基于深度学习算法的变电站设备智能测温方法

    公开(公告)号:CN112085089A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202010926900.4

    申请日:2020-09-03

    Abstract: 本发明涉及电力设备状态检测技术领域,提供了基于深度学习算法的变电站设备智能测温方法,包括通过巡检设备的摄像头采集红外热成像图像;对红外热成像图像进行预处理;将预处理后的红外热成像图像带入预先建立的目标检测模型,以识别待测温设备的设备类型及关键部位并标注出对应关键部位的识别框;提取识别框内的像素值并计算出该识别框内待测温设备关键部位温度;将计算出的温度与该设备关键部位的预设温度进行比较,若计算出的温度超出预设温度,则判断该设备存在过热缺陷;收集存在过热缺陷的红外热成像图像。通过目标检测模型识别(热成像图像中)待测温设备的设备类型及关键部位,并对其进行测温,实现了对目标测温区域温度的智能提取。

    变电站人员提前越线告警方法

    公开(公告)号:CN110956652A

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201911139039.0

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本发明公开了变电站人员提前越线告警方法,属于计算机视觉技术领域,目的在于克服现有变电站无法对工作人员越线提前告警的缺陷。变电站人员提前越线告警方法,通过摄像头采集变电站内危险区域图像集并对危险区域建立坐标系,通过卡尔曼滤波预测脚部轨迹,不需要贮存大量的观测数据,并且当得到新的观测数据时,可随时算得新的参数滤波值,便于实时处理观测成果,基于卡尔曼滤波策略能对误近危险点、随意穿越、误选误动作业目标等现象做到提前预警,防患于未然。

    一种基于正弦、余弦信号移相的损耗标准器及其控制方法

    公开(公告)号:CN118980863A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411064395.1

    申请日:2024-08-05

    Abstract: 本申请为一种基于正弦、余弦信号移相的损耗标准器及其控制方法,属于介质损耗测量领域,针对现有常用的高压介质损耗标准器存在测试局限性的问题,一种基于正弦、余弦信号移相的损耗标准器,包括基于正弦、余弦信号的移相电路,移相电路包括高压电阻、第一低压电阻、第二低压电阻、高压标准电容器、第一放大器、第二放大器、电阻器和第三放大器,高压电阻连接在第二放大器与待取样电压之间,第一低压电阻连接在高压电阻和第二放大器之间,第二低压电阻连接在高压标准电容器与第二放大器之间,第一放大器、第二放大器均连接电阻器,第三放大器与电阻器相连。测量范围广、模拟精度、稳定性高,采用总控单元控制,整个测量简便、安全。

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