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公开(公告)号：CN111062131A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911304593.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
Abstract: 本申请公开了一种输电线路弧垂计算方法和相关装置，其中方法包括：通过双目摄像机采集目标输电线路的双目图像，双目图像中包括目标输电线路和目标输电线路与两杆塔连接的两悬挂点；根据双目图像和预置参数构建目标输电线路的双目成像模型，预置参数根据双目摄像机的标定结果得到；对双目成像模型进行立体矫正，输出矫正后的双目图像和透视投影矩阵；根据矫正后的双目图像和透视投影矩阵构建目标输电线路的三维模型；基于三维模型计算目标输电线路中目标点与过两悬挂点的直线的铅锤距离，得到目标输电线路的弧垂，解决了现有的输电线路弧垂测量方法存在测量的输电线路弧垂误差大的技术问题。
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公开(公告)号：CN111062131B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201911304593.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
Abstract: 本申请公开了一种输电线路弧垂计算方法和相关装置，其中方法包括：通过双目摄像机采集目标输电线路的双目图像，双目图像中包括目标输电线路和目标输电线路与两杆塔连接的两悬挂点；根据双目图像和预置参数构建目标输电线路的双目成像模型，预置参数根据双目摄像机的标定结果得到；对双目成像模型进行立体矫正，输出矫正后的双目图像和透视投影矩阵；根据矫正后的双目图像和透视投影矩阵构建目标输电线路的三维模型；基于三维模型计算目标输电线路中目标点与过两悬挂点的直线的铅锤距离，得到目标输电线路的弧垂，解决了现有的输电线路弧垂测量方法存在测量的输电线路弧垂误差大的技术问题。
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公开(公告)号：CN111952883B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010863796.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
IPC: H02G1/02 , G06V20/17 , G01S17/894
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光雷达的输电线路故障识别系统及方法，系统包括：飞行器，所述飞行器上设有双光相机、交换机与微型计算机；所述双光相机包括可见光摄像头与红外光摄像头；所述微型计算机，基于卷积神经网络算法，将所述输电线路的场景画面与红外热像图融合生成巡检图像，并基于深度学习训练算法，匹配所述巡检图像中的特征从而识别所述输电线路的导线，生成线路缺陷数据，同时，所述微型计算机用于生成与存储巡检报告，所述巡检报告包含所述线路缺陷数据。通过本发明使得能够自动对巡检图像中的特征进行识别并自动诊断缺陷，极大地提高工作效率。
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公开(公告)号：CN111652163B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202010512609.2
申请日：2020-06-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
Abstract: 本发明公开了一种输电线路杆塔线段匹配方法以及设备，包括：通过从输电线路杆塔图像中的杆塔区域提取出线段，对线段之间的交点进行条件约束得到原始交点，对原始交点进行聚类得到新交点，基于平面优化以及共面代价的方法对新交点所对应的线段进行匹配，选择出新交点的匹配点以及新交点所对应的匹配线段；通过拟合线段所在的平面，从平面中选择出主要平面，根据主要平面中的三维坐标寻找出满足近似共线条件的其他主要平面的三维坐标，从而得到电力杆塔匹配的三维线段。本发明通过平面优化以及共面代价的方法来剔除线段的多个无用的交点，最后根据近似共线条件进行电力杆塔三维线段匹配，从而在大量相交的线段中实现对电力杆塔三维图像的线段匹配。
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公开(公告)号：CN112489201A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011418018.5
申请日：2020-12-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
IPC: G06T17/00
Abstract: 本申请公开了一种柱状电力杆塔三维建模系统及方法，系统包括：加载控制模块用于根据目标杆塔图像加载目标杆塔的图像位置信息，生成并发送数字化触发指令，结合杆塔顶端参数、杆塔底端参数和横担坐标构建电力杆塔三维模型；杆塔顶端数字化模块用于获取杆塔顶端的顶端圆心，根据顶端圆心计算后得到杆塔顶端参数；杆塔底端数字化模块用于获取杆塔底端的底端圆心，根据底端圆心计算后得到杆塔底端参数；横担数字化模块用于获取第一关键点坐标，基于对称原理进行镜像处理，获取其他侧的第二关键点坐标，根据第一关键点坐标和第二关键点坐标提取横担坐标。解决了现有技术无法确保杆塔三维建模准确性和可靠性，且杆塔三维模型存在局限性的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112489201B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202011418018.5
申请日：2020-12-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
IPC: G06T17/00
Abstract: 本申请公开了一种柱状电力杆塔三维建模系统及方法，系统包括：加载控制模块用于根据目标杆塔图像加载目标杆塔的图像位置信息，生成并发送数字化触发指令，结合杆塔顶端参数、杆塔底端参数和横担坐标构建电力杆塔三维模型；杆塔顶端数字化模块用于获取杆塔顶端的顶端圆心，根据顶端圆心计算后得到杆塔顶端参数；杆塔底端数字化模块用于获取杆塔底端的底端圆心，根据底端圆心计算后得到杆塔底端参数；横担数字化模块用于获取第一关键点坐标，基于对称原理进行镜像处理，获取其他侧的第二关键点坐标，根据第一关键点坐标和第二关键点坐标提取横担坐标。解决了现有技术无法确保杆塔三维建模准确性和可靠性，且杆塔三维模型存在局限性的技术问题。
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公开(公告)号：CN111340787B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010129428.1
申请日：2020-02-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例涉及电力巡检技术领域，尤其涉及一种输电线路的导线缺陷检测识别方法、装置及计算机设备，采用图像增强、渲染对导线缺陷图像进行处理，得到缺陷图像样本库，再采用RetinaNet深度神经网络对缺陷图像样本库中的图像进行缺陷数据的提取、缺陷数据训练及测试、缺陷识别的训练，得到缺陷识别神经网络模型，将采集输电线路上的待测图像输入缺陷识别神经网络模型中进行检测，识别出待测图像中的导线缺陷，提高识别导线缺陷的准确率以及效率。解决了传统对输电线路上采集图像进行导线缺陷识别方法的效率低且准确度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN111896769B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202010831472.7
申请日：2020-08-18
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
Abstract: 本申请公开了一种架空输电线的等效风速测量方法及相关装置，其中方法包括：获取多个测试点的实时环境数据和对地高度值，各测试点位于两杆塔之间的架空输电线上；基于预置风速计算公式，根据实时环境数据，计算各测试点的风速值；基于预置高程风速计算公式，根据各测试点的风速值和对地高度值，计算各测试点对应的预置高度风速值；将第一距离和两杆塔的水平距离的比值，作为测试点风速值的权重，从而得到各测试点风速值的权重；基于预置等效风速计算公式，根据各个测试点的预置高度风速值和风速值的权重，计算得到架空输电线的等效风速值。解决了现有技术无法根据准确的等效风速值计算架空输电线的载流量的技术问题。
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公开(公告)号：CN112001317A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010863770.4
申请日：2020-08-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于语义信息的导线缺陷识别方法、系统及终端设备，应用于输电线路上，包括获取输电线路的导线图像；对导线图像进行预处理，得到处理后的预处理图像；对预处理图像进行分割切片处理，得到导线图像块；采用YOLOv3目标检测算法对导线图像块进行目标检测，得到导线缺陷在导线图像中的位置和缺陷类型。通过对导线图像进行降采样处理后得到预处理图像，在U-net网络中对预处理图像分割以及对分割后的图像网格化，得到若干导线图像块，对导线图像块的断股、散股、烧蚀的导线缺陷进行目标识别，得到导线缺陷在导线图像中的位置和缺陷类型，识别导线缺陷准确率高，实现实时识别输电线路上的导线缺陷。
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公开(公告)号：CN111952883A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010863796.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司机巡作业中心
IPC: H02G1/02 , G06K9/00 , G01S17/894
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光雷达的输电线路故障识别系统及方法，系统包括：飞行器，所述飞行器上设有双光相机、交换机与微型计算机；所述双光相机包括可见光摄像头与红外光摄像头；所述微型计算机，基于卷积神经网络算法，将所述输电线路的场景画面与红外热像图融合生成巡检图像，并基于深度学习训练算法，匹配所述巡检图像中的特征从而识别所述输电线路的导线，生成线路缺陷数据，同时，所述微型计算机用于生成与存储巡检报告，所述巡检报告包含所述线路缺陷数据。通过本发明使得能够自动对巡检图像中的特征进行识别并自动诊断缺陷，极大地提高工作效率。
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