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公开(公告)号：CN114821305B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210355251.6
申请日：2022-04-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电力作业现场安全带识别方法、装置、设备和存储介质。识别方法过程如下：采集含有电力作业人员穿戴安全带及穿着电力作业工作服作业的图片，对图片标注后构建第一训练数据集，使用第一训练数据集训练并得到识别电力作业安全带和电力作业工作服的深度神经网络模型；根据人工标注的内容，将第一训练数据集中所有的电力作业安全带和电力作业工作服信息进行裁剪，构建第二训练数据集；提取第二训练数据集中图像的线条分布特征信息，训练所述支持向量机；使用深度神经网络模型和支持向量机确定待识别图像穿戴电力作业安全带的概率。通过实施本发明公开的电力作业现场安全带识别方法，可以提高电力作业安全带识别的准确率。
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公开(公告)号：CN102435924B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201110339076.3
申请日：2011-10-31
Applicant: 广东电网公司广州供电局 , 华南理工大学
Abstract: 一种OWTS检测装置的电缆局放单端自动定位方法，包括：从OWTS局部放电检测装置已保存的测试数据中提取出包含定位信息的定位参数；将所述定位参数生成采样点的图形；分别将所述图形中的波峰对应的波形设为原始脉冲，然后在所述图形中查找与该原始脉冲匹配的波形；计算该匹配波形的波峰与原始脉冲的波峰之间的时间差，然后根据该时间差计算故障位置。本发明还提供一种OWTS检测装置的电缆局放单端自动定位系统，通过本发明的技术，电缆故障定位的结果更加集中，减少了散点的存在，使得定位分析结果更加准确，可以进行自动分析和定位，降低了人力消耗和定位的成本。
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公开(公告)号：CN102809718A
公开(公告)日：2012-12-05
申请号：CN201210260572.4
申请日：2012-07-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种GIS超高频局部放电信号识别方法，包括模型训练和缺陷识别过程，具体包括以下步骤：对GIS局部放电信号进行预处理，提取平均放电幅值、放电幅值标准差、放电相位分布、放电极性、放电时间间隔均值、放电时间间隔标准差等放电特征参数，再利用遗传模拟退火工具优化BP神经网络的权值和阈值，然后利用BP神经网络工具训练样本，建立相应的GSA-BP模型；将待识别的GIS局部放电信号预处理，提取相应的特征参数后，根据GSA-BP模型对待测样本进行分类识别。本发明有效地提高了GIS局部放电故障诊断的效率和准确性，对于评估GIS的绝缘状态及制定合理的维修策略至关重要。
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公开(公告)号：CN102435924A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110339076.3
申请日：2011-10-31
Applicant: 广东电网公司广州供电局 , 华南理工大学
Abstract: 一种OWTS检测装置的电缆局放单端自动定位方法，包括：从OWTS局部放电检测装置已保存的测试数据中提取出包含定位信息的定位参数；将所述定位参数生成采样点的图形；分别将所述图形中的波峰对应的波形设为原始脉冲，然后在所述图形中查找与该原始脉冲匹配的波形；计算该匹配波形的波峰与原始脉冲的波峰之间的时间差，然后根据该时间差计算故障位置。本发明还提供一种OWTS检测装置的电缆局放单端自动定位系统，通过本发明的技术，电缆故障定位的结果更加集中，减少了散点的存在，使得定位分析结果更加准确，可以进行自动分析和定位，降低了人力消耗和定位的成本。
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公开(公告)号：CN102426323A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110339144.6
申请日：2011-10-31
Applicant: 广东电网公司广州供电局 , 华南理工大学
IPC: G01R31/11
Abstract: 一种行波法定位中计算入射波与反射波时间差的方法，包括：将用于定位的特征参数生成采样点的图形；将所述图形中的波峰对应的波形设为入射脉冲，然后在所述图形中查找与该入射脉冲匹配的波形；根据该匹配波形与入射脉冲计算入射波与反射波的时间差。本发明还提供一种行波法定位中计算入射波与反射波时间差的装置，通过本发明的技术，计算出单端行波法定位中所需的入射波与反射波之间的时间差，得到的时间差的参数值的结果更加准确，整个过程实现自动计算，无需测试人员靠经验和直觉去标定入射波与反射波，便于工作人员判断，避免了因人为失误而造成的经济损失，降低了人力消耗的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118427682A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410503021.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的GIS局部放电识别的可视化方法，包含以下步骤：对GIS设备内部发生的各种状况进行信号采集并转化为PRPD图谱；根据局部放电典型特征，对图谱进行数据清洗；划分数据清洗后的图谱为训练集、验证集和测试集，使用深度卷积生成对抗网络DCGAN对真实图像少的图谱生成图像并加入到训练集中；使用扩充后的训练集训练ResNet50网络，得到训练好的网络；将测试集输入到训练好的网络中进行分类，利用Grad‑CAM方法生成热力图，基于热力图对分类结果进行解释，并且定位分类依据。通过实施本发明公开的基于数据增强的GIS局部放电识别的可视化方法，提高了局部放电识别精度，可视化了分类依据。
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公开(公告)号：CN117974959A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410221958.7
申请日：2024-02-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种指针仪表读数识别方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：通过摄像头采集仪表图像，并建立仪表先验信息；对仪表图像进行图像预处理；对预处理后的图像通过指针识别得到仪表中指针角度；利用指针角度得到仪表读数判别结果。该发明以较小的计算量和较低的硬件需求得到高精度的仪表读数，实现自动化读表，整体实现简单，在多种场景下适用，经实验验证该仪表读数识别的误差率小于0.5％的读数精度。
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公开(公告)号：CN110349172B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201910571012.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理及输电线路监控领域，涉及一种基于图像处理和双目立体测距的输电线路防外破方法，包括：基于霍夫直线检测法得到背景图像中的所有输电线路；基于运动目标检测法识别吊臂，并得到吊臂；基于双目立体测距得到输电线路与吊臂的真实距离；按照距离大小选择相应的报警等级报警。本发明能实现精准报警，能有效增强输电线遭受入侵报警的实时性。本发明提出的基于双目立体测距的方法，减少了无测距方法的视觉盲区，提升了报警的准确性。
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公开(公告)号：CN114821305A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210355251.6
申请日：2022-04-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电力作业现场安全带识别方法、装置、设备和存储介质。识别方法过程如下：采集含有电力作业人员穿戴安全带及穿着电力作业工作服作业的图片，对图片标注后构建第一训练数据集，使用第一训练数据集训练并得到识别电力作业安全带和电力作业工作服的深度神经网络模型；根据人工标注的内容，将第一训练数据集中所有的电力作业安全带和电力作业工作服信息进行裁剪，构建第二训练数据集；提取第二训练数据集中图像的线条分布特征信息，训练所述支持向量机；使用深度神经网络模型和支持向量机确定待识别图像穿戴电力作业安全带的概率。通过实施本发明公开的电力作业现场安全带识别方法，可以提高电力作业安全带识别的准确率。
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公开(公告)号：CN108805107B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201810763917.5
申请日：2018-07-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PRPS信号的GIS内部局部放电缺陷识别方法，包括：通过GIS内置传感器获取大量的局部放电信号PRPS；提取包括放电量均值、放电对偶率、初始放电相位窗之差、放电宽度比、放电相位均值、放电相位标准差以及放电相偏度等多个特征；利用极端梯度提升分类树实现对PRPS缺陷类型识别模型的建立。本发明方法通过机器学习对特高频法得到的PRPS图谱进行放电缺陷识别，告别了传统上必须由PRPS转化至PRPD才能实现GIS局部放电缺陷识别系统的耗时繁琐过程，能够很好地消除周期不一致导致的影响，大幅度提高缺陷类型识别准确率，并依据计算结果对缺陷类型做出判断。
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