-
公开(公告)号：CN110215212A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910320090.5
申请日：2019-04-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于低分辨率红外热成像的智能跌倒检测系统，包括现场环境采集单元、微控制器单元、无线通讯单元、路由器、云服务器和外部移动终端；现场环境采集单元与微控制器单元连接，用以将采集的室内二维区域温度分布数据传送到微控制器单元；微控制器单元对室内二维区域温度分布数据进行处理得到人员跌倒数据，并通过无线通信单元与路由器连接；路由器还与云服务器连接，用以将人员跌到数据传送到所述云服务器；云服务器与外部移动终端连接，用以向跌倒人员家属发送报警信息。本发明采用红外热像模块仅采集若干个像素的温度数据，不采集图像，不会侵犯人们的隐私，且装置成本低廉。
-
公开(公告)号：CN110095680A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910409030.0
申请日：2019-05-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种低压短路故障快速检测与短路电流峰值预测方法。对电压、电流信号进行固定采样频率的A/D采样并对所得信号进行软件算法滤波；然后，对滤波后的电流信号进行短路故障快速检测；若检测到短路故障，则进入短路电流峰值预测程序，通过趋势外推预测法进行短路电流预测，将最终结果与所在线路开关设备的开断能力进行比较，判断开关设备是否执行分闸动作。若没有检测到短路故障则直接进入下一循环。本发明在短路故障发生后0.3ms内实现短路故障的快速检测，并在检测到短路故障后0.1ms内实现短路电流的峰值预测，通过本发明，可在切除短路故障时，为开关设备提供可靠的分闸依据，避免因短路电流超过开关设备开断能力而引起的事故。
-
公开(公告)号：CN109743103A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910102534.8
申请日：2019-02-01
Applicant: 福州大学
IPC: H04B10/03 , H04B10/079 , H04Q11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于ELM的FBG传感网络节点故障修复方法，通过分析FBG传感网络节点之间相关性，采集节点的历史数据作为采样向量，运用极限学习机进行训练，构建所有节点的冗余模型，利用节点的冗余模搭建节点故障实时在线监测系统。通过光谱仪将采集到的FBG传感网络所由节点数据输入到故障监测系统中，对FBG传感网络进行故障诊断，并实时在线修复，提高FBG传感网络的生存能力和使用寿命。
-
公开(公告)号：CN109657737A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910146208.7
申请日：2019-02-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于低成本红外热视技术的机柜内小动物入侵检测方法及系统，在机房机柜的多个位置部署红外热成像传感器，用以采集红外热数据，并将红外热数据传输至上位机，然后所述上位机将采集到的红外热数据直接输入深度学习检测网络模型，采用目标检测算法识别出是否存在小动物；若有小动物入侵，则上位机控制驱赶装置动作，对入侵的小动物进行驱赶。本发明无需将热力数据转化为图像数据，并且直接深度提取低分辨率的热力数据，所能达到的效果远远超越高分辨率的模块。
-
公开(公告)号：CN109376606A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811124490.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种电力巡检图像杆塔基础故障检测方法，该方法主要包括以下步骤：根据电力巡检影像数据库接口获取包含杆塔基座和塔基基础的电力巡检图像及其对应的XML标签；将获取到的数据转换生成可用于深度学习网络训练的数据文件；搭建基础网络为Resnet-101的Faster-Rcnn网络并利用转换生成的训练数据训练网络，最后根据训练时网络参数是否达到期望值固化深度神经网络模型。将待检测的电力巡检图像通过深度学习网络，框选出电力巡检图像中杆塔基座位置，根据杆塔基座目标框位置信息从电力巡检图像中截取出杆塔基座，最后使用多模型故障检测，融合得到塔基基础故障信息，并存入电力巡检图像故障信息数据库。本发明有效提高电力巡检的效率和智能化水平。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109284739A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811254489.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的输电线路防外力破坏预警方法及系统，首先在一架以上的无人机上搭载摄像头与无线通信模块，每架无人机按照预设的路线、高度与拍摄角度对输电线路进行巡查，并将在目标地区拍摄的图像数据传输至对应巡查站的服务器；接着巡查站的服务器对无人机实时传输回来的图像数据采用深度学习的方法搭建深度神经网络，对目标进行智能识别，判断存在外力破坏风险的位置坐标，并将其上传至中心控制台；最后中心控制台接收各个巡查站发出的预警坐标位置，用以警示工作人员。本发明市面上普及的无人机以及深度学习算法，实现较大范围的输电线路防外力破坏预警。
-
公开(公告)号：CN108596886A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810341139.0
申请日：2018-04-17
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06T7/0008 , G06K9/00637 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30164
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的航拍图像绝缘子掉片故障快速检测方法。该方法涉及高压输电线路巡线技术、图像识别技术、机器学习技术领域，包括：建立巡线绝缘子数据库，包括绝缘子检测图像库和绝缘子掉片故障检测图像库；利用数据增强扩充数据库；建立与检测图像库对应的图像标签库，包括绝缘子检测标签库和绝缘子掉片故障标签库；建立深度学习目标检测模型SSD，包括基础网络MobileNet和辅助网络；生成数据集，包括绝缘子检测训练集、绝缘子检测测试集、绝缘子掉片故障检测训练集、绝缘子掉片故障检测测试集；训练模型；固化模型用于快速检测；测试模型，将待检测图片输入模型中得到绝缘子掉片故障检测结果。
-
公开(公告)号：CN108416061A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810249896.5
申请日：2018-03-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种适用电力巡检的无人机航拍影像库建立、分类及检索方法。该影像库包含视频数据库、图片数据库和残次图像库三个子库；分别用于存储无人机电力巡检航拍中采集的视频和飞行数据、质量评估结果合格的航拍图片和图片标注信息的标签文件、以及质量评估结果不合格的航拍图片。影像库按本发明所涉及的建立、分类和检索方法建立影像库，并对采集的无人机电力巡检航拍影像进行分类、筛选、标注处理和管理。本发明建立的一种适用于电力巡检的无人机航拍影像库，通过规则化命名、多次分类的方法对数据内容实现科学管理；对质量合格的图片内容按电力部件类别、故障状态进行标注处理，为人工智能在电力巡检领域内的应用研究提供可靠的数据支撑。
-
公开(公告)号：CN108280855A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810038127.0
申请日：2018-01-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Fast R-CNN的绝缘子故障检测方法。通过无人机、机器人或相机设备采集到输电线路图像信息，实现对绝缘子器件识别检测，识别出绝缘子并将其分类，同时可进行故障识别，智能检测出有故障的绝缘子，对其进行故障定位并识别出故障的类型，实现对绝缘子的智能检测以及绝缘子图像故障定位。本发明在于将无人机与Faster R-CNN技术相结合，通过Faster R-CNN目标检测多种绝缘子图像，实现对绝缘子种类的分类，最后对分类好的绝缘子图像实现图像定位，并通过图像特征识别绝缘子的故障，进而达到对绝缘子的故障检测，极大地节省了检修成本，使巡线系统更为高效和智能。
-
公开(公告)号：CN104218563B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201410500176.3
申请日：2014-09-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种中性点经多电平变流器接地的配电网故障消弧方法。采用级联H桥型多电平变流器，通过电抗器直接连接在配电网的中性点处；在配电网发生单相接地故障初始时刻，综合运算生成所需注入的补偿电流，然后迅速投入多电平变流器，采用电流跟踪控制算法和PWM调制策略控制多电平变流器产生补偿电流并注入配电网中性点，以补偿故障点接地全电流，并强制故障相电压恒为0，瞬时性接地故障将自行消除，解决现有故障消弧技术消弧效果差的技术难题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
178
records
(took 0.036 seconds)
