基于深度學(xué)習(xí)模型的電力設(shè)備紅外目標(biāo)檢測(cè)與診斷方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202210205071.X | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN114694049A | 公開(kāi)（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN114694049A | 申請(qǐng)公布日 | 2022-07-01 |
| 分類號(hào) | G06V20/20（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 鄭含博;崔耀輝;李金恒;平原;胡均浩;胡思佳 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 廣西大學(xué) |
| 代理機(jī)構(gòu) | 武漢維盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 530004廣西壯族自治區(qū)南寧市大學(xué)東路100號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 一種基于深度學(xué)習(xí)模型的電力設(shè)備紅外目標(biāo)檢測(cè)與診斷方法，依次通過(guò)獲取權(quán)重?cái)?shù)據(jù)、檢測(cè)診斷和判斷對(duì)應(yīng)故障，改進(jìn)CenterNet模型的骨干網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高復(fù)雜背景下對(duì)電力設(shè)備的紅外特征提取能力，在提高特征學(xué)習(xí)能力的同時(shí)保持計(jì)算量不變，有助于電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)故障識(shí)別和診斷，在CenterNet模型的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了骨干網(wǎng)絡(luò)中模塊和網(wǎng)絡(luò)排列結(jié)構(gòu)來(lái)控制主路徑上的ReLU函數(shù)個(gè)數(shù)，有助于改善ReLU函數(shù)在訓(xùn)練初始階段因負(fù)權(quán)重消失而造成的負(fù)面影響，通過(guò)改進(jìn)骨干網(wǎng)絡(luò)的部分模塊與排列結(jié)構(gòu)提高模型對(duì)復(fù)雜背景下的電力設(shè)備紅外目標(biāo)的識(shí)別率，從而進(jìn)一步完成故障診斷，具有普適性和有效性，可以適用于紅外圖像，可見(jiàn)光圖像與灰度圖像等多種電力設(shè)備數(shù)據(jù)集，可以應(yīng)用于無(wú)人機(jī)巡檢，變電站自動(dòng)巡檢等多個(gè)場(chǎng)景，確保電力系統(tǒng)安全有效運(yùn)行。 |
