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公开(公告)号：CN116502672A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310508185.6
申请日：2023-05-06
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
Inventor： 谭海傲 , 陆林 , 何勇 , 原瀚杰 , 陈亮 , 赵健 , 欧祖宏 , 吴龙杰 , 徐杞斌 , 夏国飞 , 姜天杭 , 董承熙 , 罗建斌 , 程昭荣 , 张雨 , 苏杰锋 , 何重吉 , 覃平俊
IPC: G06N3/0442 , G06N3/063 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种神经网络量化部署方法、系统、设备和介质，通过获取输电线路绝缘子缺陷数据集，采用输电线路绝缘子缺陷数据集对预设神经网络模型进行数据集配置，生成初始神经网络模型。将初始神经网络模型中的长短期记忆网络层进行分解，生成中间神经网络模型。采用中间神经网络模型和输电线路绝缘子缺陷数据集进行量化校准，生成量化参数序列。采用量化参数序列和中间神经网络模型进行分类预测，确定目标神经网络模型。长短期记忆网络层被转换为用于单层量化的现有算子，并部署在嵌入式神经网络模型上，提高模型的运行效率和准确性，适用于各种类型的侵入式系统和神经网络模型。
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公开(公告)号：CN116342587A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310569083.5
申请日：2023-05-18
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: 本发明公开了一种应用于边缘设备的绝缘子缺陷检测方法、装置和设备，其包括根据预设剪枝操作，采用稀疏训练对目标检测初始模型进行剪枝操作，生成绝缘子缺陷检测模型，并将绝缘子缺陷检测模型部署在边缘设备内部，通过边缘设备获取待识别绝缘子图像，将待识别绝缘子图像输入由组成的特征提取网络、特征融合网络和检测头组绝缘子缺陷检测模型，采用特征提取网络对待识别绝缘子图像进行特征提取操作，生成多个绝缘子特征图，通过特征融合网络对多个绝缘子特征图进行特征融合操作，生成多种融合特征图，采用检测头组对各个融合特征图进行缺陷检测。解决了现有模型体积过大和检测速度较慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN114967755A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210780373.X
申请日：2022-07-04
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: G05D1/10
Abstract: 本申请公开了一种无人机巡检系统中的边缘计算协同控制方法和相关装置，用于解决现有无人机巡检系统对边缘计算的协同，无有效控制方法的技术问题。其中，方法包括：步骤S1、将各无人机的初始执行策略作为当前执行策略，并计算无人机巡检系统对应的当前成本；步骤S2、基于无人机巡检系统的当前系统状态，确定各无人机的下一执行策略和对应的下一成本；步骤S3、判断当前成本是否大于下一成本，若是，则执行步骤S4；步骤S4、获取到策略更新请求后，发送下一执行策略至无人机，使得无人机更新当前执行策略；步骤S5、将下一成本作为当前成本后，判断无人机巡检系统是否满足预置收敛条件，若是，则结束进程，否则返回步骤S2。
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公开(公告)号：CN114782839A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210333321.8
申请日：2022-03-31
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: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种输电线路巡检故障的检测方法、装置、设备及存储介质，用于解决现有的故障检测方法难以实现实时故障检测的技术问题。其中，方法包括：获取巡检输电线路时拍摄的巡检图像；对所述巡检图像进行特征提取，得到输出特征图；对所述输出特征图进行目标检测，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括：类别信息和位置信息；对所述位置信息进行解码，得到目标边界框；根据所述目标边界框和所述类别信息，输出所述巡检图像对应的故障检测结果。
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公开(公告)号：CN113657286A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110950594.2
申请日：2021-08-18
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: 本发明提供了一种基于无人机的输电线路监测方法及装置，属于输电线路巡检技术领域，包括利用该监测模型对无人机拍摄并处理后的视频图像进行异物监测，识别输电线缆上的异物情况并且判断异物引起输电线缆的变形程度，进而根据变形程度确定预警等级。本发明由于采用监测模型代替人工识别异物，能够较好的避免遗漏识别的问题，并且也减少了人力成本。另外，得益于计算机的处理速度，使用监测模型可以快速准确地识别大量输电线缆图像，提升了异物监测的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108846352A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810590015.6
申请日：2018-06-08
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: 本发明涉及遥感数据融合及智能化应用领域，即采用多源传感器遥感数据融合实现地表植被覆盖的精细提取，更具体地说，本发明涉及一种高光谱图像与激光雷达点云融合的植被分类与识别方法。本发明针对地表植被覆盖分类与识别的难点，采用一种融合高光谱图像和激光雷达点云数据特征的组合分类方法，并对影响分类精度的空谱特征进行优化选择与组合，从而进一步提高植被覆盖分类和识别的精度，增加植被覆盖制图的精细度。
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公开(公告)号：CN119337710A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411357707.8
申请日：2024-09-26
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: G06F30/27 , G06F30/18 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N5/01 , G01R31/12 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种空气间隙击穿电压的确定方法及装置、计算机程序产品，包括：获取空气间隙数据，空气间隙数据包括多个电场特征量形成的电场特征集；将空气间隙数据输入至击穿电压确定模型中，输出得到目标击穿电压，击穿电压确定模型为利用多组训练数据对预定模型中进行训练所得到的收敛模型，每组训练数据均包括样本电场特征集和样本击穿电压；在目标击穿电压小于设定电压的情况下，判定空气间隙的绝缘特性不满足继电保护需求。该方法解决了现有技术中主要依赖于实验数据，而空气间隙击穿特性的试验研究存在周期长、代价高导致预测结果准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN119337618A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411462557.7
申请日：2024-10-18
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: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F17/12 , G06F17/13 , H02H1/00 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请提供了一种分频式脱离器参数的选择方法和选择装置，该方法包括获取初始物理参数；对初始物理参数分别进行电场计算和磁场计算，得到电磁参数，并根据电磁参数计算热源项和电磁力，电磁参数包括电场强度、电流密度和磁场强度；利用热源项和电磁力在温度场边界条件和流场边界条件下联立求解能量守恒方程、质量守恒方程和动量守恒方程，得到温度场、速度场和压力场；根据温度场、速度场和压力场选取分频式脱离器的目标参数，目标参数包括放电间隙距离、分频电感的电感值、火花间隙距离和发热电阻阻值。本申请解决了现有技术中对分频式脱离器的参数缺乏系统的选择导致脱离器的性能低下的问题。
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公开(公告)号：CN116543248A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310011655.8
申请日：2023-01-05
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: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/082 , G06F11/22
Abstract: 本申请公开了一种适用于嵌入式GPU平台的检测方法及相关装置，包括：获取待检测的输电线路图像集，将输电线路图像中的正常设备和缺陷设备进行标注，对输电线路图像进行清洗处理后划分为训练集、验证集和测试集；构造深度可分离卷积，基于深度可分离卷积、激活函数与BN层建立目标检测网络；采用通道滤波方法对目标检测网络的通道进行剪枝，并从目标检测网络的最后一层逐层向前对整个目标检测网络进行修剪，同时逐层进行重新训练和重新计算L1范数的算法；通过训练集对剪枝后的目标检测网络进行训练后，将目标检测网络部署到边缘端设备GPU嵌入式平台上。从而解决了现有目标检测模型不能同时兼顾检测精度和运算效率的技术问题。
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公开(公告)号：CN113538387A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110836957.X
申请日：2021-07-23
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: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的多尺度巡检图像识别方法及装置，通过机载视觉传感器实时获取绝缘子的视频信息图像，并对获得的视频信息图像进行处理，获取待检测图像；将所述待检测图像输入到初步图像识别模型中进行一次识别，输出识别结果或未识别图像；然后将未识图像进一步处理后输入到最终图像识别模型中进行二次识别，输出识别结果；通过两次识别，解决了简单易识别图形仍要经过复杂转换增加计算负担和识别时间的问题，降低计算负担，同时，对深度卷积神经网络进行改进，提升算法模型的泛化能力，解决遮挡物对识别结果的影响，进一步提升检测的精确度。
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