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公开(公告)号：CN110133443B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201910468525.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明属于电力系统管理与检测领域，具体涉及了一种基于平行视觉的输电线路部件检测方法、系统、装置，旨在解决数据获取成本高、模型性能受限且不能及时调整更新的问题。本发明方法包括：获取输电线路各部件视频图像；通过训练好的目标检测模型，获取部件边界框大小、位置以及部件所属类别；输出部件边界框大小、位置以及部件所属类别。本发明一方面通过建立虚实结合的场景，扩展了输电线路各部件的训练和测试样本，降低了数据获取的成本，提高了模型的性能；另一方面通过在线学习的方法，不断利用新的数据更新模型达到更好的检测效果。
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公开(公告)号：CN110222757A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910468531.6
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于深度学习及图像识别技术领域，具体涉及了一种基于生成对抗网络的绝缘子图像样本扩充方法、系统，旨在解决将深度学习应用到输电线路无人机自主巡检过程中缺乏大量优质绝缘子训练图像的问题。本发明方法包括：采用样本生成网络，依据尺寸调整后的虚拟样本集，生成待筛选样本集；分别计算待筛选样本集和真实样本集的IS指数；待筛选样本集中IS指数高于第一阈值的图像作为绝缘子图像样本扩充集并输出。本发明能够快速生成多样化的深度学习应用到输电线路无人机自主巡检过程中所需要的大量优质绝缘子训练图像，生成图像过程可控，真实度与真样本无异，推动了深度神经网络在绝缘子及其故障检测中的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110210387A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910468534.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于电力管理及图像检测领域，具体涉及了一种基于知识图谱的绝缘子目标检测方法、系统、装置，旨在解决现有目标检测算法速度慢以及很难应用于特定领域实时检测的问题。本发明方法包括：基于获取的包含绝缘子的图像，采用绝缘子目标检测网络，获得绝缘子目标候选框的图像并输出；其中，绝缘子目标检测网络包括特征提取网络、目标候选框生成网络、分类网络。本发明方法一方面引入知识图谱，提供更丰富的语义关系，增强了机器的学习能力；另一方面利用空域形态一致性特征，既保证了精度又加快了检测速度。
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公开(公告)号：CN110133443A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910468525.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明属于电力系统管理与检测领域，具体涉及了一种基于平行视觉的输电线路部件检测方法、系统、装置，旨在解决数据获取成本高、模型性能受限且不能及时调整更新的问题。本发明方法包括：获取输电线路各部件视频图像；通过训练好的目标检测模型，获取部件边界框大小、位置以及部件所属类别；输出部件边界框大小、位置以及部件所属类别。本发明一方面通过建立虚实结合的场景，扩展了输电线路各部件的训练和测试样本，降低了数据获取的成本，提高了模型的性能；另一方面通过在线学习的方法，不断利用新的数据更新模型达到更好的检测效果。
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公开(公告)号：CN112952857A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911254605.2
申请日：2019-12-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种应用静止同步串联补偿器(Static synchronous series compensator，SSSC)抑制风电次同步振荡(Sub‑synchronous oscillation，SSO)的方法。所述方法为：在风电基地外送汇集线路中通过耦合变压器串联接入静止同步串联补偿器，当系统发生次同步振荡时，利用静止同步串联补偿器输出与所在汇集线路中次同步振荡电流同相位的次同步电压分量，此时静止同步串联补偿器在系统振荡频率下等效成一正电阻；通过改变静止同步串联补偿器输出次同步电压的幅值大小，进而将系统振荡频率下的总电阻抬升至正值区间，使系统具有正阻尼从而有效抑制风电次同步振荡。本发明所述的抑制风电次同步振荡的方法，为解决风电次同步振荡问题提出一种新方案。
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公开(公告)号：CN110210387B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910468534.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于电力管理及图像检测领域，具体涉及了一种基于知识图谱的绝缘子目标检测方法、系统、装置，旨在解决现有目标检测算法速度慢以及很难应用于特定领域实时检测的问题。本发明方法包括：基于获取的包含绝缘子的图像，采用绝缘子目标检测网络，获得绝缘子目标候选框的图像并输出；其中，绝缘子目标检测网络包括特征提取网络、目标候选框生成网络、分类网络。本发明方法一方面引入知识图谱，提供更丰富的语义关系，增强了机器的学习能力；另一方面利用空域形态一致性特征，既保证了精度又加快了检测速度。
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公开(公告)号：CN110232413A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910468895.4
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机及图像处理领域，具体涉及了一种基于GRU网络的绝缘子图像语义描述方法、系统、装置，旨在解决现有技术给出图像语义内容无法满足机器以及神经网络学习需要的问题。本发明方法包括：获取包含绝缘子的图像作为待描述图像；采用特征提取网络提取含绝缘子的图像的特征，获得特征向量；采用图像语义描述网络，获取对应的语义描述文件；其中，特征提取网络基于循环神经网络构建，图像语义描述网络基于门控循环单元构建。本发明将特征向量和图像的语义标签一并输入到GRU网络中，通过图像和语义标签的映射关系，将图像的特征转换成计算机可以理解的序列的形态，获得绝缘子图像的语义描述，从而提高如图像检测等其他任务的性能。
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