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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：CN115797814B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310103573.6
申请日：2023-02-13
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于无人机的输电线路树障隐患实时评估计算方法，该方法获取输电线路以及周围树木的点云数据，得到至少两个感兴趣区域；分别获取每个感兴趣区域中的每个点云数据的第一兴趣度；分别获取每个感兴趣区域中的每个点云数据的第二兴趣度；结合点云数据的第一兴趣度和第二兴趣度获取每个感兴趣区域中每个点云数据的综合兴趣度；利用综合兴趣度获取每个感兴趣区域中每个点云数据在DoN算法中的自适应尺度；利用自适应尺度对感兴趣区域中的点云数据进行去噪，以完成输电线路树障隐患进行实时评估。本发明通过自适应获取DoN算法的尺度提高点云滤波效果，使得输电线路隐患识别结果更为准确。
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公开(公告)号：CN114782839A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210333321.8
申请日：2022-03-31
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: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种输电线路巡检故障的检测方法、装置、设备及存储介质，用于解决现有的故障检测方法难以实现实时故障检测的技术问题。其中，方法包括：获取巡检输电线路时拍摄的巡检图像；对所述巡检图像进行特征提取，得到输出特征图；对所述输出特征图进行目标检测，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括：类别信息和位置信息；对所述位置信息进行解码，得到目标边界框；根据所述目标边界框和所述类别信息，输出所述巡检图像对应的故障检测结果。
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公开(公告)号：CN113902739B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111448649.6
申请日：2021-11-29
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种NUT线夹缺陷识别方法、装置及设备、可读存储介质，方法包括：待检测图像信息通过设置在距离待检测NUT线夹预设范围内的摄像装置采集获得；根据预设的NUT线夹图像模板确定待检测图像信息中的NUT线夹区域；根据NUT线夹区域内的图像信号中的各像素点的灰度信息计算每一像素点与其邻域像素点的差异值；根据差异值识别NUT线夹的轮廓信息；将NUT线夹的轮廓信息、频谱信息及NUT线夹区域内的RGB信息输入到预先训练的神经网络模型中，识别NUT线夹是否存在缺陷。本方案在NUT线夹在损坏、弯曲、断裂情况下，基于多维度特征信息及神经网络模型识别NUT线夹是否存在缺陷，无需人工巡检，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN111969487B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010833886.3
申请日：2020-08-18
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: H02G1/02
Abstract: 本发明公开一种电力线路杆塔鸟巢清理装置，包括圆板、固定弧板、转动杆、移动杆、加长杆、伸缩机构、安装机构，所述圆板的环形侧面上安装所述固定弧板，所述转动杆从所述圆板的中间圆孔穿出，所述移动杆设于所述转动杆的顶部，且底端延伸至所述转动杆的内部，所述加长杆活动安装在所述移动杆的顶部。该清理装置具备伸缩功能，方便快捷，同时可将杆固定在电线杆上，无需人力托举，省时省力，并且具备灵活的加装便捷性，实用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052832A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110419394.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种输电线路的金具锈蚀图像检测方法及装置，其方法包括：从预先构建的金具锈蚀数据库中，获取多个金具锈蚀图像；通过缺陷分析模块，确定多个所述金具锈蚀图像的分析框；所述分析框标注有样本缺陷标签；基于所述金具锈蚀数据库中的所有图像，及所有所述图像对应的样本缺陷标签，构建Cascade R‑CNN网络；获取待测金具锈蚀图像；将所述待测金具锈蚀图像输入所述Cascade R‑CNN网络，确定所述待测金具锈蚀图像中的金具是否存在锈蚀现象。利用计算机视觉自动识别待识别金具锈蚀图像，确定图像中的金具是否存在锈蚀现象，相比于现有的检测方法，识别的正确率和识别效率都得到了大大提升。
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公开(公告)号：CN112455707A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011364475.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及观测无人机领域，具体涉及一种高光谱遥感对地观测无人机系统，包括无人机以及采集单元，所述无人机包括机身、与所述机身连接的悬臂以及连接在所述悬臂上的机翼；所述采集单元活动连接在所述机身下部，所述采集单元包括与所述机身连接的连接件，以及与所述连接件连接的摄像组件。本发明的高光谱遥感对地观测无人机系统在进行高光谱遥感对地观测时，能够在不同的天气环境下对机翼的角度进行调节，从而适应多种条件下的巡检工作，而且摄像头提供两种工作模式，可根据实际需求进行调整，无人机可自动采集高分辨率的多传感器影像和点云数据，使输电线路巡检更加自动化以及智能化。
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公开(公告)号：CN112445237A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011280742.6
申请日：2020-11-16
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及无人机控制技术领域，具体涉及无人机巡检地面站系统，本发明的无人机巡检地面站系统，包括数据采集单元以及管理单元；所述数据采集单元包括控制模块以及与其连接的通讯模块和显示模块，所述控制模块通过所述通讯模块与无人机设备进行无线电数据链通信，所述管理单元与所述控制模块信号连接，所述管理单元包括点云显示模块以及量测模块；所述点云显示模块显示所述控制模块处理得到的实时点云数据，所述量测模块对所述实时点云数据进行量测处理。本发明的无人机巡检地面站系统，使用方便，运维成本低，定位精准，抗干扰能力强，巡检效率高。
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公开(公告)号：CN119625509A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411773135.1
申请日：2024-12-04
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: G06V20/05 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06T7/70 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种水下线缆追踪方法及电子设备、存储介质。其中，该方法属于电力系统领域，包括：获取水下航行设备捕获到的水下视频，其中，水下视频用于表征对部署有水下线缆的初始区域进行拍摄得到的视频；基于线缆识别模型对水下视频进行识别，得到线缆识别结果，其中，线缆识别模型部署于水下航行设备中，线缆识别结果用于表征水下线缆在初始区域的位置；基于线缆识别结果构建设备航行路径；基于设备航行路径控制水下航行设备追踪水下线缆。本发明解决了相关技术中对水下线缆的识别准确率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119534968A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411587417.2
申请日：2024-11-07
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: G01R19/00 , G01R19/165 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06F18/15 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种避雷器劣化状态的识别方法、识别装置和计算机程序产品，该方法包括：实时获取避雷器的有效运行状态数据；将有效运行状态数据输入至避雷器劣化状态识别模型中，输出得到避雷器的当前设备状态，当前设备状态包括电流状态、电压状态和避雷器状态，电流状态为正常电流或异常电流，电压状态为正常电压或异常电压，避雷器状态为避雷器劣化或者避雷器正常；在当前设备状态中避雷器状态为避雷器劣化的情况下，提示执行避雷器维护措施。本申请解决了现有技术中大部分研究主要基于仿真数据，设置的劣化工况与实际有较大偏差，且通过智能算法研究避雷器劣化状态识别与实际工况有较大偏差，同时存在劣化状态识别精度不高的问题。
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