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公开(公告)号：CN118759048B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411255660.4
申请日：2024-09-09
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供一种可穿戴式全光纤探测手套、无损探测系统、方法及装置，涉及无损探伤技术领域，手套包括：具有若干手指套接部的手套主体、光声信号激励单元及若干光声信号探测单元，光声信号探测单元设置于手指套接部上，光声信号激励单元设置于手套主体掌部区域；光声信号激励单元用于在受到第一激光信号的激发后产生超声导波，以使得产生的超声导波在待检测目标内部传播；光声信号探测单元用于捕获受待检测目标内部损伤影响的、光声信号激励单元产生并传播的超声导波所引起的应力变化，响应于捕获到的应力变化，基于作用于光声信号探测单元的第二激光信号获取对应散射波信号。本申请具有结构简单、穿戴轻便、操作便捷、探测区域灵活等优点。
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公开(公告)号：CN117593560A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311300944.6
申请日：2023-10-09
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能技术的配电房设备智能识别方法及装置，属于配电巡检技术领域。所述方法包括：获取智能安全帽拍摄的配电房设备图像；对所述配电房设备图像进行数据前处理，获得处理后的配电房设备图像；使用预设的设备识别模型对所述处理后的配电房设备图像进行识别，获得识别结果；所述设备识别模型由改进的YOLOv5网络训练得到。所述方法采用的深度学习模型具有轻量化、低功耗、检测精度高、检测速度快的特点，能够实现配电房设备的实时、高精度智能识别，适合部署在智能安全帽这种计算资源有限的边缘设备中。
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公开(公告)号：CN117036774A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310781089.9
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京智芯半导体科技有限公司 , 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种配电房目标检测方法、装置和电子设备，属于配电房监控技术领域。方法包括：确定对配电房采集的目标图像；输入目标图像至目标检测模型，得到目标检测模型输出的目标图像的检测结果；目标检测模型用于基于预设特征提取网络对目标图像进行特征提取得到的多尺度特征，对目标图像进行目标检测；预设特征提取网络是基于网络宽度增加处理、网络深度增加处理以及输入图像分辨率增加处理得到的；目标检测模型是基于对配电房采集的样本图像以及样本图像对应的样本标签训练得到的。本发明通过平衡了网络的深度、宽度和图像的分辨率的三个维度，轻量化了模型，减少了模型权重参数，节省了计算量，从而可在更廉价的硬件设备上部署。
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公开(公告)号：CN115546726A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211288587.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 北京智芯半导体科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路安全隐患监测方法、装置、融合终端及介质。方法应用于融合终端，方法包括：获取输电线路的当前环境图像，将当前环境图像输入到预先训练好的目标YOLOv5网络模型，其中，目标YOLOv5网络模型的骨干网络采用Focus结构和Mobilenetv2结构、颈部网络采用深度可分离卷积模块、检测头网络采用四条检测分支进行构建，根据目标YOLOv5网络模型的输出结果确定输电线路的安全隐患信息。本发明实施例的输电线路安全隐患监测方法、装置、融合终端及介质，能够在融合终端自动进行输电线路安全隐患监测，并且具有检测速度快、检测精度高、低延时等优点。
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公开(公告)号：CN117937767B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410319826.8
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 北京智芯半导体科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路监测装置、方法、计算机设备、芯片及存储介质，所述方法应用于输电线路监测装置，输电线路监测装置包括本体、线路数据感知模块，以及部署在本体上的本地融合分析模块和装置数据感知模块；所述方法包括：通过线路数据感知模块获取输电线路的线路状态参量数据，以及通过装置数据感知模块获取输电线路监测装置的装置状态参数；通过本地融合分析模块根据线路状态参量数据和装置状态参数进行关联性分析，得到参数相关性数据，以监测输电线路。由此打通输电线路多参量传感数据的就地融合，有效提升输电线路的运行可靠性分析能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117937767A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410319826.8
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 北京智芯半导体科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路监测装置、方法、计算机设备、芯片及存储介质，所述方法应用于输电线路监测装置，输电线路监测装置包括本体、线路数据感知模块，以及部署在本体上的本地融合分析模块和装置数据感知模块；所述方法包括：通过线路数据感知模块获取输电线路的线路状态参量数据，以及通过装置数据感知模块获取输电线路监测装置的装置状态参数；通过本地融合分析模块根据线路状态参量数据和装置状态参数进行关联性分析，得到参数相关性数据，以监测输电线路。由此打通输电线路多参量传感数据的就地融合，有效提升输电线路的运行可靠性分析能力。
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公开(公告)号：CN117579651A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311458778.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京智芯半导体科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种物联网系统，属于物联网技术领域。物联网系统包括设备端和平台端，设备端包括边缘网关和多个终端设备，各个终端设备的数据格式不同，边缘网关中设置有IoT标准物模型，平台端为物联网平台；各个终端设备分别通过IoT标准物模型与边缘网关进行数据交互，边缘网关与物联网平台进行数据交互；其中，IoT标准物模型中集成有多种通讯协议，以满足不同数据格式的终端设备进行数据通信。减少了开发人员的工作量，提高了开发效率，使得平台端支持不同终端设备的多样化协议接入，实现不同厂家的应用与终端设备无缝对接，集成效率更高，使得开发的系统复用率高。
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公开(公告)号：CN117218367A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311041787.1
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种电力基建智能监控方法、装置、系统和电子设备，属于电力工程技术领域。方法包括：获取对电力基建现场采集的现场图像；将现场图像输入至目标检测模型，得到目标检测模型输出的现场图像中危险行为的检测结果；目标检测模型的检测网络中的卷积层用于基于输入特征图得到的本征特征图以及幻影特征图进行局部特征提取；幻影特征图是本征特征图通过廉价操作得到的。本发明目标检测模型的检测网络中的卷积层通过本征特征图提取丰富的特征信息，通过对本征特征图利用廉价操作得到的幻影特征图提取冗余的特征信息。本发明实现降低非关键特征的学习成本，有效地降低模型所需计算资源，降低模型结构复杂度，进而降低功耗，提高图像识别速度。
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公开(公告)号：CN116128831A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310012890.7
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 北京智芯半导体科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明实施例提供一种配电线路检测方法、检测装置和存储介质，属于电力检测技术领域。配电线路检测方法包括：获取含有初始配电线路图像的图像数据集；利用双重注意力网络DANet对图像数据集中的初始配电线路图像进行分割，得到分割后的配电线路图像；改进YOLOv4网络模型，以使得所改进后的YOLOv4网络模型包括符合预设目标匹配度的先验框以及符合预设样本检测能力的损失函数；基于所述训练集中的分割后的配电线路图像对DANet和改进后的YOLOv4网络模型进行训练，以得到针对配电线路的检测模型；以及将测试集中的分割后的配电线路图像输入至针对所述配电线路的检测模型，以得到对于配电线路的检测结果。本发明实施例能够精确识别配电线路，且检测效率高。
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公开(公告)号：CN113792578A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110874643.9
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京智芯半导体科技有限公司
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，其实施方式提供了一种用于变电站异常的检测方法、设备及系统。其中用于变电站异常的检测方法，包括：采用变电站监控图片的数据样本对基于深度学习的检测模型进行训练，得到训练好的基于深度学习的检测模型；将待检测变电站监控图片输入所述训练好的基于深度学习的检测模型，得到检测结果；其中，所述基于深度学习的检测模型包括：从所述待检测变电站监控图片中提取图片特征的MobileNetv2网络，以及识别所述图片特征对应的异物类型的Yolov3网络。本发明提供的实施方式减轻模型的计算量和复杂程度，提升了对变电站异常的检测速度和检测准确性。
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