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1. (WO2018028103) PROCÉDÉ D'INSPECTION DE LIGNES ÉLECTRIQUES PAR VÉHICULE AÉRIEN SANS ÉQUIPAGE BASÉ SUR LES CARACTÉRISTIQUES DE LA VISION HUMAINE
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N° de publication : WO/2018/028103 N° de la demande internationale : PCT/CN2016/109778
Date de publication : 15.02.2018 Date de dépôt international : 14.12.2016
CIB :
G06T 7/00 (2017.01) ,H02G 1/02 (2006.01)
Déposants : CHANGZHOU CAMPUS OF HOHAI UNIVERSITY[CN/CN]; No.200 Jinling North Road Changzhou, Jiangsu 213022, CN
Inventeurs : LI, Qingwu; CN
MA, Yunpeng; CN
XU, Jinxin; CN
ZHOU, Yaqin; CN
HE, Feijia; CN
Mandataire : NANJING ZONGHENG INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY CO., LTD.; 3th Floor of Innovation Square, No.9 Gaoxin Road High-tech Zone Pukou Nanjing, Jiangsu 210032, CN
Données relatives à la priorité :
201610656038311.08.2016CN
Titre (EN) UNMANNED AERIAL VEHICLE POWER LINE INSPECTION METHOD BASED ON CHARACTERISTICS OF HUMAN VISION
(FR) PROCÉDÉ D'INSPECTION DE LIGNES ÉLECTRIQUES PAR VÉHICULE AÉRIEN SANS ÉQUIPAGE BASÉ SUR LES CARACTÉRISTIQUES DE LA VISION HUMAINE
(ZH) 一种基于人眼视觉特性的电力线路无人机巡检方法
Abrégé : front page image
(EN) An unmanned aerial vehicle (UAV) power line inspection method based on the characteristics of human vision, the process for detection and early warning of power line accidents due to external causes comprising: (1) a UAV video collection module uses a binocular vision measurement device carried on the UAV to acquire information of the power line distribution and environment; (2) an image pre-processing module performs pre-processing of power line images inputted into the system; (3) a power line detection module uses a human vision attention mechanism to segment the power line in the images; (4) a binocular image alignment module uses a SURF algorithm to perform accurate matching of feature points; (5) an obstacle detection and early warning module uses a binocular vision principle to calculate 3D spatial coordinates of the matching points and the power line; and (6) a results output and feedback module, on the basis of the spatial coordinate information, calculates the perpendicular distance of the matching points to the power line, and completes feedback to form dangerous object information for the power line. The present method accurately performs positioning analysis of power line obstacles; the analysis results are stable and objective.
(FR) L'invention concerne un procédé d'inspection de lignes électriques par véhicule aérien sans équipage (UAV) basé sur les caractéristiques de la vision humaine, le processus de détection et d'alerte précoce de accidents de lignes électriques dus à des causes externes comportant les étapes suivantes: (1) un module de collecte vidéo d'UAV utilise un dispositif de mesure à vision binoculaire porté par l'UAV pour acquérir des informations sur la répartition et l'environnement de lignes électriques; (2) un module de prétraitement d'images effectue un prétraitement d'images de lignes électriques introduites dans le système; (3) un module de détection de lignes électriques utilise un mécanisme d'attention à vision humaine pour segmenter la ligne électrique dans les images; (4) un module d'alignement d'images binoculaires utilise un algorithme SURF pour effectuer une mise en correspondance précise de points caractéristiques; (5) un module de détection d'obstacles et d'alerte précoce utilise un principe de vision binoculaire pour calculer des coordonnées spatiales 3D des points de correspondance et la ligne électrique; et (6) un module de sortie et de rétroaction de résultats, d'après les informations de coordonnées spatiales, calcule la distance perpendiculaire des points de correspondance à la ligne électrique, et accomplit une rétroaction pour former des informations d'objet dangereux relatives à la ligne électrique. Le présent procédé effectue avec précision une analyse de positionnement d'obstacles de lignes électriques; les résultats d'analyse sont stables et objectifs.
(ZH) 一种基于人眼视觉特性的电力线路无人机巡检方法,其电力线外力事故检测及预警过程为:(1)无人机视频采集模块利用无人机搭载双目视觉测量设备获取电力线分布及其环境信息,(2)图像预处理模块对录入系统的电力线图像进行预处理,(3)电力线检测模块利用人眼视觉注意机制完成图像中电力线的分割,(4)双目图像配准模块利用SURF算法对特征点进行精确匹配,(5)障碍检测及预警模块利用双目视觉原理计算匹配点与电力线的三维空间坐标,(6)结果输出反馈模块根据空间坐标信息计算匹配点到电力线的垂直距离,完成对电力线构成威胁障碍物信息的反馈工作。本方法,可以准确地对电力线障碍物进行定量分析,分析结果稳定、客观。
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)