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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202411651219.8 | 专利名称: | 一种基于深度学习的线路覆冰检测方法 |
申请日: | 2024-11-19 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | G06V20/52 分类检索 |
公开/公告日: | 2024-12-20 | 转让价格: | 【平台担保交易】 |
公开/公告号: | CN119169535A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
浏览量: | 3 | 所属领域: | 电力系统监测 计算机视觉 深度学习算法专利转让搜索 |
应用场景:电网输电线路覆冰实时监测与预警;极端天气下电力设备安全维护;智能巡检系统应用
摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的线路覆冰检测方法,属于图像处理技术领域;获取原始覆冰图像,提取图像中的覆冰特征,结合迁移学习模型提取覆冰图像的全局特征,融合多通道提取特征得到图像的覆冰类型识别结果,得出当前状态的覆冰密度;检测分割图像中的覆冰区域,优化模型分割结果,利用分割出的覆冰区域推算水平覆冰厚度和垂直覆冰厚度;使用等效面积法计算出当前覆冰状态下的线路等效覆冰厚度,根据线路的覆冰环境使用不同的等效覆冰厚度优化计算公式,能够在不同环境下适应线路的覆冰检测需求;本发明通过基于深度学习的图像处理与分析,能够提升覆冰检测的实时性与稳定性,有助于减少各种线路的覆冰威胁,降低维护成本,确保稳定运行。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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