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公开(公告)号：CN116342587A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310569083.5
申请日：2023-05-18
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种应用于边缘设备的绝缘子缺陷检测方法、装置和设备，其包括根据预设剪枝操作，采用稀疏训练对目标检测初始模型进行剪枝操作，生成绝缘子缺陷检测模型，并将绝缘子缺陷检测模型部署在边缘设备内部，通过边缘设备获取待识别绝缘子图像，将待识别绝缘子图像输入由组成的特征提取网络、特征融合网络和检测头组绝缘子缺陷检测模型，采用特征提取网络对待识别绝缘子图像进行特征提取操作，生成多个绝缘子特征图，通过特征融合网络对多个绝缘子特征图进行特征融合操作，生成多种融合特征图，采用检测头组对各个融合特征图进行缺陷检测。解决了现有模型体积过大和检测速度较慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN116503367A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310502467.5
申请日：2023-05-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Inventor： 郑耀华 , 何勇 , 原瀚杰 , 陆林 , 罗建斌 , 董承熙 , 董丽梦 , 陈亮 , 姜天杭 , 潘绮彤 , 赵健 , 欧祖宏 , 吴龙杰 , 徐杞斌 , 夏国飞 , 邓浩光 , 程昭荣
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种输电线路绝缘子缺陷检测方法、系统、设备和介质，用于。在本发明中，当接收到输电线路绝缘子图像时，对输电线路绝缘子图像进行图像预处理，生成输电线路绝缘子样本集，基于SVD策略，对预设卷积神经网络模型进行低秩近似，生成初始绝缘子缺陷检测模型，按照跨层策略对初始绝缘子缺陷检测模型进行泰勒剪枝，生成目标绝缘子缺陷检测模型，通过目标绝缘子缺陷检测模型对待识别输电线路绝缘子图像进行缺陷检测，输出缺陷检测结果；解决了现有的目标检测模型在进行信道修剪时会导致目标检测模型识别效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116338392A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310327200.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G01R31/12 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/045 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及一种玻璃绝缘子雷击放电缺陷识别方法、装置及设备，该方法包括构建RCNN检测模型和YOLOv4检测模型；获取输电线路上玻璃绝缘子的巡检图像和巡检航线信息，采用YOLOv4检测模型对巡检图像进行检测，得到检测识别结果；若检测识别结果为玻璃绝缘子存在雷击闪络缺陷，根据巡检航线信息并采用RCNN检测模型对巡检图像进行检测，得到雷击闪络缺陷的位置和类型。该玻璃绝缘子雷击放电缺陷识别方法构建的RCNN检测模型和YOLOv4检测模型相互配合实现对玻璃绝缘子的雷击闪络缺陷识别、缺陷类型的识别以及缺陷位置确定，提高了输电线路玻璃绝缘子雷击放电的缺陷识别效率，降低了工作力度。
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公开(公告)号：CN116416237A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310392340.2
申请日：2023-04-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Inventor： 罗建斌 , 陆林 , 李晋 , 孙仝 , 郑耀华 , 何勇 , 原瀚杰 , 董丽梦 , 陈亮 , 潘绮彤 , 赵健 , 欧祖宏 , 吴龙杰 , 徐杞斌 , 夏国飞 , 曾彦超 , 区沛思
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv5与模糊图像增强的输电线路缺陷检测方法，包括构建基于改进YOLOv5的缺陷检测模型；构建基于生成对抗网络的模糊图像增强算法；采集多场景下的输电线路图像数据，并进行预处理，利用预处理后的图像数据训练模糊图像增强算法中的生成对抗网络和缺陷检测模型；利用训练好的模糊图像增强算法和缺陷检测模型对采集的输电线路巡检视频进行逐帧检测，每一帧图像首先经过模糊图像增强算法重构图像，再经过缺陷检测模型进行缺陷检测。本发明结合改进YOLOv5模型和模糊图像增强技术进行输电线路缺陷检测，改善了模型对输电线路小尺寸部件的缺陷检测精度，能够在输电线路缺陷检测领域中进行多尺度目标检测和模糊目标检测。
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公开(公告)号：CN119357793A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411388287.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06F18/2411 , G06F18/241 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06F18/15
Abstract: 本申请公开了一种电缆类型的识别方法、装置、存储介质及电子设备，该方法应用于电力工程领域，该方法包括：采集电缆的第一散射参数；对第一散射参数中的噪声进行处理，得到第二散射参数；对第二散射参数进行特征提取，并对提取到的特征信息进行降维处理，得到目标特征信息；将目标特征信息输入目标识别模型，识别电缆的电缆类型。通过本申请，解决了相关技术中识别电缆类型时，依赖于简单的信号特征提取或人工经验判断，导致难以准确识别电缆类型的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118604517A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410673930.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种电缆的故障定位方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：响应于接收到电缆的初始故障信号，利用离散小波变换对初始故障信号进行分解，得到具有不同尺度的多个小波基函数，其中，小波基函数用于表示初始故障信号的时频域；基于预设阈值对多个小波基函数进行筛选，得到目标小波基函数；基于目标小波基函数对初始故障信号进行重构，得到目标故障信号；利用概率神经网络对目标故障信号进行预测，得到电缆的故障位置。本发明解决了相关技术中对电缆进行故障定位的效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117494781A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311439009.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 南方电网通用航空服务有限公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06N3/082 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/82 , G06V10/25
Abstract: 本申请涉及一种网络压缩方法和装置。所述方法包括：对采集的图像中的正常设备和缺陷设备进行标注，得到样本图像；通过样本图像，对目标检测网络进行训练，得到预训练的目标检测网络；根据预训练的目标检测网络中各网络参数的重要度，对预训练的目标检测网络进行剪枝处理，得到剪枝后的目标检测网络；对剪枝后的目标检测网络进行稀疏蒸馏处理，得到蒸馏后的目标检测网络；对剪枝后的目标检测网络的网络参数和蒸馏后的目标检测网络的网络参数进行融合，得到融合后的目标检测网络；根据融合后的目标检测网络中各滤波器的重要度，对融合后的目标检测网络进行滤波器剪枝，得到压缩后的目标检测网络。采用本方法能够提高网络精度和网络的加速效果。
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公开(公告)号：CN117787788A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311805720.0
申请日：2023-12-26
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/101 , G06Q50/06 , G07C1/20
Abstract: 本发明公开了输电线路协同巡检效益评估方法及系统，获取不同路径输电线路的传输电压数据、电压理论计算模型和线路巡查时的地点、时间及频率，在所述不同路径输电线路接上遥感器，且未向输电线路电压传感器发出采集数据时，实时获取所述输电线路巡检地图接收通道上的当前效益评估数据，根据所述实时效益评估数据、最详细巡检地图信息相关标准和当前效益评估数据确定所述输电线路电压传感器当前测量到的输电线数据的规范所允许最佳效益值；结合不同路径输电线路的固有特性和当前效益评估数据确定当前测量到的输电线数据的规范所允许最佳效益值，进而在到测量输电线后通过排除该误差干扰，可以使得测量结果更准确。
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公开(公告)号：CN116755463A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310552501.X
申请日：2023-05-17
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机对输电线路巡检的路径规划方法；该方法包括，步骤S1:对输电线路中杆塔和周围环境进行数学建模，确定输电线路中的障碍物及检测点；步骤S2:根据所述障碍物和检测点，设定无人机的巡线；无人机沿所述巡线对输电线路进行巡检；步骤S3:在巡检过程中，对无人机的航向角进行修正；使无人机精确的沿所述巡线进行巡检。本发明在对输电线路中杆塔和周围环境进行数学建模，确定输电线路中的障碍物及检测点，可以为后续算法应用建立基础，而且能够验证工作提供保障。根据所述障碍物和检测点，设定无人机的巡线；无人机沿所述巡线对输电线路进行巡检；进一步的对无人机的航向角进行修改，以确保无人机准确的以规划的巡线路径进行巡检。
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公开(公告)号：CN116665075A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310552457.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Inventor： 李晋 , 李林发 , 何勇 , 原瀚杰 , 邸龙 , 郑耀华 , 孙仝 , 黄诗文 , 陆林 , 谭海傲 , 陈亮 , 姜天杭 , 潘绮彤 , 廖高峰 , 吴龙杰 , 欧祖宏 , 赵健
Abstract: 本发明公开了一种无人机对输电线路的缺陷检测方法；该方法包括步骤S1：设定训练检测神经网络的数据集；步骤S2：检测神经网络根据所述数据集进行训练，训练完成后输出检测结果；步骤S3：设定检测标准对检测神经网络输出的检测结果进行评估，评价检测神经网络性能的优劣。本发明根据设定的数据集，选定覆盖多场景、多语义、多显著特征的图像，对检测神经网络进行训练，能够使得训练完成的检测神经网络具有较高的准确度；对检测神经网络的检测结果进行评估。来判断检测神经网络在对数据集上的检测是否准确，评价检测神经网络性能的优劣。确保检测申请网络的检测的准确性。
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