电力设备故障检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品

    公开(公告)号:CN118967597A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410996048.6

    申请日:2024-07-24

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 本申请涉及一种电力设备故障检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。方法包括:采集待检测设备的初始图像;对所述初始图像进行特征提取,确定所述初始图像对应的时序特征和空间特征;根据所述时序特征、所述空间特征以及修复模型,确定所述初始图像对应的修复图像,并根据所述修复图像对所述待检测设备进行故障检测。采用本方法能够提高电力设备故障检测的准确率。

    输电杆塔的异常状态检测方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118865129A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410933080.X

    申请日:2024-07-12

    摘要: 本申请涉及一种输电杆塔的异常状态检测方法、装置、设备和存储介质。方法包括:获取待检测区域的输电杆塔的目标塔基图像;对输电杆塔的目标塔基图像进行第一特征提取处理,得到多个特征图;其中,不同特征图的尺度不同,以用于检测目标塔基图像中的不同尺度的对象。进一步地,根据各特征图和预设的异常状态检测模型,得到输电杆塔的异常状态检测结果。采用本申请,可以提高输电杆塔的异常状态检测的准确性。

    电力图像增强方法、装置、设备、存储介质和程序产品

    公开(公告)号:CN118967539A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410996069.8

    申请日:2024-07-24

    IPC分类号: G06T5/90 G06T5/40 G06T5/50

    摘要: 本申请涉及一种电力图像增强方法、装置、设备、存储介质和程序产品。方法包括:获取待处理电力图像,并对所述待处理电力图像进行特征提取,得到所述待处理电力图像对应的第一特征图;对所述第一特征图进行增强处理,得到所述待处理电力图像对应的第二特征图;根据所述第一特征图以及所述第二特征图,确定所述待处理电力图像对应的增强电力图像。采用本方法能够提高增强图像的图像质量。

    变压器油箱异常的检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品

    公开(公告)号:CN118887418A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411077444.5

    申请日:2024-08-07

    摘要: 本申请涉及一种变压器油箱异常的检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。方法包括:获取待检测的变压器油箱图像;基于目标检测模型对变压器油箱图像进行特征提取,得到多个特征提取图;基于目标检测模型对多个特征提取图进行特征融合处理,以获得多个特征融合图;从多个特征融合图中确定目标特征融合图,对目标特征融合图进行上采样处理,基于上采样特征图和目标特征提取图得到目标检测图,目标特征提取图的尺寸和上采样特征图的尺寸相同;基于目标检测模型的检测网络对目标检测图进行目标检测,以得到变压器油箱图像中的异常部分,异常部分的面积小于预设面积。采用本方法能够提高对变压器油箱图像中小目标的检测率。

    监测方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品

    公开(公告)号:CN118865237A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410861920.6

    申请日:2024-06-28

    摘要: 本申请涉及一种监测方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品,该方法通过获取电力系统中配电设备的可见光图像和红外温度图像,以及随机生成噪声图像,然后将可见光图像、红外温度图像和噪声图像输入至监测模型中进行监测,得到监测结果。上述方法中,通过将可见光图像和红外温度图像作为基础,利用噪声图像生成包括可见光图像特性和红外温度图像特征的图像,能够更好地保留和提取多源图像的关键信息,可以确保生成的图像在保持可见光图像细节的同时,充分融合红外图像的温度信息,实现对配电设备的全面监测,进而提高监测的准确性。

    视频异常检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品

    公开(公告)号:CN118781523A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410979178.9

    申请日:2024-07-22

    摘要: 本申请涉及一种视频异常检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括:获取待检测视频;将待检测视频输入至预设的异常检测模型,通过异常检测模型提取与待检测视频中除第一个视频帧外的每一个视频帧相邻的历史视频帧的局部特征和全局特征,并基于局部特征和全局特征对每一个视频帧进行异常检测,得到待检测视频中的异常视频帧。采用本方法能够提高异常检测结果的准确性。

    设备缺陷检测模型训练方法、设备缺陷检测方法及其装置

    公开(公告)号:CN118865022A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410979482.3

    申请日:2024-07-22

    发明人: 高朋 郑筠 何亮 李英

    摘要: 本申请涉及一种设备缺陷检测模型训练方法、设备缺陷检测方法及其装置。设备缺陷检测模型训练方法包括:获取目标设备的二维缺陷图像、三维点云数据;对二维缺陷图像进行图像特征提取,得到二维缺陷图像特征;将三维点云数据映射至二维平面,得到与二维缺陷图像的尺寸相同的点云投影特征图像,确定点云投影特征图像中点云投影特征;对二维缺陷图像特征与点云投影特征进行特征融合,得到融合特征数据;基于融合特征数据进行缺陷预测,得到缺陷预测结果;基于缺陷预测结果与缺陷标注数据的损失值,对初始设备缺陷检测模型进行训练。采用本方法能够训练出准确进行缺陷检测的设备缺陷检测模型。

    图像处理方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品

    公开(公告)号:CN118864311A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411083142.9

    申请日:2024-08-08

    摘要: 本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取样本清晰图像,并根据所述样本清晰图像合成辐照图像;针对所述辐照图像进行模糊处理,并添加噪声,以得到样本长曝光图像;对所述样本长曝光图像的颜色通道进行随机的仿生强度变换,并添加噪声,得到样本短曝光图像;将所述样本长曝光图像和所述样本短曝光图像作为训练样本,将所述训练样本所来源的样本清晰图像作为训练标签;通过所述训练样本和所述训练标签对待训练模型进行训练,在训练完成后得到图像生成模型。采用本方法得到贴合实际的训练集,以对训练模型进行训练,可以使模型学习长短曝光图像中的关键信息,以合成高质量图像。