公开(公告)号：CN118537612A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410377776.9

申请日：2024-03-29

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 纪超 ,  刘俊鹏 ,  黄新波 ,  张凡 ,  陈国燕 ,  王博雅 ,  侯威 ,  宋智伟

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了基于改进DETR算法的恶劣环境下绝缘子缺陷检测方法，首先获得处于不同环境中的原始绝缘子图像，将得到的绝缘子图像进行扩充，将扩充完成的绝缘子图像作为真实绝缘子数据集；然后将得到的绝缘子数据集划分为训练集和验证集；对训练集进行绝缘子缺陷类别标注，保存标注完成后的绝缘子缺陷图像信息，得到绝缘子数据库；在DETR骨干网络ResNet50中融入混合注意力机制CBAM，利用改进后的DETR算法训练标注完成的数据集；预测验证集，得到对应的绝缘子缺陷类别检测结果。本发明解决了现有技术中存在的在复杂环境下检测输电线路绝缘子缺陷精确率低的问题。

公开(公告)号：CN113920107A

公开(公告)日：2022-01-11

申请号：CN202111269750.5

申请日：2021-10-29

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 纪超 ,  王博雅 ,  黄新波 ,  王东旭 ,  王亮 ,  侯威 ,  陈国燕 ,  宋智伟

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolov5算法的绝缘子破损检测方法，首先采集巡检视频获得绝缘子图片，将这些图片进行旋转、加噪、镜像操作进行扩充，将扩充完成的绝缘子图片作为真实绝缘子样本库；利用生成式对抗网络GAN对真实绝缘子样本库中的图片进行预处理，把缺陷绝缘子图片与各种复杂背景融合，扩充缺陷绝缘子数据集得到绝缘子样本扩充库，将该数据划分为训练集和测试集，然后利用标注工具Labellmg对中选出的训练集进行标注，并保存标注完成后绝缘子图片的信息，得到样本数据；对现有的目标检测网络yolov5进行改进，最终得到绝缘子缺陷检测结果。本发明解决了现有技术中存在的杂环境下绝缘子检测精度低的问题。

公开(公告)号：CN119169349A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411180669.3

申请日：2024-08-27

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 纪超 ,  贾星海 ,  崔奇超 ,  黄新波 ,  周思源 ,  陈国燕 ,  张凡 ,  高鸣江

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于FusionNet模型的恶劣天气下输电线路异物检测方法，首先采集输电线路上的异物图像，对采集的图像进行数据预处理，标注并划分数据集为训练集、验证集和测试集；然后建立网络模型；将训练集中图像输入到网络模型中进行训练，通过训练得到基于FusionNet模型的恶劣天气下输电线路异物检测网络模型；最后将测试集中图像输入到训练好的网络模型中进行检测，获得恶劣天气下输电线路异物检测结果图。本发明解决了现有技术中存在的恶劣天气下输电线路异物检测精度低、速度慢的问题。

公开(公告)号：CN117911862A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311850746.7

申请日：2023-12-29

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 纪超 ,  张凡 ,  周思源 ,  黄新波 ,  陈国燕 ,  王博雅 ,  侯威 ,  宋智伟

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于MDALF‑Net的输电线路施工机械巡检方法，首先采集施工机械图像数据，对采集的图像数据进行预处理，标注并划分数据集为训练集、验证集和测试集；然后建立网络模型，通过组建多头双重注意力机制，提出多分支轻量特征融合网络；将训练集中图像输入到网络模型中进行训练；最后将测试集中图像输入到网络模型中进行检测，获得施工机械检测结果图。本发明解决了现有技术中存在的电力系统运行稳定性差的问题。

公开(公告)号：CN115861853A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211462156.2

申请日：2022-11-22

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 纪超 ,  陈国燕 ,  黄新波 ,  王东旭 ,  王博雅 ,  王亮 ,  侯威 ,  宋智伟

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolox算法的复杂环境下输电线路鸟巢检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、采集鸟巢图像数据，标注并划分数据集为训练集、验证集和测试集；步骤2、建立改进yolox算法网络模型，采用深度通道注意力模块和损失函数对yolox目标检测算法进行改进；步骤3、将训练集中图像输入改进yolox算法网络模型进行训练，通过训练得到优化的yolox算法网络模型；步骤4、将测试集中图像输入优化的yolox模型进行检测，获得鸟巢检测结果图。本发明解决了现有技术中存在的复杂环境下鸟巢检测精度低的问题。

公开(公告)号：CN115631411A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211190509.8

申请日：2022-09-28

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 纪超 ,  王博雅 ,  黄新波 ,  陈国燕 ,  侯威 ,  宋智伟 ,  张凡

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/46 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的目的是提供一种基于STEN网络对不同环境中的绝缘子破损检测方法，首先采集巡检视频获得处于不同环境中的绝缘子图片，将得到的绝缘子图片进行扩充，将扩充完成的绝缘子图片作为真实绝缘子样本库；然后划分训练集和测试集，利用标注工具Labellmg对训练集进行标注，并保存标注完成后绝缘子图片的信息，得到样本数据；组建在线注意力累积机制OAAM进行改进得到STEN目标检测网络，进而得到具有最佳权重数据的测试集基准网络；最后得到绝缘子缺陷检测结果。本发明解决了现有技术中存在的在不同环境下难以准确检测绝缘子缺陷的问题。