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[发明专利]绝缘子故障检测模型的获得方法、装置及电子设备-CN202210476401.9在审
发明人：单翀皞;戚广枫;李伊彤;徐鸿燕;刘煜铖;李红梅;王刘辉;龚孟荣;黄冬亮;刘明杰;易培文;刘大勇;王璐;肖长春;张栋梁 -专利权人：中铁第四勘察设计院集团有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供了一种绝缘子故障检测模型的获得方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获得携带绝缘子标签的绝缘子图像；所述绝缘子标签包括绝缘子故障类型及绝缘子在接触网中的位置；基于机器视觉算法对所述绝缘子图像进行特征提取，得到相应的图像特征；基于所述图像特征及相应的绝缘子标签构建训练样本；利用所述训练样本，对支持向量机模型进行训练，得到相应的绝缘子故障检测模型；所述绝缘子故障检测模型，用于对待测图像进行分类，得到待测图像中绝缘子的故障类型及绝缘子位置通过本申请，能够得到可以高效准确进行绝缘子故障检测的绝缘子故障检测模型。
绝缘子故障检测模型获得方法装置电子设备

[发明专利]一种绝缘子状态确定方法及装置-CN202310011661.3在审
发明人：周阳洋;戴哲仁;张翾喆;邓华;赵志梁;徐华;戴鹏飞;赵洲峰;冯洋;尹骏刚;张小刚 -专利权人：国网浙江省电力有限公司超高压分公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本申请公开了一种绝缘子状态确定方法及装置，在该方法中，获取多种绝缘子检测方法对应的多个故障率权重；通过多种绝缘子检测方法对绝缘子进行检测，获得多种绝缘子检测方法对应的多个检测结果；根据多个故障率权重和多个检测结果，获得绝缘子的故障率；根据绝缘子的故障率，确定绝缘子的当前状态。可见，该方法通过多种绝缘子检测方法的多个故障率权重和其对绝缘子检测得到的多个检测结果，得到绝缘子的故障率，再基于绝缘子的故障率，确定绝缘子的当前状态，仅需根据绝缘子的当前状态决定是否进行检修，无需对其进行定期检修，能够维持绝缘子良好的工作状态，有助于保障电力系统的安全运行。
一种绝缘子状态确定方法装置

[发明专利]一种基于级联检测模型的绝缘子掉串故障检测方法-CN202110437796.7有效
发明人：刘景景;刘传洋;孙佐;徐华结;陈林 -专利权人：池州学院
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于级联检测模型的绝缘子掉串故障检测方法，涉及输电线路绝缘子故障检测技术领域，首先采集输电线路绝缘子航拍图像，制作绝缘子数据集和绝缘子掉串数据集；建立并训练绝缘子定位检测模型和绝缘子故障检测模型；先通过训练好的绝缘子定位检测模型定位出绝缘子位置，再利用绝缘子故障检测模型对定位出的绝缘子进行故障检测，最后在测试图像上输出定位和故障检测结果。本发明可以有效地提高绝缘子掉串故障检测的准确率；本发明对于航拍图像中不同尺度、复杂背景干扰、以及有遮挡的绝缘子检测具有很好的鲁棒性，可以有效实现对输电线路巡检图像中绝缘子掉串故障检测。
一种基于级联检测模型绝缘子故障方法

[发明专利]一种基于Fast R-CNN的绝缘子故障检测方法-CN201810038127.0在审
发明人：江灏;陈俊杰;缪希仁;陈静 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-01-13 - 公布日： 2018-07-13 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Fast R‑CNN的绝缘子故障检测方法。通过无人机、机器人或相机设备采集到输电线路图像信息，实现对绝缘子器件识别检测，识别出绝缘子并将其分类，同时可进行故障识别，智能检测出有故障的绝缘子，对其进行故障定位并识别出故障的类型，实现对绝缘子的智能检测以及绝缘子图像故障定位本发明在于将无人机与Faster R‑CNN技术相结合，通过Faster R‑CNN目标检测多种绝缘子图像，实现对绝缘子种类的分类，最后对分类好的绝缘子图像实现图像定位，并通过图像特征识别绝缘子的故障，进而达到对绝缘子的故障检测，极大地节省了检修成本，使巡线系统更为高效和智能。
绝缘子绝缘子故障智能检测分类检测图像特征识别故障定位故障检测故障识别目标检测器件识别输电线路图像定位图像故障图像实现图像信息相机设备巡线系统机器人检修采集图像智能

[发明专利]一种基于深度学习的绝缘子故障定位识别方法-CN201810757293.6有效
发明人：田立斌;阮海清 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的绝缘子故障定位识别方法，主要解决在电力运行过程中绝缘子发生故障肉眼识别率的问题，该方法主要包括下述步骤：采集绝缘子图像并进行预处理，构建绝缘子图像数据集；构建深度卷积神经网络模型，该模型用于提取绝缘子的特征，并对绝缘子进行类别判定和目标定位；利用绝缘子图像数据集对深度卷积神经网络模型进行训练；最后利用训练完成的深度卷积神经网模型对待测绝缘子图像进行故障定位与识别。本发明基于深度学习的绝缘子故障定位识别方法对绝缘子故障定位准确率高，速度快，实现了绝缘子故障定位的实时检测。
一种基于深度学习绝缘子故障定位识别方法

[发明专利]一种用于电力巡检绝缘子故障图像识别方法-CN202110421982.1在审
发明人：刘传洋;刘景景;孙佐;徐华结;陈林 -专利权人：池州学院
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种用于电力巡检绝缘子故障图像识别方法，包括以下步骤：S1、采集航拍绝缘子图像，制作绝缘子故障数据集；S2、对绝缘子故障位置进行标注，得到绝缘子故障数据集；S3、随机选取数据集中的一部分图像作为训练集，剩余图像作为测试集；S4、对步骤S2得到的绝缘子故障数据集进行预测框计算；S5、建立基于深度学习的绝缘子故障检测模型；S6、进行网络设置，重复迭代训练，得到绝缘子故障检测模型；S7、利用训练好的绝缘子故障检测模型进行性能测试本发明对于复杂背景干扰下航拍图像中绝缘子故障检测具有很好的鲁棒性，实现了对输电线路巡检中绝缘子故障目标的检测，具有较高的检测准确率和召回率。
一种用于电力巡检绝缘子故障图像识别方法

[发明专利]一种基于特征金字塔的绝缘子故障识别方法与装置-CN201910283167.6在审
发明人：田治仁;张贵峰;李锐海;廖永力;张巍;龚博;王俊锞;黄增浩;冯瑞发;吴新桥;曹晖;白瑞仙;马岩庆 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征金字塔的绝缘子故障识别方法与装置，该方法包括：获取含有绝缘子的背景图像；将所述背景图像输入预设的绝缘子故障识别模型，对所述背景图像进行绝缘子故障识别，识别所述背景图像中的故障绝缘子该方法通过构建预设的绝缘子故障识别模型，能够快速有效地识别绝缘子的故障，提高故障识别效率，确保电力系统的稳定运行。
绝缘子故障背景图像绝缘子预设金字塔故障绝缘子电力系统故障识别稳定运行有效地构建

[发明专利]一种绝缘子的故障检测方法及装置、存储介质-CN202210945809.6在审
发明人：刘家恺;周慧荣 -专利权人：国网河北省电力有限公司建设公司;河北电力工程监理有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种绝缘子的故障检测方法及装置、计算机可读存储介质，通过获取绝缘子的第一图像；其中第一图像是在第一位置处拍摄得到；根据第一图像，分析得到绝缘子发生故障的概率；选取大于预设的概率阈值的故障图像；根据故障图像的拍摄位置，获取绝缘子的第二图像；以及根据第二图像，分析得到绝缘子的故障类型；即先获取绝缘子的第一图像并采用分类算法识别绝缘子发生故障的概率，如果检测到绝缘子发生故障的概率比较高，则再次获取绝缘子的第二图像，根据第二图像分析得到绝缘子的故障类型，不仅可以节省大量的人力成本，还可以提高检测效率和效果，同时可以提前预判绝缘子的故障，以提高整个输电线路的安全性。
一种绝缘子故障检测方法装置存储介质

[发明专利]基于深度学习的输电线路绝缘子故障诊断方法-CN202310585761.7在审
发明人：郭保苏;陈昊哲;吴凤和;孙迎兵;张磊;丁世琛 -专利权人：燕山大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的输电线路绝缘子故障诊断方法，其包括以下步骤，步骤1：采集并处理输电线路绝缘子的图像信息和工况信息；步骤2：根据绝缘子图像数据和绝缘子工况特征矩阵数据训练绝缘子故障诊断模型；步骤3：确定输电线路绝缘子故障诊断模型的训练效果，保存训练好的模型；步骤4：将绝缘子故障诊断模型应用到输电线路绝缘子在线故障诊断。本发明提供的基于深度学习的输电线路绝缘子故障诊断方法能够准确分类不同的故障类型，大幅提升输电线路绝缘子故障诊断速度，通过集成数据预处理过程和端到端深度学习网络，实现了输电线路绝缘子的端到端故障诊断，简化故障诊断流程，并获得更高的故障诊断准确率。
基于深度学习输电线路绝缘子故障诊断方法

[发明专利]一种基于Mask R-CNN的绝缘子故障识别与定位方法-CN201910268419.8在审
发明人：杨彦利;王颖 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Mask R‑CNN的绝缘子故障识别与定位方法，该方法通过Mask R‑CNN对带有标签的绝缘子图像进行学习，记忆绝缘子的不同模式，实现对绝缘子不同模式的有效区分和自动识别，并对绝缘子进行正确定位本发明的方法可以自动识别绝缘子的故障并定位故障绝缘子，即使图像中有多个绝缘子目标，也能够分别予以识别。本发明的方法能够从自然背景的图像中直接识别故障绝缘子并对其进行定位，减少人工识别绝缘子故障的工作量，具有广阔的工业应用前景。
绝缘子绝缘子故障自动识别图像故障绝缘子定位故障工业应用人工识别直接识别自然背景工作量标签学习

[发明专利]一种绝缘子故障诊断系统及其方法-CN202210393145.7在审
发明人：程翔;孙丽江;陈杰 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：本发明属于故障诊断技术领域，具体公开一种绝缘子故障诊断系统及其方法，所述的方法，包括如下步骤：初始化绝缘子故障诊断系统，建立绝缘子目标检测模型和绝缘子故障诊断模型；获取实时的待诊断绝缘子图像并进行预处理，得到实时的预处理后图像；将实时的预处理后图像输入绝缘子目标检测模型进行目标检测，得到待诊断绝缘子目标图像；将待诊断绝缘子目标图像输入绝缘子故障诊断模型，得到绝缘子故障诊断结果。本发明解决了现有技术存在的绝缘子故障诊断模型的泛化能力不强，诊断的精度有限，并且诊断效率低下的问题。
一种绝缘子故障诊断系统及其方法

[发明专利]一种防雷防爆防单相接地复合柱式绝缘子-CN202011146977.6有效
发明人：胡松江;陈四甫;陈瑞斌;务孔永;张明磊;张国锋;陈晓朋;杨易斐;邢远;李付磊;尹李健;陈见甫;陈高磊;王大周;陈彦青;刘礼琴;朱渊博;王永红;朱刘帅;杜俊贤;吕坤阳;李建鑫;张蕴;罗萌;冀义豪 -专利权人：河南四达电力设备股份有限公司;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司曲靖局
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： H01C7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种防雷防爆防单相接地复合柱式绝缘子，包括绝缘子本体和备用绝缘子，故障脱离组件包括动板和定板，动板的活动端与定板可拆卸连接，定板上设有触发部，触发部包括磁环，磁环内设有导电管和导爆管，故障连接组件包括金属套筒和金属导电杆，绝缘子本体上还连接有绝缘管，绝缘管的一端连接于对应备用绝缘子的连接槽上，以在连接槽和绝缘管内壁之间形成供金属导电杆移动的绝缘连接通道。本发明在雷击过大造成绝缘子本体损坏后，触发故障连接组件和故障脱离组件，故障连接组件将流经绝缘子本体的工频电流引入备用绝缘子本体，故障脱离组件切断绝缘子本体的工频续流，从而避免单向接地故障，并使备用绝缘子代替绝缘子本体参与工作
一种防雷防爆单相接地复合绝缘子

[发明专利]基于深度学习的航拍图像绝缘子掉片故障快速检测方法-CN201810341139.0在审
发明人：江灏;刘欣宇;缪希仁;陈静 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的航拍图像绝缘子掉片故障快速检测方法。该方法涉及高压输电线路巡线技术、图像识别技术、机器学习技术领域，包括：建立巡线绝缘子数据库，包括绝缘子检测图像库和绝缘子掉片故障检测图像库；利用数据增强扩充数据库；建立与检测图像库对应的图像标签库，包括绝缘子检测标签库和绝缘子掉片故障标签库；建立深度学习目标检测模型SSD，包括基础网络MobileNet和辅助网络；生成数据集，包括绝缘子检测训练集、绝缘子检测测试集、绝缘子掉片故障检测训练集、绝缘子掉片故障检测测试集；训练模型；固化模型用于快速检测；测试模型，将待检测图片输入模型中得到绝缘子掉片故障检测结果。
绝缘子掉片绝缘子检测故障检测快速检测航拍图像测试集图像库训练集巡线数据库高压输电线路故障检测结果机器学习技术图像识别技术测试模型辅助网络故障标签基础网络检测图像生成数据数据增强图片输入图像标签学习目标训练模型标签库检测固化学习

[发明专利]基于深度学习的无人机对绝缘子故障检测系统及检测方法-CN202310453734.4在审
发明人：张凤龙;杨亚波;郑海青;张德政;李立宁;周兆辉;王潇;刘保安;吕琦;安益辰;吴振奎;白云飞;张晶 -专利权人：国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于深度学习的无人机对绝缘子故障检测系统及检测方法，本发明通过训练完成的绝缘子识别模型对绝缘子进行识别，并以绝缘子得分框为依据进行裁剪，该方法在训练时只需识别绝缘子即可，通过训练完成的故障是被模型进一步识别绝缘子上的故障，采用两级识别模型进行识别，最大程度的提高了故障识别的精度，同时在识别完成绝缘子后以裁剪的方式去除了复杂背景的干扰。当无人机检测到画面中存在绝缘子时，绝缘子识别模块自动输出绝缘子数据，无人机通过第一数据传输模块向监控站发送绝缘子数据以及GPS定位模块确定的位置数据，保证监控站能够最快识别故障以及故障发生地。
基于深度学习无人机绝缘子故障检测系统方法

[发明专利]一种基于深度学习的高铁接触网绝缘子故障检测方法-CN201910072859.6在审
发明人：钟胜;乐铭扬;杨博;颜露新 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于深度学习的高铁接触网绝缘子故障检测方法，采用大量含有正常绝缘子和故障绝缘子的图像对深度神经网络模型进行训练，得到绝缘子位置检测模型和绝缘子故障分类模型，通过将所述位置检测模型和故障分类模型封装成程序可调用的函数来实现绝缘子的在线检测；本发明相对传统的人工看图方法更加高效，同时相对传统的提取人工特征进行绝缘子故障检测的方法更加鲁棒与高效；本发明采用大量正常绝缘子和故障绝缘子图像作为正负样本对深度神经网络进行训练，提高了绝缘子故障检测的准确度
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