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公开(公告)号：CN115809986A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211341101.6
申请日：2022-10-30
申请人： 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G08B21/02 , G08B29/18 , G06T7/80 , G06T7/70 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/40 , G06N3/082 , G01S13/08 , G01S13/86
摘要： 本发明涉及一种多传感器融合的输电走廊智能外破检测方法，该方法基于YOLOv3算法，利用深度神经网络模型压缩技术，在尽可能减少精度损失的前提下，大幅度压缩模型体积，大幅减少模型参数量和计算量，加快模型推理速度，确保检测实时性，同时融合毫米波雷达传感器和相机雷达传感器，准确获取图像中目标的深度距离，并以此进行坐标转换，进一步测算出图像目标与电力线之间的距离，并以此作为报警判别条件。本发明能在保证检测精度的前提下有效降低误报率，实现对输电走廊外破实时监测，提高输电走廊在线视频监控质量，保障输电走廊安全，提高电力设备运行安全稳定性。
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公开(公告)号：CN116563557A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310437268.0
申请日：2023-04-22
申请人： 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
IPC分类号： G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及一种基于域适应网络的电力设备不规则外表面缺陷检测方法，方法首先通过构建包含特征生成器和分类器的域适应架构以增强模型的泛化能力；然后在特征生成器部分增加纹理提取支路，从而提升网络纹理特征感知的能力；并通过添加辅助预测支路的方式，来引导和约束特征提取的过程；其次通过生成器和分类器的对抗学习，得到适用于电力设备不规则外表面缺陷高精度检测模型。本发明具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN116580177A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310446375.X
申请日：2023-04-23
申请人： 武汉大学 , 西安理工大学 , 武汉敏捷数云信息技术有限公司
IPC分类号： G06V10/22 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/48 , G06V10/28 , G06V10/20 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种室外场景下指针式表计读数的检测方法，包括如下步骤：(1)通过YOLOv7网络对表计进行目标检测获得仅包含表盘的候选框图像；(2)对上述图像进行霍夫圆检测后裁剪出表盘；(3)对表盘图像进行预处理；(4)根据刻度线特征检测表盘的始末刻度线；(5)采用Suzuki算法进行轮廓提取；(6)提取完轮廓后对图表上的轮廓进行分离并重构表盘二值图，去除阳光阴影、污渍、符号、数字的干扰。本发明通过深度学习、目标检测以及图像处理、检测技术，可以用于电力场景下的表计读数。该方法可以克服阳光带来的阴影、反光和表盘上的污渍对表计读数的影响，节省了人力资源，保障了电力安全。
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公开(公告)号：CN115294595A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210727367.8
申请日：2022-06-24
申请人： 武汉大学 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC分类号： G06V30/422 , G06V30/414
摘要： 本发明公开了一种变电站一次接线图智能解析方法，包括：1）基于目标检测算法和模板匹配法实现一次接线图图元位置检测与旋转角度识别；2）利用霍夫直线检测识别接线图中主要连接线，并根据图元位置检测图元端点；3）使用背景色填充图元所在像素区域，获得仅包含连接线的一次接线图，采用阈值分割提取连接线像素；4）选取任意一个图元的端点作为起始生长点，获取与该起始生长点的连通区域，采用或复制先检测拟合该连通区域；本发明优点是：可从非结构化的一次接线图中智能提取元件、拓扑关系、关键字等结构化信息，自动生成接线表，可以有效的对现有一次接线图进行数字化管理，大大提高变电站运维管理人员的工作效率。
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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
申请人： 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分类号： G06V10/22 , G01H17/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 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：CN112183317B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011030511.X
申请日：2020-09-27
申请人： 武汉大学
摘要： 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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公开(公告)号：CN112183313B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011030237.6
申请日：2020-09-27
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种电力作业现场动作识别方法，该方法基于SlowFast算法，属于深度学习视频识别技术，利用计算机视觉技术和计算机强大的计算能力对作业现场的视频图像进行分析，识别作业人员的动作，并与规范作业流程中包含的动作进行对比，起到实时监控的作用，能有效提高现场作业监控质量，降低现场作业安全风险。
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公开(公告)号：CN112183317A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011030511.X
申请日：2020-09-27
申请人： 武汉大学
摘要： 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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公开(公告)号：CN118863150A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410893771.1
申请日：2024-07-04
发明人： 马恒瑞 , 杨昌华 , 王波 , 马富齐 , 侯慧 , 王枭 , 司杨 , 陈晓弢 , 苏小玲 , 麻林瑞 , 王红霞 , 张嘉鑫 , 罗鹏 , 张迎晨 , 王蔚 , 杨金龙 , 丁书伟 , 王家豪 , 刘书福
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/09
摘要： 本发明提供一种基于多尺度特征融合的TPE‑CBiGRU分布式光伏短期功率预测方法，属于光伏功率预测领域，包括以下步骤：S11：基于KNN插值法自动计算填补数据中的缺失值和异常值进行原始数据预处理；S12：由原始处理数据、时间特征和功率周期特征矩阵三部分进行融合构建输入特征矩阵；S13：数据标准化将步骤S12构建的输入特征矩阵进行Z‑Score标准化；S14：将步骤S13产生的数据集输入到TPE‑CBiGRU模型中进行训练，并使用基于TPE的贝叶斯超参数优化算法进行超参数寻优；S15：预测结果分析；本发明针对分布式光伏场短期功率预测中的气象条件、时间特征及功率周期性特征的全面提取与融合不足的问题，实现了特征信息提取的全面性，提高了短期光伏功率预测精度。
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公开(公告)号：CN117422750A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311419098.X
申请日：2023-10-30
申请人： 河南送变电建设有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京斯泰恩智慧能源技术有限公司 , 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种场景实时距离感知方法、装置、电子设备及存储介质，通过对双目相机拍摄到的左右变电站场景图像进行直方图均衡化处理，使左右图像的亮度分布更加均匀，有利于后续的特征提取和匹配；采用轻量化的深度可分离变形卷积对经过处理的左右变电站场景图像进行特征提取，克服利用可变形卷积增强深度可分离卷积的感受野，从而提取更丰富的特征信息；基于多视差通道注意力代价聚合，多视差通道注意力机制可以更好地捕捉不同视差通道下的物体信息，并提高场景距离感知的精度和鲁棒性，从而更准确地构建代价聚合，提高立体匹配的准确性。
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