-
公开(公告)号：CN109377459B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811166453.6
申请日：2018-09-30
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种生成式对抗网络的超分辨率去模糊方法，包括：S1、运用DRCN网络结构，组成超分辨率深度卷积网络，建立对抗网络模型；S2、结合SRGAN网络代价函数，提升对抗网络性能；S3、选择清晰图片，进行高斯噪声、运动模糊添加，实现训练。本发明针对运动模糊的特征进行分析，对样本人工噪声进行设计，加入散焦模糊核、多方向运动模糊核，实现模糊图像两倍放大的超分辨率去运动模糊处理，并对无人机拍摄的模糊图像进行实验分析，可以极大降低专业知识经验对去模糊算法设计的影响。
-
公开(公告)号：CN113724181A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202010435814.3
申请日：2020-05-21
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路螺栓语义分割方法及系统，包括：对于获取到的输电线路待识别图像，对螺栓所在的区域进行定位，得到螺栓所在区域的定位图像；分别获取所述定位图像的具有细节特征的低层特征图和具有语义信息的高层特征图；将所述低层特征图和高层特征图进行融合；基于融合后的特征图得到定位图像的像素级语义分割结果，实现输电线路螺栓的缺陷分类。本发明有益效果：通过螺栓区域定位图像滤除了图像绝大部分背景，非常有效地降低了背景干扰，提高了螺栓的识别精度；通过融合多尺度空洞卷积池化特征与多维度高低层特征信息，提高了螺栓的分类精细化程度，实现了对输电线路螺栓的语义分割。
-
公开(公告)号：CN110614638B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910887726.4
申请日：2019-09-19
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种变电站巡检机器人自主采集方法及系统，被配置为利用目标检测算法实现双目相机左右目图像中目标设备的实时识别及跟踪，获取双目相机图像中目标设备区域内的三维位置信息，并映射为机器人坐标系的位置坐标，结合所述导航地图，驱动机器人本体运行至目标设备的最佳观测位置，控制云台运动使巡检相机对准目标设备，实现目标设备的图像的自主采集过程。
-
公开(公告)号：CN112990306A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110269211.5
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电设备缺陷识别方法及系统，包括：获取电力设备图像信息并进行预处理；将获取的电力设备图像信息输入到训练好的卷积神经网络模型，输出缺陷分类结果及缺陷位置；其中，所述卷积神经网络模型在训练过程中，为每一个分类类别分别设置类别编号和类别系数，用以决定主导训练的类别。本发明使用带权重的softmaxloss函数，增加代表某类的权重因子和代表指定某类的类别编号两个参数来确定类别和当前类别的系数，通过系数来控制当前类别在反向传播中的重要性，能够解决训练样本不均衡分类的问题，保证检测结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN107553461B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201710806760.5
申请日：2017-09-08
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网智能科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种架空输电线路地线全程自动巡检机器人、系统及方法，机器人包括多个并列分布的驱动臂，以及锁紧装置和控制箱，驱动臂下端设置有锁紧装置，锁紧装置固定于机器人控制箱上，控制箱位于机器人底部；驱动臂包括机械臂、驱动轮、从动轮和旋转关节，驱动轮和从动轮布设于机械臂上，机械臂可绕旋转关节转动，且驱动轮、从动轮和旋转关节的中心位于同一轴线上；锁紧装置与旋转关节位于一个平面上，控制旋转关节的卡合与释放。本发明通过地线无障碍通道与机器人的配合，能够提高机器人安全通过输电线障碍物的效率，提高巡检效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119692420A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411724941.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06N3/09 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种电力设备视觉大模型构建、训练、评估方法及系统，该电力设备视觉大模型构建、训练、评估方法包括：基于历史电力巡检图像以及扩充电力巡检图像构建电力样本数据库；基于电力样本数据库中的电力样本图像以及对预先构建的电力大模型进行预训练，生成电力检测基准大模型；在所述电力检测基准大模型中添加可调融合重参数化和适配器的双分支结构得到业务模型；对所述业务模型进行多轮粗粒度训练和细粒度训练，得到电力场景下的缺陷检测业务大模型。通过上述技术方案，提高了缺陷检测业务大模型的训练效率，以及训练后的缺陷检测业务大模型更加应用在不同电力场景中的模型性能。
-
公开(公告)号：CN119206596A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411719259.1
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质。该方法包括：获取通用电力场景的通用异常检测视觉子模型、通用文本编码器和通用语言子模型；基于通用异常检测视觉子模型、通用文本编码器和通用语言子模型，以及目标电力场景的第二样本图像、第二样本图像关联的第二提示文本、第二样本图像关联的第二异常检测问题文本、第二样本图像关联的第二异常检测定位标签和第二样本图像关联的第二异常检测答案标签，获取目标电力场景的电力设备多模态大模型；采用目标电力场景的电力设备多模态大模型对目标电力场景的待检测图像进行异常检测。本发明实施例可以提高电力设备多模态大模型的构建效率和待检测图像的异常检测准确度。
-
公开(公告)号：CN117274723B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311557590.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
Inventor： 刘广秀 , 王万国 , 李振宇 , 王童 , 许荣浩 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 邱镇 , 卢大玮 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了一种用于输电巡检的目标识别方法、系统、介质及设备，包括：获取巡检图像，通过业务模型，得到输电设备缺陷；其中，业务模型的获取步骤包括：基于分块后的掩膜图中的前景区域的外接矩形，将分块后的虚拟可视化图像划分为前景图和背景图，基于所述前景图和背景图，训练得到前景背景分类模型；采用所述前景背景分类模型，对无标签数据集中的巡检图像分类，得到前景图和背景图；基于分类得到的前景图和背景图，运用掩码自编码器模型架构对教师模型进行预训练，并通过知识蒸馏，得到学生模型后，使用标签数据集对学生模型进行迁移学习，得到业务模型。提高了输电设备缺陷的识别精度。
-
公开(公告)号：CN110992263B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201911183719.2
申请日：2019-11-27
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像拼接方法及系统，包括：提取待拼接图像的特征点，对特征进行描述，得到粗匹配的特征点；在粗匹配点集相邻的像素区域中统计符合匹配关系的特征点数量，通过计算特征邻域分数，剔除错误的匹配点；根据精确匹配的特征点计算待拼接图像的单应性变换矩阵；通过加权平滑算法，实现图像无缝拼接。本发明有益效果：在特征精匹配速度和配准精度上得到较大的提升，合成的图像无明显的几何错位和模糊问题，重叠区域的边缘过渡良好。
-
公开(公告)号：CN110688925B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910887482.X
申请日：2019-09-19
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了基于深度学习的级联目标识别方法及系统，获取巡检图像的待检测样本，对目标检测样本标记，并对样本数量进行扩充；融合图像增强数据的多特征进行多级深度学习检测算法，实现针对占比较大目标的显著设备检测，剔除复杂背景对检测算法的噪声干扰；融合图像增强数据的多特征进行多级深度学习算法检测，提高深度学习在小目标检测中的检测准确率，降低了图像质量对检测算法的影响。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
61
records
(took 0.048 seconds)
