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公开(公告)号：CN114550287A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210100918.8
申请日：2022-01-27
Applicant: 福建和盛高科技产业有限公司
Abstract: 本发明公开基于人体关键点的变电站场景下人员行为异常检测方法，依时间顺序获取待测人员行为异常的一张视频图像；使用多人姿态识别框架进行骨骼关键点检测；在检测到骨骼关键点后对指定关键点每三个计算得到多个角度，多个角度形成特征向量使用多目标跟踪算法sort方法进行跟踪；计算同一特征向量的跟踪累计时长，直到跟踪累计时长达到设定时长；将累计时长内的视频图像的特征向量拼接形成异常行为特征向量；将异常行为特征向量输入经训练好的GBDT模型进行异常行为判断，以获取异常行为判定结果。本发明降低异常动作处于边缘时候特征不全导致训练存在偏差而影响测试时候的识别精度，从而降低误报。
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公开(公告)号：CN114549822A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210107711.3
申请日：2022-01-28
Applicant: 福建和盛高科技产业有限公司
Abstract: 本发明公开基于预置位摄像头的隔离开关闭合状态检测方法，获取摄像头的预置位信息，预置位信息包括摄像头监控的刀闸类别以及目标区域；将摄像头的监控图像与预置位图像进行特征匹配对比，判断摄像头监控图像是否有偏离；偏离则基于预置位图像调整摄像头角度；否则，判断预置位图像中是否有待检测目标刀闸；有目标刀闸则根据目标刀闸的类型选择对应的检测模型；将监控图像输入选定的检测模型，检测模型根据监控图像给定当前刀闸的状态结果；判断当前刀闸的状态结果与预置位的目标刀闸位置的重合度是否大于设定值；是则，输出模型检测的刀闸状态。本发明无需增加新的传感器，且基于深度学习的方式泛化能力更强，能够覆盖各种不同天气光线变化，可以解决现有技术存在的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118262150A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410319618.8
申请日：2024-03-20
Applicant: 福建和盛高科技产业有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于孪生神经网络的配电房设备异常检测方法，包括：步骤1，采集获取数据集；步骤2，搭建孪生神经网络，采用ResNet作为孪生神经网络的主干特征提取网络，并将Unet++的编码器部分作为孪生网络的共享部分；步骤3，利用采集的数据集对孪生神经网络进行模型训练得到异常检测模型；步骤4，获取摄像头采集的一张待测图片和同一点位对应的基准图，对输入异常检测模型进行推理得到对齐的图像对；步骤5，将对齐的图像对中待测图变化区域的掩膜进行图像形态学处理和相似度分析，以判断设备是否异常。本发明通过现场监控视频实时采集的图像数据，结合深度学习和传统图像处理技术对配电设备快速判断是否发生异常。
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公开(公告)号：CN118096687A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410213784.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 福建和盛高科技产业有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于yolov8的变电站设备缺陷检测方法，包括步骤：步骤1，采集预检测设备类型的图像形成数据集，并分别训练yolov8l网络和yolov8x网络；步骤2，获取待测图像输入训练好的yolov8l网络检测设备类型和位置形成检测结果；步骤3，统计不同目标设备的宽高比，总结并建立不同目标设备间的内在联系；步骤4，从检测结果中进行剔除长宽比超出指定阈值范围或不符合设备间内在联系的信息得到过滤后检测结果；步骤5，将设备位置信息通过yolov8x网络检测设备进行缺陷检测、缺陷分类和缺陷定位形成缺陷信息，形成缺陷检测结果；步骤6，利用过滤后检测结果对缺陷检测结果进行过滤，剔除不对应的缺陷信息。本发明将设备缺陷和设备本身进行关联，提升了缺陷的检测精度。
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公开(公告)号：CN114550287B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210100918.8
申请日：2022-01-27
Applicant: 福建和盛高科技产业有限公司
Abstract: 本发明公开基于人体关键点的变电站场景下人员行为异常检测方法，依时间顺序获取待测人员行为异常的一张视频图像；使用多人姿态识别框架进行骨骼关键点检测；在检测到骨骼关键点后对指定关键点每三个计算得到多个角度，多个角度形成特征向量使用多目标跟踪算法sort方法进行跟踪；计算同一特征向量的跟踪累计时长，直到跟踪累计时长达到设定时长；将累计时长内的视频图像的特征向量拼接形成异常行为特征向量；将异常行为特征向量输入经训练好的GBDT模型进行异常行为判断，以获取异常行为判定结果。本发明降低异常动作处于边缘时候特征不全导致训练存在偏差而影响测试时候的识别精度，从而降低误报。
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公开(公告)号：CN115171207A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210576591.1
申请日：2022-05-25
Applicant: 福建和盛高科技产业有限公司
Abstract: 本发明公开一种变电站监控中人员吸烟检测方法，将采集的图像通过MTCNN网络得到人脸区域、眼部、嘴部关键点（x,y）坐标，并通过眼部关键点的坐标对人脸矫正，即计算双眼中心点的位置eye_center和双眼连线的倾斜角度，通过eye_center和倾斜角度得到仿射变换矩阵，将整张图片进行仿射变换，最后基于yolov5算法对嘴部区域识别是否存在香烟物体，若检测的香烟部分大于设置的阈值，则存在人员吸烟事件。本发明识别率较高并且只需要单目摄像机获取图像，在硬件成本上易于推广。
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公开(公告)号：CN114549814A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210089450.7
申请日：2022-01-25
Applicant: 福建和盛高科技产业有限公司
Abstract: 本发明公开基于yolox检测的仪表读数识别方法，获取一张待测试的输入图片；使用yolox检测输入图中是否有仪表；是则，获取yolox输出的仪表类型，当yolox输出的仪表类型为数字仪表时，获取数字仪表框内的数字并查询该数字按照其位置关系得到具体数字作为仪表读数；当yolox输出的仪表类型为指针类型仪表时，获取yolox检测到的指针仪表框的圆心坐标，并基于圆心坐标查找匹配yolox检测到的指针以及指针两侧的数字，基于指针与指针两侧数字的位置关系，计算得到指针类型仪表的仪表读数；最后输出并显示获取的仪表读数。本发明方法可同时识别数字类型和多种指针类型的仪表。
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