公开(公告)号：CN116797594A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310834753.1

申请日：2023-07-10

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 李冰 ,  白云山 ,  韩宇辰 ,  赵宽 ,  翟永杰

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种风机桨叶缺陷检测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及图像分割技术领域，所述方法包括：获取待检风机桨叶的图像；将待检风机桨叶的图像输入至风机桨叶缺陷检测模型中，得到待检风机桨叶的缺陷类型；风机桨叶缺陷检测模型是利用训练数据集对改进UNet网络进行训练得到的，训练数据集包括多张训练用风机桨叶的图像和对应的缺陷类型，改进UNet网络包括编码网络、卷积块注意网络和解码网络，编码网络为ResNet34网络，本发明将UNet网络中的编码网络替换为ResNet34网络，提高了风机桨叶缺陷的检测精度。

公开(公告)号：CN115409776A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202210881028.5

申请日：2022-07-26

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 翟永杰 ,  陈年昊 ,  白云山 ,  赵宽 ,  李冰 ,  郭聪彬 ,  王乾铭

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及一种基于方位推理的输电线路金具图卷积检测方法及系统，所述方法包括如下步骤：基于特征提取网路模型，获得基础特征图；基于方位先验矩阵，对基础特征图进行自适应学习，获得区域方位邻接矩阵；将基础特征图中的基础特征作为节点，将区域方位邻接矩阵作为节点之间的连接关系，构建空间连接图；将空间连接图输入图卷积神经网络进行方位推理，获得增强特征图；将增强特征图级联到基础特征图上；将级联特征图输入全连接层进行金具类型和方位的识别。本发明将方位先验矩阵作为不同金具空间结构的先验知识，构建空间连接图，并设计图卷积神经网络采用方位推理的方式将空间连接图融合进检测和识别的过程中，提升了输电线路金具检测的精度。

公开(公告)号：CN115035099A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210806100.8

申请日：2022-07-08

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 李冰 ,  王天 ,  白云山 ,  赵宽 ,  郭聪彬 ,  翟永杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06F17/18 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出了一种变电站设备缺陷检测方法及系统，属于电力系统自动化检测技术领域，利用目标设备图像提取网络先从红外图像中进行目标设备图像的提取，然后对单个目标设备进行缺陷分析，将对变电站设备红外图像的缺陷检测的问题转化为一个两级检测问题，即先进行目标检测，再进行缺陷检测的过程，解决了难以直接从具有冗余背景和密集目标的红外图像中检查变电站设备的问题，同时对变电站设备图像进行超像素划分，能够提供更多细节，而且以超像素为处理单位，减少了计算成本，降低了复杂性，提高了变电站设备缺陷检测的效率。

公开(公告)号：CN115797806A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211475454.5

申请日：2022-11-23

Applicant: 华北电力大学(保定) ,  南开大学

Inventor： 王乾铭 ,  白云山 ,  郭聪彬 ,  赵宽 ,  祝文斌 ,  苑晶 ,  王亚茹 ,  李冰 ,  翟永杰

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明适用于输电线路巡检技术领域，提供了一种输电线路多金具检测方法及装置，该方法包括：获取航拍图像数据集；根据航拍图像数据集，构建金具平均相对距离先验矩阵；对航拍图像数据集中的金具图像进行粗检测，获得粗检测结果；根据粗检测结果和金具平均距离先验矩阵，通过聚类算法获得金具密集分布的结构场景子区域；对结构场景子区域进行精检测，获得精检测结果；将粗检测结果与精检测结果进行结合，获得最终的多金具检测结果。本发明能够合理利用高分辨率金具图像中所包含的信息，避免处理过程中的小目标信息丢失，并有效解决了金具聚合结构中的密集遮挡问题。

公开(公告)号：CN115223155A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210881433.7

申请日：2022-07-26

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 李冰 ,  王天 ,  赵宽 ,  白云山 ,  张效铭 ,  翟永杰

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种逆光条件下的绝缘子识别系统及方法，所述识别系统包括：第一单模态特征金字塔解码器、第二单模态特征金字塔解码器、特征融合模块和交互式增强解码器。本发明考虑到可见光成像在逆光条件下纹理特征少的缺点，利用红外图像来补充RGB图像的信息，分别利用第一单模态特征金字塔解码器、第二单模态特征金字塔解码器对绝缘子的RGB图像和红外图像进行特征提取，之后利用特征融合模块中进行特征的融合，以加强特征的信息，之后将融合后的特征送入到交互式解码器中进行图像的恢复与检测。本发明可实现逆光条件下绝缘子的有效识别。

公开(公告)号：CN115205256A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210829669.6

申请日：2022-07-14

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 翟永杰 ,  胡哲东 ,  白云山 ,  赵宽 ,  李冰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种融合迁移学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法及系统，属于绝缘子检测领域，首选构建正常绝缘子数据集和缺陷绝缘子数据集，然后利用正常绝缘子数据集训练第一FasterR‑CNN网络，将模型迁移到样本数量较少的绝缘子缺陷图像上，对绝缘子进行定位并裁剪绝缘子区域，最后以绝缘子局部图像为输入，使用FasterR‑CNN模型对绝缘子缺陷检测权重进行训练，实现缺陷的分类和定位。本发明以FasterR‑CNN算法作为基线模型，提出了融合迁移学习的两级的目标检测模型，有效解决了在背景复杂的情况下检测效果不佳的问题，提高了绝缘子缺陷的检测精度。