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[发明专利]电力GIS地图生成方法、电力GIS系统、设备和介质-CN202311218530.9在审
发明人：文华;高磊;张志光;王文龙;穆昭玺;李狄雯 -专利权人： 华大天元（北京）科技股份有限公司
申请日： 2023-09-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种电力GIS地图生成方法、电力GIS系统、设备和介质，方法包括：当检测到故障数据时，确定故障数据对应的故障位置；获取多个工作人员各自对应的实时的人员位置；根据故障位置，在多个人员位置中，确定至少一个目标人员位置，其中，目标人员位置对应的工作人员为故障位置对应故障的维护人员；根据目标人员位置和故障位置，确定覆盖区域；在可利用空间数据库中，确定覆盖区域对应的目标切片组；将目标切片组发送至目标人员位置对应的用户终端，以生成电力GIS地图。本申请可以通过快速得到目标切片组来快速生成电力GIS地图。
电力 gis 地图生成方法系统设备介质

[发明专利]一种输电线路检测方法及相关设备-CN202310880392.4在审
发明人：蔡拥华;文华;刘建平 -专利权人： 华大天元（北京）科技股份有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种输电线路检测方法及相关设备，包括：获取目标输电线路的激光数据和图像数据；利用点云编码器模块提取激光数据的局部特征和激光数据的全局特征，将激光数据的局部特征、激光数据的全局特征与图像数据的特征进行融合，得到融合后的特征；将融合后的特征输入Yolov5框架中进行目标检测，得到检测结果；点云编码器模块包括点云预处理单元、编码器和解码器；点云预处理单元的输出端与编码器的输入端连接，编码器的输出端与解码器的输入端连接，解码器的输出端与Yolov5框架的输入端连接；实现了激光数据与图像数据的有效融合，减少了线路周围的环境因素的敏感性以增强线路检测的鲁棒性，提高了线路检测的准确性和可靠性。
一种输电线路检测方法相关设备

[发明专利]电网无人机巡检图像绝缘子缺陷识别方法及系统-CN202311042054.X在审
发明人：王文龙;文华;穆昭玺;刘建平;于国南;李狄雯 -专利权人： 华大天元（北京）科技股份有限公司
申请日： 2023-08-18 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：一种电网无人机巡检图像绝缘子缺陷识别方法及系统，涉及图像识别领域。在该方法中，包括以下步骤：获取电网无人机在一次巡检中拍摄的绝缘子图像；对全部绝缘子图像进行分类，将全部绝缘子图像划分为有效绝缘子图像与无效绝缘子图像；对各有效绝缘子图像中包含的绝缘子主体与图像背景进行分割，获取各有效绝缘子图像对应的绝缘子主体图像；对各绝缘子主体图像进行缺陷识别，标记各绝缘子主体图像中的绝缘子缺陷部位，生成绝缘子缺陷图像。通过采用本申请提供的技术方案，在进行绝缘子缺陷识别时，首先分离绝缘子主体与图像背景，尽可能减少了背景对于绝缘子缺陷识别的影响，有效的提升了绝缘子缺陷识别的准确率。
电网无人机巡检图像绝缘子缺陷识别方法系统

[发明专利]一种变电站人员行为检测方法及系统-CN202311081053.6在审
发明人：王文龙;文华;穆昭玺;刘建平;李狄雯;张志光 -专利权人： 华大天元（北京）科技股份有限公司
申请日： 2023-08-25 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种变电站人员行为检测方法及系统，在该方法中，获取工作人员进行一次倒闸操作的实时行为数据；将实时行为数据输入人员行为解析函数，得到与初始动作对应的初始动作分、与一个及一个以上的中间动作对应的一个及一个以上的中间动作分和与结束动作对应的结束动作分；判断动作分是否在对应的标准动作分区间；若满足动作均在对应的标准动作分区间，则向监控终端发送工作人员操作符合规范的信息；若满足动作有一个或多个不在对应的标准动作分区间，则向监控终端发送工作人员操作不符合规范的信息和不符合规范的动作和动作对应的动作分，使用该方法可以检测人员不规范的操作，进而针对不规范的操作进行改进，提升人员操作技能，提高倒闸操作效率。
一种变电站人员行为检测方法系统

[发明专利]一种小部件图像分割方法及相关设备-CN202310649300.1在审
发明人：文华;蔡拥华;刘建平 -专利权人： 华大天元（北京）科技股份有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种小部件图像分割方法及相关设备，包括：获取待分割的小部件图像，将多尺度特征提取网络和空洞卷积模块融合至U‑Net网络，构建图像分割模型，将Dice损失函数和Focal损失函数进行加权求和，得到多权重联合损失函数对图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型，将待分割的小部件图像输入至训练后的图像分割模型进行分割，得到小部件图像的分割结果；与现有技术相比，通过在传统的U‑Net网络中融入多尺度特征提取网络和空洞卷积模块，具有更强的特征提取能力和更广阔的感受野；通过多权重联合损失函数对图像分割模型进行训练，可以解决样本不平衡和边缘模糊的问题，提高了小部件图像分割的精度和鲁棒性。
一种部件图像分割方法相关设备