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公开(公告)号：CN113239838B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110562089.0
申请日：2021-05-24
Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司 , 北京博研中能科技有限公司
Abstract: 本发明是一种用于输电铁塔的无人机智能巡检识别方法，采用智能巡检系统对绝缘子进行巡检，所述智能巡检系统包括无人机搭载的图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、特征融合模块、预测判断模块及故障上报模块；所述识别方法具体包括以下步骤：1）拍摄绝缘子的图像并传输到预处理模块；2）对图像进行非局部平均去噪处理并输入特征提取模块；3）采用神经特征提取网络提取绝缘子形状特征及故障特征；4）将提取的高维特征进行特征融合；5）通过预测回归网络对特征判断，判断出所拍摄的绝缘子是否存在故障；本发明快速、准确地实现了输电铁塔绝缘子故障的实时识别，提高了绝缘子的维护效率。
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公开(公告)号：CN113298163A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110596783.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司 , 北京博研中能科技有限公司
Abstract: 本发明是一种基于LiDAR点云数据的目标识别监测方法，包括以下步骤：1）采用激光雷达探测变电站工作人员获得稀疏的点云数据，将代表三维几何信息的原始点云数据喂入PointRCNN神经网络提取特征，第一阶段提取前景点，生成感兴趣区域RoI，第二阶段对生成的框进行细化；所述PointRCNN的特征提取网络是基于PointNet++的网络，特征提取部分由多层感知器MLP（multi‑layer perception）、T‑Net和Max‑pooling层组成；2）使用基于层的累积模块对点云数据进行累加，以增强对象的语义信息；3）使用随机森林算法对特征进行分类，判断出工作人员是否戴有安全帽；本发明可以实现全体24小时的、大场景的环境感知的、高精度的相关人员监测，克服了远距离小目标语义信息不足的缺点。
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公开(公告)号：CN113239838A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110562089.0
申请日：2021-05-24
Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司 , 北京博研中能科技有限公司
Abstract: 本发明是一种用于输电铁塔的无人机智能巡检识别方法，采用智能巡检系统对绝缘子进行巡检，所述智能巡检系统包括无人机搭载的图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、特征融合模块、预测判断模块及故障上报模块；所述识别方法具体包括以下步骤：1）拍摄绝缘子的图像并传输到预处理模块；2）对图像进行非局部平均去噪处理并输入特征提取模块；3）采用神经特征提取网络提取绝缘子形状特征及故障特征；4）将提取的高维特征进行特征融合；5）通过预测回归网络对特征判断，判断出所拍摄的绝缘子是否存在故障；本发明快速、准确地实现了输电铁塔绝缘子故障的实时识别，提高了绝缘子的维护效率。
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