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公开(公告)号：CN105303162A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510603397.8
申请日：2015-09-21
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种基于目标建议算法的航拍图像绝缘子识别算法，本发明采用一种融合目标建议算法、绝缘子判别算法的航拍图像中绝缘子识别算法，通过目标建议算法获取绝缘子候选窗，然后融合不变矩特征和HOG特征作为训练特征，最后利用绝缘子判别算法判断候选窗是否为绝缘子；本发明的优点是有效地提升了航拍图像中绝缘子的识别效果并能够大大地提高后续的故障检测工作的工作效率，能够大大地提高目标的检测速度，有助于减轻线路巡检人员巡检工作的强度和难度，使输电线路的巡检工作逐步走向智能化，并能够大大提高电力系统安全稳定运行能力；具有较强的实用价值和现实意义。
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公开(公告)号：CN105201755A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510662618.9
申请日：2015-10-14
Applicant: 大唐(赤峰)新能源有限公司 , 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明涉及风机设备检测技术领域，具体涉及一种风电浆叶表面故障的识别装置。本发明提供的一种风电浆叶表面故障的识别装置，包括机舱的上顶面设有与控制器连接的液压装置，液压装置的推杆与设置在滑轨上的滚轮连接，滚轮上固装的支杆固接在第一U型支架的底部，第一U型支架的两个端头与第二U型支架的底部连接，第二U型支架活动连接有转轴，转轴与电机连接，转轴上的工作台上设有与控制器进行信号传输的摄像头和风速仪，控制器包括数据采集控制器和接收与发送器。本发明对风机桨叶进行不间断的检查，避免现有维修方式中的漏洞，减少维修期间出现的问题和降低人工检测难度，避免了现有技术的不完善。
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公开(公告)号：CN104898705A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510147970.9
申请日：2015-03-31
Applicant: 大唐(赤峰)新能源有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明涉及风力发电巡检设备技术领域，具体涉及一种能精确定位的车载摄像仪云台装置。本发明提供的一种能精确定位的车载摄像仪云台装置，包括设置在车顶上的底座和云台控制器，底座上设有与水平回转减速器连接的水平驱动电机和水平回转减速器螺杆，水平回转减速器螺杆上设有水平编码器，水平回转减速器顶部设有与俯仰回转减速器连接的俯仰驱动电机和俯仰回转减速器螺杆，俯仰回转减速器螺杆上设有俯仰编码器，俯仰回转减速器上设有最低位限位开关和最高位限位开关，俯仰回转减速器中心位置固装有摄像仪支架,摄像仪支架上设有摄像仪。本发明能为实现风力发电系统在不停机的风机桨叶巡检提供精确定位的控制云台装置。
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公开(公告)号：CN104730081A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510135988.7
申请日：2015-03-26
Applicant: 大唐(赤峰)新能源有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01N21/88
CPC classification number: F03D17/00
Abstract: 本发明涉及一种用于风电桨叶的故障检测系统，包括无人机，以及设置于无人机上的视频采集装置和第一信号发射接收装置，无人机通过第一信号发射接收装置与中心服务器进行数据交互，中心服务器设有依次连接的第二信号发射接收装置、数据采集装置、图像故障信号识别装置；还包括风电机组，以及设置于风电机组上的相互连接的第三信号发射接收装置和第二风速仪，风电机组通过第三信号发射接收装置与中心服务器进行数据交互。本发明的优越效果是：采用无人机安装视频采集装置实时监控并掌握风电桨叶在各种条件下的桨叶状态，有针对性的检查和维护，减少了检修人员的工作量，同时保证了风电场在盛风情况下稳定运行，提高了经济效益。
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公开(公告)号：CN101865566A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010207773.9
申请日：2010-06-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: F25B29/00
Abstract: 一种太阳能驱动的VM循环热泵系统，它包括VM循环热泵系统、太阳能热水系统、送热回路和送冷回路；在循环热泵系统中的热气缸与热回热器之间设置热源换热器，所述热源换热器与太阳能热水系统中的储水器构成一个热交换循环系统，完成两个系统之间的能量传递。本发明在需要空调制冷时，可利用太阳能作为驱动能源驱动VM循环热泵工作来达到制冷送热的目的。利用太阳能，清洁、安全、可靠，不用担心能源的短缺和造成的环境污染。本发明可广泛用于工业、商业及民用的集中制冷、供热系统中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111307823B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010286386.2
申请日：2020-04-13
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01N21/88 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , H04N7/18 , H04L67/10 , H04L67/12 , G07C1/20
Abstract: 本发明公开了基于边云协同的变电设备典型视觉缺陷检测系统及方法，涉及边缘计算和云计算技术领域；系统包括巡检机器人、变电设备图像采集装置、边缘计算平台、云服务器平台和通信装置以及图像数据预处理模块、变电设备典型视觉缺陷检测模块和典型视觉缺陷图像数据管理模块；方法包括S1～S3的步骤，S1，变电设备图像采集装置采集变电设备图像数据并发送至边缘计算平台；其通过巡检机器人、变电设备图像采集装置、边缘计算平台、云服务器平台和通信装置以及图像数据预处理模块、变电设备典型视觉缺陷检测模块和典型视觉缺陷图像数据管理模块等，实现了变电设备典型视觉缺陷检测工作效率高。
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公开(公告)号：CN115035099A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210806100.8
申请日：2022-07-08
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06F17/18 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种变电站设备缺陷检测方法及系统，属于电力系统自动化检测技术领域，利用目标设备图像提取网络先从红外图像中进行目标设备图像的提取，然后对单个目标设备进行缺陷分析，将对变电站设备红外图像的缺陷检测的问题转化为一个两级检测问题，即先进行目标检测，再进行缺陷检测的过程，解决了难以直接从具有冗余背景和密集目标的红外图像中检查变电站设备的问题，同时对变电站设备图像进行超像素划分，能够提供更多细节，而且以超像素为处理单位，减少了计算成本，降低了复杂性，提高了变电站设备缺陷检测的效率。
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公开(公告)号：CN113469995A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110807447.X
申请日：2021-07-16
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种变电站设备热故障诊断方法及系统。该方法包括：对红外图像进行预处理；根据预处理后的红外图像确定对应的温度矩阵；采用K均值聚类算法对预处理后的红外图像进行变电设备目标与背景的粗分割；将Prewitt算子检测目标边缘得到的差分信息与Chan‑Vese模型进行结合，确定改进后的Chan‑Vese模型；将粗分割后的红外图像作为上述模型的初始分割条件，利用上述模型对粗分割后的红外图像进行变电设备目标与背景的细分割，确定待诊断的目标位置；根据目标位置与温度矩阵，确定目标位置的温度；根据目标位置的温度对变电站设备热故障进行诊断。本发明能够提高变电站设备热故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN111539277A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010289669.2
申请日：2020-04-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种输电线路区域内施工机械的检测方法及系统，所述检测方法包括首先，基于视频数据生成待检测区域的码书背景模型；将待检测图像中的每个像素点与码书背景模型进行匹配，得到待检测图像中的运动目标的像素点坐标集合；根据运动目标的像素点坐标集合确定待检测区域的每个运动目标的最大外接矩形坐标，建立Box集合；将待检测图像和Box集合输入训练好的Fast R-CNN模型进行监测。本发明将运动目标检测和深度学习目标检测相结合，使Fast R-CNN只关注图像信息中的前景目标。从而大大减少了算法的冗余计算，同时，利用码书的运动目标检测作用，使得Fast R-CNN依靠少量图像样本即可取得较好的检测效果。提高了对输电线路中施工机械的检测精度和检测速度。
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公开(公告)号：CN111307823A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010286386.2
申请日：2020-04-13
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司检修分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了基于边云协同的变电设备典型视觉缺陷检测系统及方法，涉及边缘计算和云计算技术领域；系统包括巡检机器人、变电设备图像采集装置、边缘计算平台、云服务器平台和通信装置以及图像数据预处理模块、变电设备典型视觉缺陷检测模块和典型视觉缺陷图像数据管理模块；方法包括S1～S3的步骤，S1，变电设备图像采集装置采集变电设备图像数据并发送至边缘计算平台；其通过巡检机器人、变电设备图像采集装置、边缘计算平台、云服务器平台和通信装置以及图像数据预处理模块、变电设备典型视觉缺陷检测模块和典型视觉缺陷图像数据管理模块等，实现了变电设备典型视觉缺陷检测工作效率高。
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