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公开(公告)号：CN119888474A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411752982.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Inventor： 冶海平 , 马顺青 , 谈生磊 , 刘军 , 马美君 , 马晓林 , 罗津 , 冶真 , 祁彬彬 , 程浩 , 马育林 , 李永胜 , 方彬 , 李寿 , 郭世云 , 杨寰宇 , 马静洁 , 常懂懂 , 黄文桂 , 韦克玲 , 李玲 , 杨静怡 , 张博文 , 吕奥博
Abstract: 基于探地雷达的隧道衬砌检测图像脱空区域识别方法，包括：基于探地雷达采集隧道衬砌的图像数据；通过1D‑2D联合滤波处理方法对图像数据进行预处理；基于灰度形态学和数学形态学操作对预处理后的图像进行图像灰度增强处理；基于多检测算法对灰度增强处理后的图像进行边缘检测；基于最大类间方差法对边缘检测后的图像自适应阈值分割；基于连通区域标记算法，去除自适应阈值分割后的图像中的小连通域。该识别方法可以自动地对大量探地雷达图像进行脱空区域识别，自动化程度高且能够有效减少人为因素对隧道衬砌中脱空区域识别结果的影响。该方法原理简单，能够更准确地识别探地雷达检测图像中的脱空区域，提高检测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN119620004A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411715605.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Inventor： 冶海平 , 马顺青 , 谈生磊 , 刘军 , 马美君 , 马晓林 , 罗津 , 冶真 , 祁彬彬 , 程浩 , 马育林 , 李永胜 , 方彬 , 李寿 , 郭世云 , 杨寰宇 , 马静洁 , 常懂懂 , 黄文桂 , 韦克玲 , 李玲 , 杨静怡 , 张博文 , 吕奥博
Abstract: 基于改进灰狼算法的探地雷达同频信号分离方法，包括以下步骤：通过Circle混沌映射、非线性收敛因子调整、柯西高斯变异算子和淘汰选择策略改进标准灰狼算法；以信号负熵为衡量指标，对负熵采用Edgeworth展开，获得负熵的近似值；以获得负熵的近似值作为目标优化函数，利用改进标准灰狼算法进行寻优，获得分离矩阵，由此分离出源信号；利用Givens矩阵获得的分离矩阵进行进一步优化，降低问题维度。该方法能在多维问题下有效得到分离矩阵，达到复杂电磁环境下抗同频干扰的目的。
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公开(公告)号：CN119741226A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411716591.2
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Inventor： 冶海平 , 马顺青 , 谈生磊 , 刘军 , 马美君 , 马晓林 , 罗津 , 冶真 , 祁彬彬 , 程浩 , 马育林 , 李永胜 , 方彬 , 李寿 , 郭世云 , 杨寰宇 , 马静洁 , 常懂懂 , 黄文桂 , 韦克玲 , 李玲 , 杨静怡 , 胡星宇 , 张博文 , 吕奥博
Abstract: 基于鲁棒非负矩阵分解的GPR杂波去除方法，包括：GPR图像由尺寸为M×N的矩形矩阵X表示，鲁棒非负矩阵分解(Robust Non‑negative Matrix Factorization，RNMF)将数据矩阵分解为一个稀疏误差矩阵S和两个非负矩阵W和H的乘积的和；依据迭代更新方程迭代更新W、H、S；RNMF与传统的PCA外，MCA、RPCA等最先进的杂波去除方法，进行模拟数据集和真实数据集的比较。该方法能在很大程度上提高可视化效果，展示更清晰的背景，并且不需要任何先验信息，更具实际应用意义。
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公开(公告)号：CN119942146A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411781732.9
申请日：2024-12-05
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Inventor： 冶海平 , 马顺青 , 谈生磊 , 刘军 , 马美君 , 马晓林 , 罗津 , 冶真 , 祁彬彬 , 程浩 , 马育林 , 李永胜 , 方彬 , 李寿 , 郭世云 , 杨寰宇 , 马静洁 , 常懂懂 , 黄文桂 , 韦克玲 , 李玲 , 杨静怡 , 胡星宇 , 张博文 , 吕奥博 , 祖世乐
IPC: G06V10/52 , G01S13/88 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 基于改进YOLOv8的探地雷达地下管线识别方法，包括：获取探地雷达目标图像数据，构建数据集；对获取的目标图像数据进行数据增强；改进YOLOv8网络模型，在YOLOv8网络模型的特征提取网络加入CBAM注意机制；将YOLOv8网络模型的CIoU损失函数替换成WIoU边框损失函数；将待检测的数据集输入到训练好的改进YOLOv8网络模型中，实现地下管线位置和类别检测。该方法在YOLOv8主干神经网络加入CBAM注意机制，并将YOLOv8原来的CIoU损失函数替换成WIoU边框损失函数，将待检测的数据集输入到训练好的目标检测网络中实现常见地下管线目标的检测。
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