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公开(公告)号：CN113435407A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110819296.X
申请日：2021-07-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06K9/00 , G06K9/34 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种输电系统的小目标识别方法及装置，其方法通过对具有目标物的图像集进行图像增强，以提高图像分辨率，再对图像集进行增广处理，增加图像集的图像数量和多样性，并在目标物对应的真实位置上添加类别标签，利用Darknet53神经网络构建的特征提取模型作为深度卷积神经网络的特征提取器，通过样本集训练建立图像目标识别模型，从而可以快速识别图像中目标物的类别及其对应的位置信息。
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公开(公告)号：CN113379736A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110786600.5
申请日：2021-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本申请公开了一种巡检机器人视觉图像深度特征表达方法及系统，其通过对输电线路图像识别出电力部件后，提取非电力部件的目标物图像作为感兴趣目标区域，并根据感兴趣目标区域中的图像特征在预先建立的互联网图像库中进行相似度匹配，以得到相似度最高的互联网图像及其种类，并以相似度最高的互联网图像的图像特征作为目标物图像中目标物的表达特征。从而无需人工标记，提高了图像特征表达的效率，同时，由于将剔除电力部件后的目标物图像与互联网图像库中进行相似度匹配，使得目标物更加精确，所匹配的图像库更加广泛，从而提高了图像特征表达的准确性。
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公开(公告)号：CN113379736B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110786600.5
申请日：2021-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本申请公开了一种巡检机器人视觉图像深度特征表达方法及系统，其通过对输电线路图像识别出电力部件后，提取非电力部件的目标物图像作为感兴趣目标区域，并根据感兴趣目标区域中的图像特征在预先建立的互联网图像库中进行相似度匹配，以得到相似度最高的互联网图像及其种类，并以相似度最高的互联网图像的图像特征作为目标物图像中目标物的表达特征。从而无需人工标记，提高了图像特征表达的效率，同时，由于将剔除电力部件后的目标物图像与互联网图像库中进行相似度匹配，使得目标物更加精确，所匹配的图像库更加广泛，从而提高了图像特征表达的准确性。
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公开(公告)号：CN113435407B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110819296.X
申请日：2021-07-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种输电系统的小目标识别方法及装置，其方法通过对具有目标物的图像集进行图像增强，以提高图像分辨率，再对图像集进行增广处理，增加图像集的图像数量和多样性，并在目标物对应的真实位置上添加类别标签，利用Darknet53神经网络构建的特征提取模型作为深度卷积神经网络的特征提取器，通过样本集训练建立图像目标识别模型，从而可以快速识别图像中目标物的类别及其对应的位置信息。
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公开(公告)号：CN112381796A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011280726.7
申请日：2020-11-16
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开一种基于红外数据的导线缺陷识别及检测方法，包括：获取原始红外图像并对原始红外图像进行预处理；采用LSD线段检测法提取导线区域，并采用深度卷积神经网络提取绝缘子区域；提取导线区域和绝缘子区域的局部灰度极值点得到极值点点集并剔除极值点点集中两点距离小于设定值的部分点和灰度值低于设定值的部分点；采用漫水填充算法对被剔除的部分点的极值点点集周围的灰度图像进行分割得到疑似缺陷区域；统计疑似缺陷区域相对于其周围其他区域的温度差异，若温度差异大于阈值温度，则选取该极值点为缺陷点。本发明解决了目前存在的导线缺陷识别及检测方法的判断精准度低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112419402B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011359489.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06T7/70 , G06N3/0464 , G01B11/00 , G01B11/24
Abstract: 本发明涉及图像定位的技术领域，具体涉及一种基于多光谱影像和激光点云的定位方法，包括以下步骤：利用多光谱影像和激光点云方法获取电力廊道中被测物体的图像和位置姿态数据；利用图像及位置姿态数据构建卷积神经网络；对神经网络进行训练，生成被测物体的定位模型，对被测物体进行定位。本发明的基于多光谱影像和激光点云的定位方法使用多光谱影像和激光点云技术进行图像、位置信息的收集，使得采集到的被测物体的外形以及位置信息更加精准，也便于后续对物体的定位计算；利用卷积神经网络和定位模型对被测物体的中心位置进行定位，大大提高了定位的精准度，并且本方法为自动化测量工具，人力要求低，有效地节省了劳动力。
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公开(公告)号：CN112381796B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202011280726.7
申请日：2020-11-16
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开一种基于红外数据的导线缺陷识别及检测方法，包括：获取原始红外图像并对原始红外图像进行预处理；采用LSD线段检测法提取导线区域，并采用深度卷积神经网络提取绝缘子区域；提取导线区域和绝缘子区域的局部灰度极值点得到极值点点集并剔除极值点点集中两点距离小于设定值的部分点和灰度值低于设定值的部分点；采用漫水填充算法对被剔除的部分点的极值点点集周围的灰度图像进行分割得到疑似缺陷区域；统计疑似缺陷区域相对于其周围其他区域的温度差异，若温度差异大于阈值温度，则选取该极值点为缺陷点。本发明解决了目前存在的导线缺陷识别及检测方法的判断精准度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112558091A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011359488.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种输电线对树空间距离的实时检测方法、装置及终端设备，该方法利用激光雷达进行扫描，获取含有树杆、地面参考物、输电线的三维空间点云数据，建立三维点云模型，并对三种点云进行分离；将树杆点云沿着树杆点云延伸方向划分成多个线段形成多个树杆点云线段；选取当前树杆点云线段的中心点作为节点；计算节点坐标并汇总所有树杆上节点的点云坐标，求解节点中相对地面参考物的竖直方向距离最高的节点，作为目标节点；再对目标树杆点云线段中进行线段拟合，得到目标树杆点云线段的最高位置点。本发明提升了树高的精确提取度，为后续树线距离计算提供了可靠数据源以及精度保障，便于精准预测树障。
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公开(公告)号：CN112558091B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202011359488.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种输电线对树空间距离的实时检测方法、装置及终端设备，该方法利用激光雷达进行扫描，获取含有树杆、地面参考物、输电线的三维空间点云数据，建立三维点云模型，并对三种点云进行分离；将树杆点云沿着树杆点云延伸方向划分成多个线段形成多个树杆点云线段；选取当前树杆点云线段的中心点作为节点；计算节点坐标并汇总所有树杆上节点的点云坐标，求解节点中相对地面参考物的竖直方向距离最高的节点，作为目标节点；再对目标树杆点云线段中进行线段拟合，得到目标树杆点云线段的最高位置点。本发明提升了树高的精确提取度，为后续树线距离计算提供了可靠数据源以及精度保障，便于精准预测树障。
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公开(公告)号：CN112419402A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011359489.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及图像定位的技术领域，具体涉及一种基于多光谱影像和激光点云的定位方法，包括以下步骤：利用多光谱影像和激光点云方法获取电力廊道中被测物体的图像和位置姿态数据；利用图像及位置姿态数据构建卷积神经网络；对神经网络进行训练，生成被测物体的定位模型，对被测物体进行定位。本发明的基于多光谱影像和激光点云的定位方法使用多光谱影像和激光点云技术进行图像、位置信息的收集，使得采集到的被测物体的外形以及位置信息更加精准，也便于后续对物体的定位计算；利用卷积神经网络和定位模型对被测物体的中心位置进行定位，大大提高了定位的精准度，并且本方法为自动化测量工具，人力要求低，有效地节省了劳动力。
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