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公开(公告)号：CN106230116B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610611620.8
申请日：2016-07-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机的模块化电力监测系统及其控制方法，包括一个以上无人机、监测单元以及地面运检控制中心，监测单元包括一架设于电网杆塔上的停机坪、设置于停机坪上的控制模块、与控制模块电连的图像采集模块、环境监测模块和无线通信模块，停机坪上设置若干个楔形凹槽，控制模块、图像采集模块、环境监测模块、无线通信模块各自设置于对应的楔形凹槽内；监测单元经无线通信模块与所述无人机和地面运检控制中心相互数据通信。本发明的有益效果在于:结合无人机巡检，并且利用设置于电网杆塔上的停机坪，在停机坪上内嵌模块对电力运输进行实时监测，无需人员现场操作即可得知输电线路上电力电缆和杆塔的运行状态和杆塔周围环境状况。
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公开(公告)号：CN109472229A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811275856.4
申请日：2018-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的杆塔鸟巢检测方法，利用深度神经网络框架将航拍获得的杆塔鸟巢图像进行划分，先利用深度学习网络提取输电线路杆塔信息，再利用深度学习网络提取鸟巢的深度特征信息，利用所提取的特征信息进行深度预测，预测出航拍杆塔图像中每个划分区域的定位置信度，最后将划分区域合并成杆塔鸟巢目标检测矩形框。其中包括以Darknet为框架，使用yolo v2搭建深度学习网络模型，利用卷积神经网络进行目标矩形框的回归预测及置信度预测。在此基础上，还可以利用深度学习图像增强的方式，弥补深度学习网络数据量较少的缺点，并利用fine-tune使得新数据可以在旧模型上继续训练，增强模型的特征偏向性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN109345529A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811155376.4
申请日：2018-09-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进型二次目标检测网络线夹、均压环故障识别方法，包括以下步骤：步骤S1：制作线夹或均压环图像数据集，对图像数据样本做分类和清洗，并对样本做标注文件，作为初始化训练数据；步骤S2：针对不同检测数据集生成Anchor box；步骤S3：使用迁移学习将预训练好的模型初始化新的目标检测网络，将数据输入到模型中开始训练，待模型收敛后停止训练；步骤S4：固化模型，将模型中所含的训练变量剔除，保留用于检测的权值；步骤S5：数据经过固化后的模型生成一、二次检测图，针对线夹或均压环采用计算机视觉算法判断是否发生故障。本发明减小了模型参数的情况上能达到两个模型来实现二次检测的精确度，同时在检测速度有了很大的提升。
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公开(公告)号：CN109344753A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811103955.4
申请日：2018-09-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的航拍图像输电线路细小金具识别方法。该方法包括以下步骤：对航拍图像进行防抖去噪处理，并建立细小金具识别图像库；通过旋转、扭曲等方法扩充图像库数据；建立与细小金具识别图像库对应的图像标签库；利用Faster R-CNN网络搭建细小金具识别模型，主要包括特征提取网络、区域建议网络和Fast R-CNN检测网络；利用图像库中的航拍图像训练该网络，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，并将识别出的图像信息保存到服务器中，以便后期的细小金具故障检测使用。此外，本发明还包含了一种基于二值图的螺栓平帽故障检测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107404347A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710609307.5
申请日：2017-07-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NB-IoT的无人机远程监控系统及方法，该系统包括地面控制中心、无人机和远程设备；无人机包括无人机本体和第一NB-IoT终端模块，无人机本体与第一NB-IoT终端模块通过串口连接进行数据传输；远程设备包括用于与第一NB-IoT终端模块通信的第二NB-IoT终端模块、传感器和执行器。本发明通过无人机和NB-IoT技术的有机结合，实现对无人机状态的远程监控和对远程设备的监控。
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公开(公告)号：CN106025930A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610611615.7
申请日：2016-07-30
Applicant: 福州大学
CPC classification number: H02G1/02 , B64C39/02 , B64C2201/12
Abstract: 本发明涉及一种无人机自主电网巡线系统，包括一个以上用于巡线的无人机、一个以上分别设置于电网杆塔上的停机坪以及用于控制分析的地面控制中心，所述停机坪包括一用于承载无人机的支撑面板、罩设于支撑面板上的防雨罩以及设置于支撑面板上的充电模块、环境监测模块和无线通信模块，所述充电模块、环境监测模块和无线通信模块与一设置于支撑面板上的控制单元电连；所述控制单元经无线通信模块与无人机和地面控制中心相互通信。本发明的有益效果在于：通过设置于电网杆塔上的停机坪为无人机巡线的续航提供了保障，节省无人机返航与停驻的成本。
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公开(公告)号：CN118036653A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410205435.3
申请日：2024-02-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种抗干扰图神经网络的传感器故障检测方法,包括以下步骤：步骤S1：获取系统内全部传感器历史数据，并预处理；步骤S2:根据系统内传感器的布局信息构建传感器间的关系图；步骤S3:构建功率节点；步骤S4:构建整个系统的传感器特征矩阵;步骤S5:构建无自环计算过程的图卷积网络步骤S6:构建多图卷积网络MGCN；步骤S7:构建MGCN‑TCN模型，并利用训练集训练模型；步骤S8:将传感器的关系图和特征矩阵同时输入MGCN‑TCN模型，得到重构信号；步骤S9:根据重构与真实信号间的残差，利用并发式检测策略，计算每个传感器的统计量以量化异常行为。本发明实现故障检测与隔离，提高发电厂运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109613879B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201910099612.3
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 本发明提出一种基于低分辨率红外热视技术的机柜热负荷监测系统，所述机柜热负荷监测系统包括前端监测采集模块、数据网络传输模块以及数据处理控制模块；所述前端监测采集模块包括数据存储模块及与之相连的若干个红外成像传感器；所述红外成像传感器设于机房处并从不同角度对监测范围内的机柜进行红外热成像，所述数据存储模块对红外成像传感器的热成像图进行存贮；所述数据处理控制模块经数据网络传输模块从数据存储模块获取热成像图，并对热成像图分析，检查出发热异常的机柜并据此得出机柜服务器或设备的负荷状况；本发明能以远距红外热成像技术对机房内机柜的热负荷进行监测。
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公开(公告)号：CN116704211A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310745009.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/46 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出输电线路典型结构关键点定义及标注方法及目标检测方法，利用输电线路各典型部件的结构特征定义其结构关键点，进而制定相应的标注方案，并利用结构关键点这一创新概念实现复杂环境下输电线路典型部件的目标及缺陷识别，从而降低输电线路因其本体及各部件缺陷导致安全隐患的风险。本发明包括：根据巡检导则设计并定义输电线路各典型部件的结构关键点；根据所定义的结构关键点制定输电线路各典型部件相应的标注准则及其标注结果输出数据；设计基于关键点检测的输电线路典型部件目标检测方法，进而有效提高电网巡检的效率和准确度。
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