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公开(公告)号：CN118262183B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410688862.1
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G01B15/02 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于X光图像的架空导线覆冰厚度测量方法及系统，该方法采用多种材料和线径的架空导线开展覆冰试验；利用BiFPN模块对YOLOv8模型颈部网络的融合模块进行替换，构建并训练架空导线覆冰X光图像智能分割模型，采用突触流分数对架空导线覆冰X光图像智能分割模型中的主干网络进行剪枝操作，得到轻量化架空导线覆冰X光图像智能分割模型；利用轻量化架空导线覆冰X光图像智能分割模型对现场拍摄的架空导线覆冰X光图像进行分割，输出覆冰区域二值图像，通过图像处理算法提取覆冰区域二值图像最大像素厚度和平均像素厚度，反演得到实际覆冰厚度。本发明提高了覆冰厚度测量的准确性和便捷性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118262183A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410688862.1
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G01B15/02 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于X光图像的架空导线覆冰厚度测量方法及系统，该方法采用多种材料和线径的架空导线开展覆冰试验；利用BiFPN模块对YOLOv8模型颈部网络的融合模块进行替换，构建并训练架空导线覆冰X光图像智能分割模型，采用突触流分数对架空导线覆冰X光图像智能分割模型中的主干网络进行剪枝操作，得到轻量化架空导线覆冰X光图像智能分割模型；利用轻量化架空导线覆冰X光图像智能分割模型对现场拍摄的架空导线覆冰X光图像进行分割，输出覆冰区域二值图像，通过图像处理算法提取覆冰区域二值图像最大像素厚度和平均像素厚度，反演得到实际覆冰厚度。本发明提高了覆冰厚度测量的准确性和便捷性。
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公开(公告)号：CN117991812B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410399358.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于北斗定位的集群无人机自主除架空线覆冰系统及方法，包括无人机机群、北斗定位装置、中央CPU、测距激光雷达、燃料容器、除冰装置和集群控制系统；集群控制系统包括无人机间距计算单元、编队单元、画面显示单元，编队单元将集群的无人机进行分队，分别飞行至指定的起始位置，通过等分法和遗传算法计算无人机的初始目标位置，建立距离函数，距离函数为每架无人机的间距总和，以距离函数值最大为目标，选择无人机的最优初始目标位置，将最优无人机的初始目标位置作为贪心算法的初始解，进行迭代得到飞行总路程最短的飞行航线。本发明能够根据监测的输电线路覆冰情况，对无人机编队进行合理的控制，提高效率。
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公开(公告)号：CN117991812A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410399358.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于北斗定位的集群无人机自主除架空线覆冰系统及方法，包括无人机机群、北斗定位装置、中央CPU、测距激光雷达、燃料容器、除冰装置和集群控制系统；集群控制系统包括无人机间距计算单元、编队单元、画面显示单元，编队单元将集群的无人机进行分队，分别飞行至指定的起始位置，通过等分法和遗传算法计算无人机的初始目标位置，建立距离函数，距离函数为每架无人机的间距总和，以距离函数值最大为目标，选择无人机的最优初始目标位置，将最优无人机的初始目标位置作为贪心算法的初始解，进行迭代得到飞行总路程最短的飞行航线。本发明能够根据监测的输电线路覆冰情况，对无人机编队进行合理的控制，提高效率。
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公开(公告)号：CN119888547A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510382593.0
申请日：2025-03-28
Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/096 , B64U20/87 , B64U20/80 , G01N29/06 , G01N23/04 , B64U101/26 , B64U101/30
Abstract: 本发明公开了一种融合多模态数据的耐张线夹缺陷无人机检测方法，包括以下步骤，建立数据集，数据集包含X光图像、超声图像和液压型耐张线夹图，构建融合多模态数据的耐张线夹缺陷检测模型；将数据集输入融合多模态数据的耐张线夹缺陷检测模型进行训练，获得训练后的融合多模态数据的耐张线夹缺陷检测模型，将X光图像和超声图像同时输入到训练后的融合多模态数据的耐张线夹缺陷检测模型中进行处理，获得Grad‑CAM热图，将Grad‑CAM热图处理为液压型耐张线夹图的大小并融合成像，在融合成像上显示输出检测的缺陷类型及判断位置。本发明通过融合超声图像和X光图像实现液压型耐张线夹缺陷智能检测。
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公开(公告)号：CN119885785A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510370943.1
申请日：2025-03-27
Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 , 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种X射线激励下GIS中局部放电仿真方法，包括如下步骤：在仿真软件中计算GIS内的初始电场分布；将初始电场分布导入到MATLAB模型中,定义各个仿真参数，得到GIS内SF6气体中的初始有效电子产生速率以及X射线光电离作用下产生的光电子速率；通过GIS内部电场强度和产生的电子速率判断是否产生局部放电，模拟电荷在SF6气体中的传导衰减，描述带电粒子的数值变化过程；产生局部放电后，输出局部放电的电荷量以及放电重复率；本发明通过数学表达式定量描述了局部放电过程中电子的变化，根据电场强度和电子数目两个特征量来判断局部放电的产生，获得的局部放电量、放电重复率与实际放电接近。
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