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公开(公告)号：CN111914686A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010677442.5
申请日：2020-07-15
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于周域关联和模式识别的SAR遥感图像水域提取方法，该方法包括：构建数据集，并进行抽样和分块处理，然后对训练数据进行标注与增强；对原始SAR图像进行灰度分割与梯度分割，得到灰度二值图与梯度二值图，它们合并后形成SAR水域候选区域，然后结合该图像对原始图像进行分块处理；搭建深度感知网络，并采用二值图合并后的图像对该深度感知网络进行训练和测试，最终输出水域提取结果，且该方法适用于相关装置及系统。本发明通过构建灰度积分图、梯度积分图以及深度感知网络模块，提高了水域检测准确率，所搭建的算法模型泛化性强、鲁棒性高、性能优异，可有效解决目前水域提取技术上存在的弊端。
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公开(公告)号：CN111312011A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010253045.5
申请日：2020-04-02
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
IPC: G09B9/08
Abstract: 本发明为一种基于直升机模拟座舱与三维场景结合的实景实感培训方法和系统，包括步骤：构建直升机模拟装置；将直升机模拟装置与直升机巡检培训系统进行软硬件连接；通过数据通信接口，并结合代码编程、逻辑运算、API接口的多种技术联合使用，实现模拟座舱的六自由度动感平台系统与培训巡检三维场景的融合互通；通过六自由度动感平台系统，自动读取三维场景经过模拟运算的力反馈数据；结合三维场景的场景实况，真实体感模拟直升机在场景中的各种飞行状态，以及巡检员处于机舱上的巡检视角，将直升机巡检培训三维模式成功的打造成了一个全实景、全体验的培训模式，达到与真实直升机培训相当的培训效果。
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公开(公告)号：CN109616710A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811517951.0
申请日：2018-12-12
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
Abstract: 本发明涉及无人机技术领域，尤其为基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，包括无人机电池全生命周期模型的研究以及对电池放电管控两部分。本发明通过研究无人机电池全生命周期模型的监测技术，主要从全新电池模型和老化电池模型入手对其分别建立研究模型，依据无人机电池的参数特性变化趋势，以及随着无人机电池老化，电池性能参数的变化规律，分析研究无人机电池的管理技术，老化原因，并估算电池使用寿命和健康状态，并在此基础上，利用均衡控制策略，形成一种快速、高效、无损的无人机电池充放电管控方法，对无人机电池进行科学管控，有效防止无人机电池过度充放电，不合理存储造成的电池快速老化等问题。
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公开(公告)号：CN109712127B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201811572135.X
申请日：2018-12-21
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 云南电网有限责任公司带电作业分公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T1/20 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种用于机巡视频流的输电线路故障检测方法，包括获取输电线路的机巡视频流；利用opencv算法对所述机巡视频流进行解码，获得一帧一帧图片，以帧序列的形式保存至指定位置，采用CPU对所述图片进行预处理；采用GPU对预处理后的图片进行故障检测。实现基于CPU+GPU的图片预处理和故障检测并行运算，得到所述输电线路的故障位置和类别，提高故障检测分析效率。本申请提供的用于机巡视频流的输电线路故障检测方法对输电线路机巡视频流进行有效的实时自动分析，及时发现输电线路运行状态的异常，并及时提出告警，以确保电网运行安全，提升电网智能化水平。
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公开(公告)号：CN111914686B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010677442.5
申请日：2020-07-15
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/28 , G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于周域关联和模式识别的SAR遥感图像水域提取方法，该方法包括：构建数据集，并进行抽样和分块处理，然后对训练数据进行标注与增强；对原始SAR图像进行灰度分割与梯度分割，得到灰度二值图与梯度二值图，它们合并后形成SAR水域候选区域，然后结合该图像对原始图像进行分块处理；搭建深度感知网络，并采用二值图合并后的图像对该深度感知网络进行训练和测试，最终输出水域提取结果，且该方法适用于相关装置及系统。本发明通过构建灰度积分图、梯度积分图以及深度感知网络模块，提高了水域检测准确率，所搭建的算法模型泛化性强、鲁棒性高、性能优异，可有效解决目前水域提取技术上存在的弊端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369875A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010292681.9
申请日：2020-04-15
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
Abstract: 本发明为一种基于VR技术的输电线路人工仿真巡检培训方法及系统，包括：建立1:1人物模型，采集人物走路、跑步的数据，真实模拟输电线路中人工巡检移动的仿真场景；搭建仿真三维场景模型；建立人工巡检人物运动模型；对巡检员的人体姿态及行为进行追踪、感应；真实模拟人工巡检过程，进行巡检基础教学；对人工巡检的规范性及缺陷发现率的方面进行考核；对缺陷进行记录上报，对所上报的缺陷信息进行分析并计分。本发明对培训电网人工巡检员有技能的提高，通过建立人工巡检人物运动模型，规范巡检人物的操作事项及巡检作业方式，使输电线路系统的巡检员能快速提升专业巡检技能。
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公开(公告)号：CN109633674A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811539506.4
申请日：2018-12-17
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
Inventor： 黄俊波 , 沈志 , 苏建新 , 蔡澍雨 , 朱道俊 , 李俊鹏 , 史良池 , 孙斌 , 张继伟 , 徐真 , 高梓瑞 , 芮照辉 , 谢清宇 , 王剑 , 李雳 , 赵红伟 , 罗毅 , 柯磊
Abstract: 本发明涉及电网巡检技术领域，尤其为基于激光点云数据的输电巡视三维航迹自动规划方法，包括激光点云数据系统、分析模块以及无人机模块，该基于激光点云数据的输电巡视三维航迹自动规划方法，通过设置的激光点云数据系统作为基础，并结合分类提取模块分离出地面点和非地面点，以此为基础来规划无人机巡视输电通道和杆塔的航迹，不仅降低了无人机控制人员的技术要求，还能够对线路目标进行准确跟踪以及精细巡检，保证整个巡检工作顺利开展，通过采用无人机巡检航迹模块，实现自动规划的无人机巡视航迹，可有效避免机巡人员手动控制无人机巡检时存在的安全隐患以及出现漏检、错检的情况，提高电力巡视的安全性和高效性。
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公开(公告)号：CN111931976A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010574385.8
申请日：2020-06-22
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
IPC: G06Q10/04 , G06K9/00 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/11 , G06T7/60 , G06T7/62 , G01S17/08 , G01S17/88
Abstract: 本发明提供了一种输电线路走廊区域内树木生长隐患的预测方法，包括：获取输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据；建立输电线路走廊区域内的树木的生长模型；从所述激光雷达的点云数据中识别树木与输电线路的当前距离，并根据所述当前距离的数值大小区分出危险树木；根据所述树木生长模型预测所述危险树木的生长规律，并根据所述危险树木的当前距离和所述危险树木的生长规律，预测树木隐患。本发明能够准确的预测树木隐患，以便于线路运维人员在树木隐患形成之前进行现场勘查和处理，提高树木隐患排查效率。
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公开(公告)号：CN111429772A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010292679.1
申请日：2020-04-15
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
Abstract: 本发明为一种基于VR技术的输电线路无人机仿真培训方法及系统，包括步骤：搭建无人机飞控仿真模型，模拟无人机超控功能，实现任务规划方案注入飞行控制，实时显示各类飞行参数以及飞行姿态三维视景；搭建无人机飞行模型；搭建输电线路三维实景模型、输电线路仿真场景环境及输电线路缺陷模型；进行飞控管理培训及考核；以及通过无人机飞控考核后，进行无人机巡检实操教学与考核。本发明对学员飞控管理培训考核合格后再进行无人机巡检实操培训考核，避免了学员因飞控操作不熟练问题损坏无人机，使培训学员按照规范化流程，全面掌握无人机巡检的关键技术，为电网精益化管理提供有效助力。
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公开(公告)号：CN110533711A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910831827.X
申请日：2019-09-04
Applicant: 云南电网有限责任公司带电作业分公司
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明涉及双目立体视觉中的图像立体匹配领域，尤其为一种基于加速稳健特征的高效大尺度立体匹配算法，本算法首先利用加速稳健特征提取算法，得到左右图像上的特征点和特征点描述算子；然后根据描述算子得到左右图像的粗匹配结果；然后利用左右图像上满足的极线约束条件，筛选误匹配点，得到准确的图像特征点匹配结果；最后用更准确的特征点匹配结果作为高效大尺度算法的特征点初值，获得效果更好的立体匹配结果。本发明采用加速稳健特征来改进高效大尺度算法，明显减少误匹配区域和空洞区域，解决了高效大尺度算法由于采用Sobel特征导致的特征过于简单，误匹配情况较多的问题。
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