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公开(公告)号：CN119904796A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411702988.6
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴文理学院
IPC: G06V20/52 , G08B21/02 , G08B7/06 , H02G1/02 , G06V20/40 , G06V20/17 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于实时空间定位的带电作业监护方法，包括以下步骤：步骤1，无人机采集高空作业的实时视频图像信息；步骤2，提取视频图像信息中的特征信息，确定作业人员所处的实际空间位置；步骤3，选择平行于电力消缺对象所在垂直面的视频图像信息作为测算安全距离的监测面；步骤4，根据带电作业人员与接地体、带电体之间的真实距离计算组合间隙值；步骤5，将计算得出的组合间隙值与作业规范值比较，若组合间隙值大于等于作业规范值，则判断当前带电作业安全，若组合间隙值小于作业规范值，则判断为带电作业危险。实现高压输电场景下对带电作业人员的安全距离和空间相对位置的立体监护，避免突破规范距离进入危险区域的隐患发生。
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公开(公告)号：CN119625165A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411530257.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴文理学院
IPC: G06T17/00 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/18
Abstract: 本发明公开了一种基于UE+BIM的带电作业方案预演方法，包括步骤1，无人机采集带电作业区域电力设备的三维点云数据，同时无人机对作业区域进行倾斜摄影；步骤2，构建带电作业区域对应的BIM模型；步骤3，在UE虚拟环境中创建于带电作业区域一致的虚拟环境，然后将带有带电作业区域的BIM模型嵌入UE虚拟环境中；步骤4，对带有带电作业区域的BIM模型进行空间定位，确定嵌入UE虚拟环境中的BIM模型的空间位置与角度；步骤5，测量作业人员的各点位距带电体、接地体的最小空间距离，两者距离之和即为组合间隙值；步骤6，将组合间隙值与作业规范标准值进行比较。本发明无需实地勘查和现场试验，节省了大量时间和人力成本。
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公开(公告)号：CN119475636A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411379498.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06T7/70 , G06T7/60 , G06F113/04 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了融合数字孪生电网与视觉定位的组合间隙计算方法，涉及智能电网技术领域，解决了现有技术中利用单一的技术对电网中电网设备的组合间隙进行计算时，存在计算结果不准确或者计算效率低的技术问题；本发明对基本数据进行预处理得到结构数据；根据电网设备的结构数据和结构拓扑图构建数字孪生电网；采集相邻电网设备之间的若干图像数据；根据电网设备的设备编号将若干图像数据划分成若干组调整图像；调用位置调整模型，将调整图像依次输入位置调整模型中，得到电网设备之间的实际距离；根据实际距离对数字孪生电网中的电网设备的位置进行调整，对调整后的组合间隙进行计算；有利于提高计算的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN119229521A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411120068.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06T17/00
Abstract: 本发明涉及带电作业监护领域，尤指一种基于LiDAR的带电作业等电位监护方法，包括：S1：通过红外传感器定位追踪带电作业人员，在确定带电作业人员位置后，通过互为冗余的双目激光雷达对带电作业人员进行扫描；S2：进行人体轮廓提取、关键节点提取和姿态参数计算，建立体态模型并进行体态识别与分类，获取带电作业现场的点云数据；S3：根据带电作业人员和带电设备的位置变化，以及对人体的体态进行分析和评估获取识别结果，对安全距离和动作规范进行安全规范判断；S4：当小于安全距离时或者检测到动作不规范时，发出报警信号并及时给予反馈和指导。能够在有障碍物的情况下对带电作业人员进行体态识别和监护，保障作业安全。
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公开(公告)号：CN119148721B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411612623.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 绍兴文理学院 , 绍兴市基础设施建设投资有限公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应KMeans算法的机器人未知环境探索方法，通过获取机器人在未知环境中移动的未知区域，并基于RRT算法对所述未知区域进行识别得到边界点，采用KMeans算法对所述边界点进行聚类处理，并基于信息增量算法对聚类处理后的边界点进行计算以确定目标点，基于TEB路径规划算法引导所述机器人到达所述目标点，并采用Gmapping算法进行地图构建以完成机器人未知环境探索，可以根据地图采集到的边界点动态调整聚类中心的数量，根据数据的特性和分布情况，智能地决定最佳的聚类中心数目，从而提高聚类的效果和精确度，基于KMeans聚类算法对边界点进行聚类，并通过信息增量算法对目标点进行优化，以提高聚类的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119313843A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411857878.7
申请日：2024-12-17
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司 , 宝略数字科技(杭州)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于slam和3D高斯融合的三维场景重建方法及系统，包括：步骤S1，针对目标室内场景拍摄得到室内图像并得到稠密点云A，并扫描得到稠密点云B；步骤S2，将稠密点云B对齐至稠密点云A得到融合点云；步骤S3，对融合点云进行处理生成多个高斯点，并记录每个高斯点对应的点云数据点；步骤S4，基于各点云数据点，将各高斯点的法线与融合点云的法线对齐；步骤S5，限制各高斯点的中心与融合点云的中心之间的切向量距离；步骤S6，限制各高斯点的中心与融合点云的中心之间的法向量距离；步骤S7，得到重建的三维场景以供测量三维场景内任意两点之间的图像距离并转换成真实距离。有益效果是本发明能够提升三维重建场景的视觉效果。
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公开(公告)号：CN119247320A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411789592.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 深圳思谋信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的非合作航天器姿态估计方法及系统，通过获取激光雷达观测到非合作航天器的扫描点，并对所述扫描点进行姿态初始化得到扫描点云，构建所述非合作航天器的参考模型，并将所述扫描点云与所述参考模型进行匹配得到匹配结果，基于迭代最近点算法和卡尔曼滤波器对所述匹配结果进行姿态跟踪以完成非合作航天器姿态估计，解决机载LiDAR系统的非合作航天器姿态跟踪问题，克服了基于模板匹配和点云配准的姿态初始化方法的局限性，可以准确地估计非合作航天器的相对状态。
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公开(公告)号：CN111161123B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201911265401.9
申请日：2019-12-11
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 一种针对三维实景数据的脱密方法，其特征在于：它包括以下步骤：(1)利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；(2)利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理。该针对三维实景数据的脱密方法不易被破解。另外还提供一种针对三维实景数据的脱密装置。
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公开(公告)号：CN115050485A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210771491.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于环境因素的健康风险精准预警方法，包括以下步骤：S1，获取居民疾病既往病史数据以及既往环境要素数据；S2，获取疾病的环境健康危险因素及对应的危险参考基准值；S3，根据居民疾病既往病史数据和既往环境要素数据建立基于环境多源数据的时间序列分布滞后非线性预测模型；S4，获取现时环境要素数据；S5，根据现时环境要素数据、某一疾病在某一环境健康危险因素对应的危险参考基准值、以及时间序列分布滞后非线性预测模型预测疾病在多维时间尺度下的相对危险值；S6，预警平台根据相对危险值进行预警。本发明其能够实现个体差异、环境健康风险因素差异对于居民各疾病发病率的预测并进行预警，从而实现不良后果最小化。
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公开(公告)号：CN114417489B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210321035.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06F30/13 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T7/155 , G06T17/10 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于实景三维模型的建筑基底轮廓精细化提取方法，基于实景三维模型进行建筑基底轮廓提取，首先通过深度学习算法提取植被图斑来对建筑图斑进行精化，有效地区分高度接近的植被和建筑，生成初始建筑矢量面，然后基于初始建筑矢量面与实景三维模型生成侧面影像图，并通过侧面影像图生成第一侧面影像图，利用深度学习算法对第一侧面影像图进行分类，从而能够有效剔除建筑侧面的附属物，避免造成干扰；然后，从第二侧面影像图提取窗户，得到楼层信息，从而能够有效地剔除建筑屋檐、违章搭建等突出结构，实现屋檐自动化矫正，进而能够提取精确的建筑基底轮廓。
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