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公开(公告)号：CN111414855B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010197247.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司 , 国网陕西省电力公司西咸新区供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06V10/34 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于端到端回归模型的电线杆标牌目标检测及识别方法，该方法包括以下步骤：制作电线杆标牌图像的多样化数据集，然后在分类网络框架下对端到端一次性回归目标检测模型进行适用于电线杆标牌的训练；提取出标牌在图像中的位置坐标后综合先验信息和投影分析法进行字符分割；采用迁移学习简化对字符识别网络的训练以提高整体效率；最后选用HSI颜色空间来识别标牌背景色以减小图像分析的工作量。本发明采用高效的端到端目标检测方法实现对电线杆标牌有效信息的准确识别，可以在一定程度上提高巡检路径规划、农网改造勘察的效率。
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公开(公告)号：CN111414855A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010197247.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司 , 国网陕西省电力公司西咸新区供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于端到端回归模型的电线杆标牌目标检测及识别方法，该方法包括以下步骤：制作电线杆标牌图像的多样化数据集，然后在分类网络框架下对端到端一次性回归目标检测模型进行适用于电线杆标牌的训练；提取出标牌在图像中的位置坐标后综合先验信息和投影分析法进行字符分割；采用迁移学习简化对字符识别网络的训练以提高整体效率；最后选用HSI颜色空间来识别标牌背景色以减小图像分析的工作量。本发明采用高效的端到端目标检测方法实现对电线杆标牌有效信息的准确识别，可以在一定程度上提高巡检路径规划、农网改造勘察的效率。
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公开(公告)号：CN113189987A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110416449.6
申请日：2021-04-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出一种基于多传感器信息融合的复杂地形路径规划方法及系统，路径规划方法包括以下步骤：对静态障碍物以及机器人进行外包圆建模，根据此模型，建立系统的初始化环境地图，在此基础上设定每个机器人的目标点，建立其初始人工势场；设置机器人之间的优先级；通过搭载在机器人上的传感器获取周边环境信息，并将其传输至决策层；根据实际障碍物的不同类型设定机器人自主决策逻辑准则，并根据此准则设定不同障碍物的势场函数，以传感器获取到的融合信息进行路径规划决策。本发明能够充分发挥机器人探测环境、整合信息的能力，使其能够适应复杂地形，快速、高效地完成多机器人协同控制，有效提高了机器人的环境适应性及系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN111830528A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010611089.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云的杆塔特征点自动识别及倾斜参数自动测量方法，首先将获取的原始点云数据进行预处理，之后通过采用归一化数字表面模型、最大类间方差法、连通域分割、点云密度分割从处理后的点云数据中提取出杆塔，最后通过水平截面法得出杆塔的倾斜角度，从而实现了基于激光点云的杆塔特征点自动识别及倾斜参数自动测量。本发明能够对杆塔进行自动识别和倾斜度测量，大大地节省了人力物力，对于电力系统的稳定运行具有重要的研究意义。
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