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[发明专利]基于边缘计算的GIS仪表六氟化硫数据监测方法及系统-CN202211395908.8有效
发明人：齐冬莲;闫云凤 -专利权人： 杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘计算的GIS仪表六氟化硫数据监测方法及系统，涉及GIS设备监测技术领域。具体步骤为：采集仪表图像；基于生成对抗网络对所述仪表图像进行预处理，得到第一图像；建立关键点检测模型对所述第一图像进行仪表识读，获取识读数据；将所述识读数据发送到供电系统调度后台，进行数据存储并根据所述识读数据进行预警操作。本发明实现了GIS组合开关密度表实时信息的不间断采集、分析处理、信息传输、信息管理，研制出具有实时模拟信息测量并数字化、数字信息传输及显示、预警信号提醒及复核等功能的GIS仪表SF6数据智能监测终端，有效提高了变电站GIS设备的SF6表计数据监测及故障告警的及时性和全面性。
基于边缘计算 gis 仪表六氟化硫数据监测方法系统

[发明专利]一种基于光流法的短时云图追踪方法-CN202010332583.3有效
发明人：齐冬莲;闫云凤;张淞杰;董哲康;杨心怡 -专利权人： 杭州远鉴信息科技有限公司;浙江大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光流法的短时云图追踪方法。首先通过全天空成像仪采集实时天空图片，并将图像中的建筑等无关因素除去；其次利用图像的RBG色彩信息将云和天空的像素区分开；最后通过对两帧的同一云像素进行对比得出云的边缘位置和速度矢量，预测下一时刻云的边缘位置并与太阳位置做对比实现预测。本发明能够实现对云图位置的识别预测，具有较高的准确率，并且具有速度快，通用性高等优点，具有良好的鲁棒性，能够应用于辐照强度预测或太阳能光伏功率输出预测系统。
一种基于光流法云图追踪方法

[发明专利]一种高速铁路接触网吊弦部件的图片识别方法-CN202010326598.9有效
发明人：齐冬莲;钱佳莹;闫云凤;郑伊;吴越;李真鸣 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种高速铁路接触网吊弦部件的图片识别方法。采集高速铁路接触网图像中包含吊弦部件的样本图片；遍历采集的样本图片并统一缩放，并标注构成训练集；将训练集的样本图片输入构建的训练网络进行训练，获得高速铁路接触网吊弦部件检测模型；利用高速铁路接触网吊弦部件检测模型对待测高速铁路接触网图片进行吊弦部件定位结果预测。本发明能够实现高速铁路接触网部件的识别，具有较高的准确率，并且具有稳定性好、抗干扰能力强、通用性高等优点，具有良好的鲁棒性。
一种高速铁路接触网吊弦部件图片识别方法

[发明专利]一种基于语义分割模型的车道线图片检测分割方法-CN202010326625.2有效
发明人：齐冬莲;方翌啸;闫云凤;季瑞松;张建良;李真鸣 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割模型的车道线图片检测分割方法。采集无人驾驶车辆拍摄的车道线图片构成数据集，车道线图片包含道路上标识的不同类别的车道线；对数据集进行清洗后获得训练集；用训练集输入到网络模型中将图片缩放制成三种图片分辨率大小的图片以图片分辨率逐渐变大进行训练；对待测图片，将待测图片缩放到最后训练时的图片分辨率大小，后输入训练后的最终模型中，输出后再重新缩放回待测图片的原始大小，得到最终的分割结果。本发明能够实现无人车拍摄的车道场景图片中车道线的识别，具有较高的准确率，具有稳定性好、抗干扰能力强、通用性高等优点，鲁棒性好，能够应用于驾驶辅助系统或者无人驾驶系统中。
一种基于语义分割模型车道线图检测方法

[发明专利]一种基于HRNet网络模型的SF6仪表图像读数方法-CN202010326587.0有效
发明人：齐冬莲;郑易;闫云凤;季瑞松;于淼;李超勇 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于HRNet网络模型的SF6仪表图像读数方法。采集SF6仪表样本图像，并标注构成训练集；将训练集输入改进的HRNet网络模型进行学习训练，训练后获得最终模型；待测图片输入最终模型，最终模型预测出待测图片中刻度关键点与指针关键点的位置，利用线性回归进行指针对应射线位置确定，通过射线与刻度关键点连接交点确定所夹角度，根据刻度关键点与指针关键点获得SF6仪表的待测图片上的读数。本发明能够实现SF6仪表读数的识别，具有较高准确率，并且具有稳定性好、抗干扰能力强等优点，具有良好鲁棒性，能够应用于SF6状态检测系统。
一种基于 hrnet 网络模型 sf6 仪表图像读数方法

[发明专利]结合SSD及Resnet50网络的电力箱图片锈蚀破损识别方法-CN202010326610.6有效
发明人：齐冬莲;韩译锋;闫云凤;吴越;李超勇;于淼 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合SSD及Resnet50网络的电力箱图片锈蚀破损识别方法。采集电力箱样本图片，预处理并进行筛选整理并标注，形成训练集；将训练集输入到SSD目标检测网络中预测输出电力箱小图，训练得到电力箱检测模型；利用电力箱小图输入到Resnet50分类网络中预测判断出电力箱是否存在锈蚀破损情况，训练得到锈蚀破损检测模型；通过测试后结合形成电力箱锈蚀破损识别综合模型，利用电力箱锈蚀破损识别综合模型实现对待测电力箱图片进行检测。本发明能够较好地检测出电力箱在图像中的位置并判断是否出现锈蚀破损等状况和结果，解决了电力箱拍摄图像背景干扰大、锈蚀破损情况判断困难等问题。
结合 ssd resnet50 网络电力图片锈蚀破损识别方法

[发明专利]一种基于FCN的无人机航拍图像的输电线定位识别方法-CN201711340856.3有效
发明人：齐冬莲;马必焕;闫云凤;顾弘;何海明;季瑞松 -专利权人： 杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FCN的无人机航拍图像的输电线定位识别方法。首先对训练图片进行标记形成训练集；其次构建FCN模型对图片进行目标检测与定位；再其次用COCO数据集对FCN模型进行预训练，得到预训练模型；最后用标记的训练集对FCN预训练模型进行针对训练。本发明能够实现输电线的识别与定位，具有较高的准确率，并且具有稳定性好，抗干扰能力强，通用性高等优点，具有良好的鲁棒性，能够应用于无人机巡检系统或者是变电站智能视频监控系统。
一种基于 fcn 无人机航拍图像输电线定位识别方法

[实用新型]一种基于机器视觉的光盘评测系统-CN202121131460.X有效
发明人：吕施霖;邹凯;王健;俞永奇;张峰硕;龚正;潘敏;谢文儒;苏艳华;高尔斯;朱汉波;龚运;何威振 -专利权人：国网浙江省电力有限公司综合服务分公司;浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器视觉的光盘评测系统，涉及食堂管理技术领域，包括服务器主机、摄像头以及人脸识别装置；所述服务器主机用于接收并处理所述摄像头和所述人脸识别装置获取的数据，并将数据进行有效的存储；所述摄像头用于垂直向下拍摄，以对待测餐盘进行图像获取；所述人脸识别装置用于获取用户数据，并将成功识别的数据发送至所述服务器主机；其中：所述服务器主机在接收到所述人脸识别的数据后，再控制摄像头启动，以对待测餐盘进行图像获取。本申请具有对餐盘中食物剩余情况进行评测，避免了对餐盘进行额外的改造处理的效果，而且便于灵活地根据新的情况进行调整，在准确性能方面达到有效超越人工评测结果的效果。
一种基于机器视觉光盘评测系统

[发明专利]一种餐盘光盘情况评测方法-CN202110573472.6在审
发明人：周自强;齐冬莲;卫祎欢;陆建伟;俞永奇;王健;闫云凤;邹凯;张峰硕;龚正;吕施霖;苏艳华;潘敏;谢文儒;何威振 -专利权人：国网浙江省电力有限公司综合服务分公司;浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种餐盘光盘情况评测方法，涉及食堂管理技术领域，包括如下步骤：步骤1、参数设定：建立碗盘库，包括使用的所有碗盘类型；步骤2、模型训练：建立模型，持续训练服务器主机输出对不同碗盘的光盘评测，完成深度学习任务；步骤3、目标检测：获取摄像头拍摄的照片，并确定和提取图像中碗盘x1‑xn的位置信息，其中n为常数；步骤4、回归评测：根据图像中提取的碗盘x1‑xn的位置信息，并根据模型确定每个相应的碗盘类型下的评测连续量zn；步骤5、评测赋分：设定分支权重wi，并根据回归评测的评测连续量计算评测得分G。本申请具有有效评测实际的光盘情况的效果。
一种光盘情况评测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的绘画作品作者图像识别方法-CN202010326582.8在审
发明人：齐冬莲;白瑞;闫云凤;刘俊宏;徐文渊;吴越 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的绘画作品作者图像识别方法。采集多位画家的绘画作品数字化后获得图片，以画家作为类别标签，构成训练集；使用ImageNet数据集做预处理后训练密连接网络DenseNet获得预训练模型；在预训练模型中添加深浅层特征融合部分构成多层特征融合的密连接网络；利用训练集经过预处理后对多层特征融合密连接网络进行再次训练得到识别绘画作品作者的网络模型；将待测绘画作品作预处理后输入网络模型中输出得到绘画作品的识别作者结果。本发明能够实现绘画作品作者的自动识别，具有较高的准确率。
一种基于卷积神经网络绘画作品作者图像识别方法

[发明专利]结合Yolo-v3及Open-pose的避雷器图片搬运状态识别方法-CN202010326622.9在审
发明人：齐冬莲;韩译峰;闫云凤;张建良;刘俊宏;徐文渊 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合Yolo‑v3及Open‑pose的避雷器图片搬运状态识别方法。采集避雷器样本图片，进行筛选整理获得训练集并进行标注，利用训练集及标签输入到Yolo‑v3目标检测框架模型训练；训练后与open‑pose人体姿态检测数据模型进行结合，形成综合模型；利用open‑pose人体姿态检测数据模型对待测避雷器图片进行处理获得人体关键点，将待测避雷器图片输入到训练后Yolo‑v3目标检测框架模型中预测输出避雷器位置框，结合判断状态结果。本发明能够实现对避雷器搬运方式进行视频监控，及时发现违规操作，避免因搬运方式错误造成避雷器引线损坏等问题。
结合 yolo v3 open pose 避雷器图片搬运状态识别方法

[发明专利]一种用于精细人像图片分割的深度学习模型训练方法-CN202010327146.2在审
发明人：齐冬莲;陈汐;闫云凤;郑伊;徐文渊;张建良 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于精细人像图片分割的深度学习模型训练方法。采集获取人像图片，二值化构成训练数据集；用Canny边缘算法检测边界；采用自适应膨胀算子对边界扩充形成边缘区域，得到人像边缘/背景区域标注图；将原始图像输入到深度学习模型进行训练处理，训练处理中根据人像边缘/背景区域标注图计算图像梯度损失和分割交叉熵损失，共同对深度学习模型进行训练优化。本发明使用粗糙的人工标注结果，通过“自监督”的方式训练，训练出比人工标注更加精确的分割结果，大大节约人工标注的成本，能够应用于人员监控、人像分析、人像编辑等各种场景。
一种用于精细人像图片分割深度学习模型训练方法

[发明专利]一种基于ResNet101特征金字塔的变电站违规行为识别方法-CN202010326629.0在审
发明人：齐冬莲;何国立;闫云凤;季瑞松;于淼;徐文渊 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ResNet101特征金字塔的变电站违规行为识别方法。采集包含变电站工作人员各类违规行为样本图片；并标记类别获得原始训练集；尺度缩放处理，获得缩放后的训练集；采用已知数据集输入ResNet101特征金字塔模型进行预训练，再将缩放后的训练集输入预训练模型进行针对训练迭代得到变电站违规行为识别模型；待测图像同样尺度缩放，再输入变电站违规行为识别模型中计算分类置信度和定位框坐标，根据分类置信度结果获得识别结果。本发明能够实现变电站违规行为的识别，具有较高的准确率，并且具有稳定性好，抗干扰能力强，通用性高等优点，具有良好的鲁棒性，能够应用于机器人巡检系统或者是变电站智能视频监控系统。
一种基于 resnet101 特征金字塔变电站违规行为识别方法

[发明专利]结合YOLOv3和SENet的高速铁路接触网图像识别方法-CN202010327017.3在审
发明人：齐冬莲;陈强;闫云凤;刘俊宏;郑伊;季瑞松 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合YOLO v3和SENet的高速铁路接触网图像识别方法。通过YOLO v3模型对高速铁路接触网图像中的绝缘子区域的U型抱箍进行检测定位，然后将定位到的U型抱箍从原图像中扣取出来并缩放；再通过SENet模型对缩放后的U型抱箍图像进行分类识别，获得U型抱箍备母缺失的图像，最后采用类激活映射对U型抱箍图像进行缺陷定位。本发明方法解决了高分辨率图像上进行小物体识别的资源占用率高的问题，基于新疆高速铁路接触网U型抱箍备母缺失场景的识别结果表明，识别方法的准确率高，可应用于高速铁路接触网U型抱箍备母缺失识别。
结合 yolov3 senet 高速铁路接触图像识别方法

[发明专利]结合FasterR-CNN+ResNet101+FPN的绝缘子图片缺陷检测方法-CN202010327070.3在审
发明人：齐冬莲;应樱;闫云凤;李超勇;张建良;于淼 -专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合Faster R‑CNN+ResNet101+FPN的绝缘子图片缺陷检测方法。采集绝缘子缺陷样本图片并做缺陷标注；作去噪防抖预处理，数据扩充，分为训练集和测试集；以ResNet50网络框架模型以及Faster R‑CNN检测网络模型结合FPN特征金字塔网络模型，搭建绝缘子缺陷检测网络模型，用训练集进行目标检测训练，得到初代绝缘子缺陷检测网络模型；用测试集测试调整参数优化得到最终模型；用最终模型对待测的绝缘子缺陷图片进行处理。本发明能够实现绝缘子缺陷的自动识别，具有较高的准确率，并且具有稳定性好，抗干扰能力强，通用性高等优点，具有良好的鲁棒性，能够应用于变电站智能巡视系统。
结合 fasterr cnn resnet101 fpn 绝缘子图片缺陷检测方法

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