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公开(公告)号：CN115482262A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210910738.6
申请日：2022-07-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
Inventor： 董翔宇 , 樊培培 , 刘之奎 , 朱涛 , 李腾 , 宋健 , 蒋欣峰 , 葛健 , 刘锋 , 柯艳国 , 罗沙 , 谢佳 , 王子磊 , 张俊杰 , 黄道均 , 马欢 , 石玮佳 , 方晶晶 , 索浩银 , 方波 , 张晗
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型，属于图像识别技术领域。所述几何配准方法包括：获取源图像和配准图像；对所述源图像和配准图像分别执行结构信息提取操作以得到对应的第一特征和第二特征；根据所述第一特征和第二特征执行注意力相关图计算操作以得到注意相关图；根据所述注意力相关图分别执行多次策略网络计算操作以得到对应的多个第一向量；根据所述第一向量和所述注意相关图执行值融合网络计算操作以得到配准参数。该几何配准方法及模型能够准确完成图像配准操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115239621A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210658300.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06T19/00 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例提供一种基于虚实匹配的变电站视觉智能巡检方法，属于变电站巡检领域。所述方法通过获取的真实场景变电站的场景布局和设备分布情况生成与真实变电站场景一致的数字孪生变电站。在获取真实变电站的真实场图像后获取与其对应的虚拟场景图像，并且经过进一步的计算得到虚拟场景解析图像和与其对应的真实场景解析图像。将需要检测的设备进行分类，然后对分类后的对应的真实场景图像进行相应的检测，并将检测结果发送出去，以提醒工作人员，该方法能够大幅度的提升变电站的自动化运维水平，且能够有效提高变电站缺陷检测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN115631135A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211160989.3
申请日：2022-09-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
Inventor： 董翔宇 , 樊培培 , 葛健 , 宋文龙 , 刘之奎 , 朱涛 , 李腾 , 索浩银 , 廖军 , 张俊杰 , 谢佳 , 王子磊 , 黄道均 , 景瑶 , 马欢 , 赵梦露 , 蒋欣峰 , 李奇 , 张晗 , 吴冬晖
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例提供一种变电站缺陷检测方法、系统和计算机可读存储介质，属于变电站巡检领域。所述方法包括：获取现场巡检图像；使用目标检测算法对所述巡检图像进行检测，以获取待测设备的类型和位置；根据目标检测结果对巡检图像进行剪裁，以得到设备图像；将所述设备图像输入至抠图算法网络，以得到关于所述待测设备的前景设备图像；将得到的所述前景设备图像按照设备类型输入至对应的异常检测网络，以判断所述待测设备的异常情况和缺陷位置；将所述异常检测网络得到的结果输出。该方法能够在摆脱数据依赖的情况下对变电站设施进行设备缺陷检测。
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公开(公告)号：CN115861882A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211529638.5
申请日：2022-11-30
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
Inventor： 董翔宇 , 石永建 , 樊培培 , 李腾 , 朱涛 , 廖军 , 张俊杰 , 赵梦露 , 李奇 , 周正 , 高源 , 谢佳 , 黄杰 , 郭振宇 , 张学友 , 魏南 , 马欢 , 王子磊 , 张晗
Abstract: 本发明实施例提供一种基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习方法，属于视频的语义分割技术领域。该方法包括：预设源域标注好的训练数据集、目标域的训练集以及目标域的测试集；构建用于对源域视频进行语义分割的语义分割模型，语义分割模型包括SegNet网络、FlowNet网络以及SFM网络，且SegNet网络用于提取输入的源域视频的语义分割信息，FlowNet网络用于提取输入的源域视频的光流标签；SFM网络用于在光流标签的监督下，从语义分割信息提取出最终的语义分割信息；采用训练数据集训练FlowNet网络，以使得FlowNet网络能够从输入的源域视频中提取光流标签；采用训练好的FlowNet网络和训练数据集训练SFM网络；采用目训练数据集、训练集、训练好的FlowNet网络和SFM网络训练SegNet网络。
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公开(公告)号：CN114359711A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111508103.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 董翔宇 , 朱涛 , 刘之奎 , 徐斓瑛 , 容圣海 , 李腾 , 廖军 , 罗沙 , 谢佳 , 李卫国 , 黄道均 , 王子磊 , 周正 , 张俊杰 , 王刘芳 , 李冀 , 刘鑫 , 朱元付 , 常文婧
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种自适应步幅卷积的细粒度图像识别方法及系统，属于图像识别技术领域。所述识别方法包括：将待分类图像输入注意力图提取器中以得到具有突出判别区域的注意力图，其中，所述注意力图提取器包括卷积神经网络、特征图重塑模块和三线性乘积模块，所述卷积神经网络用于根据所述待分类图像生成对应的特征图，所述特征图重塑模块用于将所述特征图重塑成矩阵，所述三线性乘积模块用于根据所述矩阵生成所述注意力图；采用步幅向量生成器根据所述注意力图生成用于表示卷积核分别沿着x轴和y轴方向上扫描的步幅向量；采用动态步幅卷积模块根据所述步幅向量对所述特征图进行滑窗计算以得到所述识别结果。该识别方法及系统能够提高图像识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114359711B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111508103.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 董翔宇 , 朱涛 , 刘之奎 , 徐斓瑛 , 容圣海 , 李腾 , 廖军 , 罗沙 , 谢佳 , 李卫国 , 黄道均 , 王子磊 , 周正 , 张俊杰 , 王刘芳 , 李冀 , 刘鑫 , 朱元付 , 常文婧
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T3/4007
Abstract: 本发明提供一种自适应步幅卷积的细粒度图像识别方法及系统，属于图像识别技术领域。所述识别方法包括：将待分类图像输入注意力图提取器中以得到具有突出判别区域的注意力图，其中，所述注意力图提取器包括卷积神经网络、特征图重塑模块和三线性乘积模块，所述卷积神经网络用于根据所述待分类图像生成对应的特征图，所述特征图重塑模块用于将所述特征图重塑成矩阵，所述三线性乘积模块用于根据所述矩阵生成所述注意力图；采用步幅向量生成器根据所述注意力图生成用于表示卷积核分别沿着x轴和y轴方向上扫描的步幅向量；采用动态步幅卷积模块根据所述步幅向量对所述特征图进行滑窗计算以得到所述识别结果。该识别方法及系统能够提高图像识别的准确性。
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