防总控制台、预警装置，实现各级智能算法推理结果的显示，出现异常情况时触发警示灯和蜂鸣器。本发明能有效利用硬件资源，提升变电站安全管控等级。
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公开(公告)号：CN113469178B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110755988.2
申请日：2021-07-05
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力表计识别方法，其步骤包括：1、采用深度学习目标检测网络YOLOv4来检测图片中电力表计的位置；2、使用深度学习实例分割网络Mask R‑CNN对表计目标区域做指针掩膜定位；3、使用线性回归算法对指针掩模进行线性拟合，计算出指针的斜率；4、最后基于表计类别信息和配置参数计算得到其数值。本发明方法精度高、速度快、鲁棒性强，相比传统技术大大减少了手工特征的设计，并且适用于多种电力场景。
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公开(公告)号：CN113469178A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110755988.2
申请日：2021-07-05
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力表计识别方法，其步骤包括：1、采用深度学习目标检测网络YOLOv4来检测图片中电力表计的位置；2、使用深度学习实例分割网络Mask R‑CNN对表计目标区域做指针掩膜定位；3、使用线性回归算法对指针掩模进行线性拟合，计算出指针的斜率；4、最后基于表计类别信息和配置参数计算得到其数值。本发明方法精度高、速度快、鲁棒性强，相比传统技术大大减少了手工特征的设计，并且适用于多种电力场景。
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公开(公告)号：CN115357746A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211148128.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种标签溯源的电力智能样本库管理系统，包括：样本采集模块，用于拍摄样本图片；样本图像识别模块，对采集的样本图片进行识别；样本标签规范标注模块，对采集的样本图片的识别目标进行标注，包括正确标注目标的位置和类别；样本溯源模块，用于对经过标注的样本图片进行筛选，对于问题样本图片进行现场溯源处理，对现场的问题设备进行调整修改；样本信息可视化展示模块；样本库，用于对采集的样本图片进行存储。本发明构建一套样本标签台账表，对非结构化样本数据的标签进行结构化表述，有助于在样本筛选后对问题样本进行溯源查询，并针对样本采集问题的原因进行查找分析，整改后提升样本采集效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115661337A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211164520.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉的变电站作业人员三维重建的方法，包括：对每个单目相机分别进行单目标定，将获取的单目参数保存后对双目相机进行标定；实时采集图像，将目标坐标转换到相机坐标系中；进行立体匹配，计算视差值；计算深度信息，将深度信息组成的深度图融合经视差值计算后的RGB图生成单帧点云图，将生成的单帧点云图进行融合得到完整的三维点云，通过位姿变换构建实时三维图像。本发明将变电站与作业人员同时进行了三维重建，并以静态变电站三维坐标体系为基准，实现动态作业人员点云与静态变电站点云的匹配结合；本发明在三维重建的过程中得到了深度信息，在检测作业人员的同时能获得精确的距离计算，方便变电站内的作业安全管控。
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公开(公告)号：CN115512207A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211360352.9
申请日：2022-11-01
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种于多路特征融合及高阶损失感知采样的单阶段目标检测方法。通过获取待检测图像，并对待检测图像执行预处理；根据预先建立的目标检测网络模型对待检测图像执行检测，获取初步检测结果；目标检测网络模型基于多路特征金字塔网络执行多路特征融合；以及基于高阶损失感知采样机制进行训练；根据初步检测结果计算面积交并比以及非极大值抑制，得到最终的检测结果。相比于现有技术，通过利用提出的多路特征金字塔能够避免低级特征细节和纹理的丢失获取从而获得更加完整的目标特征信息；同时，利用提出的高阶损失感知采样机制能够针对于图像中的每个实例自适应的选出其对应的正样本用于训练，从而达到更好的目标检测效果。
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公开(公告)号：CN116912587A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310923955.3
申请日：2023-07-25
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于多头自注意力模块网络的变电设备分类识别方法、电子设备及存储介质。通过获取待分类识别的变电设备图像，并执行图片预处理；根据预先建立的变电设备自动分类模型对变电设备图像进行分类，确定分类结果；变电设备自动分类模型为基于增强型多头自注意力神经网络结构建立而成；增强型多头自注意力神经网络结构包括基础卷积神经网络、增强多头注意力模块，并将增强多头注意力模块嵌入到基础网络框架中；输出所述变电设备图像的分类结果。相比传统卷积神经网络能够减少图像背景的负面影响，强调图像主要信息以提升复杂场景下的模型精度，从而达到更好的变电设备分类效果。
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公开(公告)号：CN111881885A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010824215.0
申请日：2020-08-17
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明公开的属于电力应用平台技术领域，具体为一种开放式的电力AI应用平台，包括硬件资源层、操作系统层、算法层、用户层、算法接入层、数据库层、通信层和管理层，所述硬件资源层、所述操作系统层、所述算法层、所述用户层、所述算法接入层、所述数据库层、所述通信层和所述管理层之间电性串联，该种开放式的电力AI应用平台，集成了多个厂家、多种神经网络框架、多种算法模型的输电类、变电类、作业行为类等电力人工智能算法，支持算法厂家迭代更新，可对算法进行验证并给出科学评价结果，同时支撑多用户在线使用和下载本平台的算法，满足用户对输电、变电、作业行为等多类算法使用、检测、验证的需求。
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公开(公告)号：CN119579545A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653457.2
申请日：2024-11-19
Applicant: 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的输电线路舞动检测方法，包括采用改进的轻量化高分辨率网络模型对输电线路进行分割，定位出输电线路的具体位置；获得间隔棒的宽度以及间隔棒的坐标信息；计算出间隔棒在x轴、y轴方向上移动的最大距离，以及相对最大距离，判断输电线路是否发生舞动。本发明通过安装在现场的摄像机拍摄视频，利用计算机视觉技术即分割和检测，分析间隔棒的运动情况，无需额外的传感器，避免了对输电线路的直接物理干预，大大降低了设备安装和维护的成本；由于视频数据的获取和处理可以实现自动化，本发明能够显著提高输电线路舞动检测的效率，缩短问题发现的时间，及时提供预警信息，保证电力系统的稳定运行。
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