CN113192222B - 一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法 - Google Patents

一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113192222B
CN113192222B CN202110400507.6A CN202110400507A CN113192222B CN 113192222 B CN113192222 B CN 113192222B CN 202110400507 A CN202110400507 A CN 202110400507A CN 113192222 B CN113192222 B CN 113192222B
Authority
CN
China
Prior art keywords
equipment
hidden danger
hidden
time
devices
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110400507.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113192222A (zh
Inventor
孙子涵
姜志海
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong University of Technology
Original Assignee
Shandong University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University of Technology filed Critical Shandong University of Technology
Priority to CN202110400507.6A priority Critical patent/CN113192222B/zh
Publication of CN113192222A publication Critical patent/CN113192222A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113192222B publication Critical patent/CN113192222B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C1/00—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people
    • G07C1/10—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people together with the recording, indicating or registering of other data, e.g. of signs of identity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/182—Network patterns, e.g. roads or rivers
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C1/00—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people
    • G07C1/20—Checking timed patrols, e.g. of watchman
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B19/00—Alarms responsive to two or more different undesired or abnormal conditions, e.g. burglary and fire, abnormal temperature and abnormal rate of flow

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法。本发明针对所有设备近多个月采集的隐患数据，对不同隐患进行合理的权重设定，计算出合适的时间窗口，让该时间窗口内首次出现隐患的设备数占总设备数最接近指定阈值，确定出重点关注设备并进行相应的策略设定。本发明解决了进行图像隐患风险确认时，图像数量大、无侧重点、重点隐患不能及时确认等问题，以及巡视人员工作量过大或节省人力成本，极大提高了输电线路运检的智能化水平。

Description

一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法
技术领域
本发明公开一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法，属于输电线路智能运检的技术领域。
背景技术
输电线路作为国家重要的基础设施，其安全性和稳定性关系到人们的生产生活。输电线路在远距离电能输送过程中，承载高负荷且在不确定的自然环境中工作，容易遇到不同原因和不同类别的隐患威胁，对通道环境隐患的排查成为重要运检项之一。输电通道隐患排查从最初人工巡视，到通过图像采集设备定时抓拍并回传图像供人工巡视，发展到现在利用人工智能技术对抓拍的图像自动识别出隐患信息，如机械类、异物类、烟火类隐患，只需要人工对有隐患的数据风险确认，极大提高了运检效率和安全性。
但随着输电线路通道可视化远程巡视设备在各地区的大范围推广安装以及抓拍间隔的缩短，需要人工确认的数据量快速增加，现有的巡视人力部署已无法满足对海量图片的确认。前期通过对海量数据的统计分析发现，隐患造成真实风险且导致输电线路不稳定甚至跳闸大多发生在：该区域近期首次出现隐患的情况，如通道附近初次出现施工作业，塔吊搭建、多种机械联合作业等致使施工现场混乱造成风险。但是，又经统计发现，经过一定时间后，上述施工作业度过磨合期后，再发生真实风险的机率会大幅下降。
综上所述，如何提供一种高效可行的设备级告警策略方法，发现需要重点关注的设备，对其采集的图像最高等级确认，为输电线路智能检修提供技术支撑，节省人力成本，是目前本领域技术人员亟待解决的问题之一。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法。本发明针对所有设备近多个月采集的隐患数据，对不同隐患进行合理的权重设定，计算出合适的时间窗口，让该时间窗口内首次出现隐患的设备数占总设备数最接近指定阈值，确定出重点关注设备并进行相应的策略设定。
技术术语解释：
输电通道可视化巡视设备是指：输电线路通道运检的可视化巡视设备，其具备图像抓拍功能，能按指定时间间隔采集图像，且记录有拍摄时间。
图像分析模型是指：能自动识别图像中存在的隐患及类型的模型，根据不同的场景所选用的模型及对应记载的模型算法均不相同，因此均可根据实际要求在现有技术中进行定向选择。因此，所述图像分析模型并不是本专利所要保护的内容。
隐患数据是指：临近采集数据时，选用近期数据可保证在不同的阈值设定下图像分析模型均可用，经分析后所得出的隐患数据。
动态滑窗算法是指：一种基于时间维度分析的算法，可以将信息关注点只集中在窗口内，属于现有技术。
本发明详细的技术方案如下：
一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、对待测输电通道可视化巡视设备采集的图像进行实时隐患识别，并形成隐患数据；
b、按照步骤a对所述设备临近多个月的隐患数据进行持续监测；
c、根据所述设备所处区域的不同，对不同区域分别设定隐患权重；权重设定原则，将设备所处区域内客观条件容易引起的隐患，将其隐患权重定为1；将设备所处区域内客观条件不容易引起的隐患，将其隐患权重定为0，例如：对以山区为主的区域将烟火类权重设置为1，机械类隐患权重设置为0；对城市环境为主的区域将机械类、异物类设置为1，烟火类设置为 0；
d、采用动态滑窗算法，步长N，单位为天，从N0＝2开始，计算该窗口内首次发生隐患的设备数占总设备数的比例P1；步骤d所述首次发生隐患的设备数是指，在步长为N天的时间窗口内，某些设备首次出现隐患，具体为在前N-1天均没有隐患，在第N天出现了隐患，统计该类设备数量即得到首次出现隐患的设备数；
e、比较P1与P0大小，其中P0为需重点关注的设备占总设备数的比例；
如果P1≤P0，则该类首次发生隐患的设备即为需要重点关注的设备；
如果P1>P0，取N1＝N0+1，重复步骤d，直至满足|Pk-P0|<|Pk-1-P0|且|Pk-P0|<|Pk+1-P0|，k为自然数，将此时滑动窗口确定出的首次发生隐患的设备作为需要重点关注的设备；本步骤中满足|Pk-P0|<|Pk-1-P0|且|Pk-P0|<|Pk+1-P0|是指，以天为步长，在某步长为Nk的窗口时，首次发生隐患的设备数跟设备总数占比最为接近P0，可略大或略小；
f、在主站将重点关注的设备台账维护到数据库，并将该类设备采集的有隐患的图像在主站进行优先展示和/或优先确认，所述主站是指，可以对设备进行管理，巡视图片，调整策略的管理系统，其作为本专利完整方案的组成部分，但不在本专利权利要求范围内。
根据本发明优选的，所述临近多个月的隐患数据，为临近三个月的隐患数据。
根据本发明优选的，所述P0根据人工设定，无建议值；或者，所述P0根据巡视人员的人力配置确定，保证巡视人员能在一个拍照间隔内确认完重点关注设备所采集的有隐患图像是否存在真实风险。
根据本发明优选的，当所述P0根据巡视人员的人力配置确定时：
则：
1)根据工作要求预估所需巡视人员数位d：
d＝n*a*b/h
其中，待测全部设备的数量为n，单位为个；所采集到的图像出现隐患的比例为a；人工确认一张图像中隐患是否有真实风险耗时：b，单位为s；预设时间h：需要巡视人员在h时间内确认完全部有隐患的图像；
2)确定需重点关注的设备占总设备数的比例，即P0
P0＝c/d*a
其中，当前巡视人员数为：c，单位为人。
根据本发明优选的，所述P0根据人工设定，无建议值时，还包括对P0调整，方法如下：
通过调整P0，直至巡视人员反馈工作量合适和/或覆盖到重点关注的隐患为止。
本发明的优点和优益效果：
本发明所述方法是基于输电通道可视化设备的时间维度分析、结合该时间段内图像分析模型的识别结果所做出的关联分析，以实现对可视化巡视设备的设备级告警策略定制，对触发条件的设备所采集的隐患图片进行重点关注标记。
本发明所述方法基于大数据的挖掘分析发现了：首次发生隐患设备需要重点关注的经验知识，本发明将该经验知识成功运用到了生产环境中。
本发明所述方法基于图像分析模型的识别结果、各区域不同隐患权重设定、动态滑窗算法等技术手段，实现了设备级告警策略定制，解决了进行图像隐患风险确认时，图像数量大、无侧重点、重点隐患不能及时确认等问题，以及巡视人员工作量过大或节省人力成本，极大提高了输电线路运检的智能化水平。
附图说明
图1是本发明所述方法中的告警策略方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明做进一步说明，但不限于此。
实施例1、
某省电力检修公司为提高输电线路智能运检，在铁塔上安装了大量输电通道可视化远程巡视图像采集设备，共计32186台，共有图像巡视人员23名，2020年图像采集间隔从60分钟调整为了10分钟，巡视人员工作量增加了2倍变为之前6倍，部分隐患无法及时确认。设备采集的图像会上传到图像分析服务器，图像分析模型对图像进行实时分析，并在“alarmText”字段更新识别出的隐患类型，识别出隐患的图像会推送到可视化巡视设备统一管理平台(主站)供巡视人员进行隐患风险确认。
针对上述场景利用本发明所述一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法设定目标：基于图像分析模型的识别结果、各区域不同隐患权重设定、动态滑窗算法等技术手段，实现设备级告警策略定制，保证重要隐患能在图像抓拍时间间隔内被优先确认。
上述场景的约束条件为：
1)设备在线率99.8％；
2)用图像分析模型对所述设备采集到的图像进行分析，根据是否存在隐患及隐患类型进行标注；
3)有隐患的图像占总图像的比例相对固定，平均约22％；
4)人工确认一张图像中隐患是否有真实风险耗时相对固定：平均约10秒。
另外，该区域为省检修公司，输电线路交跨范围大，故各隐患权重均设置为1。
综上，利用本发明所述输电线路通道可视化告警的设备级告警策略方法，包括以下步骤：
a、对待测输电通道可视化巡视设备采集的图像进行实时隐患识别，并形成隐患数据，如下所述；
Figure BDA0003020053500000041
其中，alarmText中的数字含义如下定义：0:无隐患，1:起吊机,2:塔吊,3:推土机,4:挖掘机,5:烟雾,6:山火,7:异物,8:彩带,9:水泥搅拌车,10:打桩机,11:水泥泵车,12:手动告警。
隐患ID与隐患名称对应关系如上所示。；
b、按照步骤a对所述设备临近三个月的隐患数据进行持续监测，对所有设备2020.03.05～2020.06.04的隐患数据进行持续监测：
共计约2.6亿条数据(包括没有隐患的数据，图像抓拍设备每天采集图片时间为6:00-20:00，采样间隔为10分钟)；
c、根据所述设备所处区域的不同，对不同区域分别设定隐患权重；权重设定原则，将设备所处区域内客观条件容易引起的隐患，将其隐患权重定为1；将设备所处区域内客观条件不容易引起的隐患，将其隐患权重定为0，本实施例中，将全部隐患权重均设置为1；
d、采用动态滑窗算法，步长N，单位为天，从N0＝2开始，计算该窗口内首次发生隐患的设备数占总设备数的比例P1；本实施例中，采用动态滑窗算法，设定步长为2天，计算得到窗口为2天时，首次发生隐患的设备数占总设备数的比例P1＝20.2％；
e、比较P1与P0大小，在本实施例中，所述P0根据巡视人员的人力配置确定：
当所述P0根据巡视人员的人力配置确定时：
则：
1)根据工作要求预估所需巡视人员数位d：
d＝n*a*b/h
其中，待测全部设备的数量为n，单位为个；所采集到的图像出现隐患的比例为a；人工确认一张图像中隐患是否有真实风险耗时：b，单位为s；预设时间h：需要巡视人员在h时间内确认完全部有隐患的图像；
2)确定需重点关注的设备占总设备数的比例，即P0
P0＝c/d*a
其中，当前巡视人员数为：c，单位为人。
综上，如果要在10分钟内确认完全部有隐患的图像，需要的人数约为 32186*0.22*10s/600s≈118人，而当前巡视人员人数为23人，故需要对前23/118≈19.5％的重点隐患进行优先确认，按重点关注设备策略，需重点关注的设备占总设备数约为 19.5％*22％≈4.3％，确定p0＝4％；
保证巡视人员能在一个拍照间隔内确认完重点关注设备所采集的有隐患图像是否存在真实风险：
如果P1<≤P0，则该类首次发生隐患的设备即为需要重点关注的设备；
如果P1>P0，取N1＝N0+1，重复步骤d，直至满足|Pk-P0|<|Pk-1-P0|且|Pk-P0|<|Pk+1-P0|，k为自然数，将此时滑动窗口确定出的首次发生隐患的设备作为需要重点关注的设备；
本实施例中，P1＝20.2％>P0＝4％，设定步长N为3天，采用类似步骤d所述方法，计算得 P2＝18.6％；
重复步骤，全部中间过程结果如下：
N0＝2，P1＝20.2％
N1＝3，P2＝18.6％
N2＝4，P3＝15.1％
N3＝5，P4＝13.6％
N4＝6，P5＝12.2％
N5＝7，P6＝10.1％
N6＝8，P7＝8.3％
N7＝9，P8＝5.9％
N8＝10，P9＝4.2％
N9＝11，P10＝3.4％
在步长为10天时计算得P9＝4.2％，在步长为11天时计算得P10＝3.4％，P9＝4.2％更接近于设定的阈值P0＝4％，在步长为10天时窗口内对应的首次发生隐患的设备数量为1352台，该设备即为需要重点关注的设备。
f、在主站将重点关注的设备台账维护到数据库，并将该类设备采集的有隐患的图像在主站进行优先展示和/或优先确认，所述主站是指，可以对设备进行管理，巡视图片，调整策略的管理系统，其作为本专利完整方案的组成部分，但不在本专利权利要求范围内。
实施例2、
某市电力检修公司部署了输电通道可视化远程巡视图像采集设备，共计4154台，共有图像巡视人员2名，图像采集间隔为5分钟，同样存在巡视人员工作量大、重要隐患无法最先确认的问题。
针对上述场景利用本发明所述一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法设定目标：基于图像分析模型的识别结果、各区域不同隐患权重设定、动态滑窗算法等技术手段，实现设备级告警策略定制，保证重要隐患能在图像抓拍时间间隔内被优先确认。
上述场景的约束条件为：
1)用图像分析模型对图像是否存在隐患及隐患类型进行标注；
2)该市检修公司对设备在线率、巡视人员确认一张图片所耗时间、有隐患设备占比无明确数据。因此，本实施例中所述需重点关注的设备占总设备数的比例，即P0，所述P0根据人工设定，无建议值；
初值设定：
1)因缺乏参考数据取P0＝10％；
2)该市检修公司线路交跨范围内有大量的大棚，客户要求优先确认导线异物隐患，其他隐患按正常确认即可。
本实施例中所述一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法，与实施例1的区别在于：将实施例1中步骤c中隐患权重设定如下：
Figure BDA0003020053500000071
需要说明，导线异物隐患包含彩带、异物两种小类隐患。在步长为7天时，N5＝7，P6＝9.8％，此时P值最接近P0，该时间窗口内对应的93台设备为重点关注设备。
实施例3、
如实施例2所述，按P0＝10％进行计算并在主站进行配置后，巡视人员反馈工作量依旧很大，对此将P0进行了调整，经多次调整后，在P0＝6％时，直至巡视人员反馈工作量合适和/ 或覆盖到重点关注的隐患为止。
综上，将本发明所述方法应用至实施例中，基于图像分析模型的识别结果、隐患权重设定、动态滑窗算法等技术手段，实现了设备级告警策略定制，解决了省检修公司和市检修公司进行图像隐患风险确认时，图像数量大、无侧重点、重点隐患不能及时确认，巡视人员人力资源紧张问题，极大提高了输电线路运检的智能化水平。

Claims (3)

1.一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、对待测输电通道可视化巡视设备采集的图像进行实时隐患识别，并形成隐患数据；
b、按照步骤a对所述设备临近多个月的隐患数据进行持续监测；
c、根据所述设备所处区域的不同，对不同区域分别设定隐患权重；
d、采用动态滑窗算法，步长N，单位为天，从N0＝2开始，计算该窗口内首次发生隐患的设备数占总设备数的比例P1；
e、比较P1与P0大小，其中P0为需重点关注的设备占总设备数的比例；
如果P1≤P0，则该类首次发生隐患的设备即为需要重点关注的设备；
如果P1>P0，取N1＝N0+1，重复步骤d，直至满足|Pk-P0|<|Pk-1-P0|且|Pk-P0|<|Pk+1-P0|，k为自然数，将此时滑动窗口确定出的首次发生隐患的设备作为需要重点关注的设备；
f、在主站将重点关注的设备台账维护到数据库，并将该类设备采集的有隐患的图像在主站进行优先展示和/或优先确认；
所述P0根据人工设定，无建议值；或者，所述P0根据巡视人员的人力配置确定，保证巡视人员能在一个拍照间隔内确认完重点关注设备所采集的有隐患图像是否存在真实风险；
当所述P0根据巡视人员的人力配置确定时：
则：
1)根据工作要求预估所需巡视人员数位d：
d＝n*a*b/h
其中，待测全部设备的数量为n，单位为个；所采集到的图像出现隐患的比例为a；人工确认一张图像中隐患是否有真实风险耗时：b，单位为s；预设时间h：需要巡视人员在h时间内确认完全部有隐患的图像；
2)确定需重点关注的设备占总设备数的比例，即P0
P0＝c/d*a
其中，当前巡视人员数为：c，单位为人。
2.根据权利要求1所述的一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法，其特征在于，所述临近多个月的隐患数据，为临近三个月的隐患数据。
3.根据权利要求1所述的一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法，其特征在于，所述P0根据人工设定，无建议值时，还包括对P0调整，方法如下：通过调整P0，直至巡视人员反馈工作量合适和/或覆盖到重点关注的隐患为止。
CN202110400507.6A 2021-04-14 2021-04-14 一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法 Active CN113192222B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110400507.6A CN113192222B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110400507.6A CN113192222B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113192222A CN113192222A (zh) 2021-07-30
CN113192222B true CN113192222B (zh) 2022-11-15

Family

ID=76974091

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110400507.6A Active CN113192222B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113192222B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108037770A (zh) * 2017-11-22 2018-05-15 国网山东省电力公司济宁供电公司 基于人工智能的无人机输电线路巡检系统和方法
CN110414606A (zh) * 2019-07-31 2019-11-05 智洋创新科技股份有限公司 输电线路通道可视化告警区域划分数量的确定方法
CN111723774A (zh) * 2020-07-03 2020-09-29 国网山东省电力公司日照供电公司 一种基于无人机巡检的输电设备目标识别方法
WO2021036636A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-04 深圳市豪视智能科技有限公司 升降设备的振动检测方法、装置、服务器及存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110502571B (zh) * 2019-08-29 2020-05-08 智洋创新科技股份有限公司 一种输电线路通道可视化告警高发线段的识别方法
CN111126217A (zh) * 2019-12-14 2020-05-08 智洋创新科技股份有限公司 基于智能识别的输电线路智能运维管理系统
CN111797890A (zh) * 2020-05-18 2020-10-20 中国电力科学研究院有限公司 一种用于检测输电线路设备缺陷的方法及系统
CN111629181B (zh) * 2020-05-19 2021-03-16 辽宁云盾网力科技有限公司 消防生命通道监控系统及方法
CN111739063B (zh) * 2020-06-23 2023-08-18 郑州大学 一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位方法
CN112183788B (zh) * 2020-11-30 2021-03-30 华南理工大学 一种域自适应设备运检系统和方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108037770A (zh) * 2017-11-22 2018-05-15 国网山东省电力公司济宁供电公司 基于人工智能的无人机输电线路巡检系统和方法
WO2021036636A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-04 深圳市豪视智能科技有限公司 升降设备的振动检测方法、装置、服务器及存储介质
CN110414606A (zh) * 2019-07-31 2019-11-05 智洋创新科技股份有限公司 输电线路通道可视化告警区域划分数量的确定方法
CN111723774A (zh) * 2020-07-03 2020-09-29 国网山东省电力公司日照供电公司 一种基于无人机巡检的输电设备目标识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113192222A (zh) 2021-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110378606B (zh) 移动可视化安全管控系统
CN110533885B (zh) 城市内涝监测预警系统及预警方法
CN104766158A (zh) 一种环保全过程监测系统
CN102842211A (zh) 一种基于图像识别的输电线路防外力监控预警系统及方法
CN115278543A (zh) 一种基于bim的智慧工地系统
CN114124953A (zh) 一种电力通信智慧机房运维管控系统
CN111864898A (zh) 一种基于输电在线监测数据的三维信息系统及其控制方法
CN112132065B (zh) 一种基于输电线路通道可视化连续告警的告警策略方法
CN110610309B (zh) 一种基于三维结构的地铁站实时监控方法及应急处理预演方法
US20230290122A1 (en) Unmanned aerial vehicle based system to track solar panel system construction and commissioning
CN105869366A (zh) 一种基于路灯物联网的安防报警系统
CN115526523A (zh) 一种智慧工地的评价方法
CN115496329A (zh) 一种应用bim+gis技术的高速公路建设项目管理系统及方法
CN111490905A (zh) 一种用于视频图像故障自动巡检的方法
CN113192222B (zh) 一种电力线路可视化告警的设备级告警策略方法
CN117093822B (zh) 基于产业知识图谱的产业大脑数据分析平台
CN117041492A (zh) 铁路站区外部环境综合管理及重点区域智能监控分析系统
CN213842435U (zh) 一种用于集装箱的温度监测装置
CN110807844B (zh) 一种基于区块链技术的电网基塔巡检方法
CN115664006B (zh) 一种增量配电网智能管控一体化平台
CN116895048A (zh) 一种ai视频分析监测预警平台
CN111163577A (zh) 一种智慧路灯故障定位维护系统及方法
CN116667533A (zh) 一种智慧狗巡检系统
CN214591505U (zh) 海洋工程吊装作业智能预警、监控、数字化综合管理系统
CN114997582A (zh) 一种配网作业风险的预警方法、系统及计算机设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant