一種基于深度學(xué)習(xí)的變電站紫外圖像智能巡檢算法及裝置
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010199529.6 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN111415345A | 公開(kāi)（公告）日 | 2020-07-14 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111415345A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-07-14 |
| 分類號(hào) | G06T7/00(2017.01)I | 分類 | - |
| 發(fā)明人 | 王思遠(yuǎn);馬曉斌;劉衍琦;張靜樂(lè);方媛 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 山東文多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京中濟(jì)緯天專利代理有限公司 | 代理人 | 山東文多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 |
| 地址 | 264003山東省煙臺(tái)市高新區(qū)科技大道39號(hào)內(nèi)8號(hào)中俄科技創(chuàng)新園 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的變電站紫外圖像智能巡檢算法，通過(guò)對(duì)大規(guī)模的紫外圖像數(shù)據(jù)，利用CNN進(jìn)行數(shù)字分類識(shí)別、光斑分類識(shí)別，之后利用目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行部件檢測(cè)，融合業(yè)務(wù)知識(shí)到故障研判，實(shí)現(xiàn)了對(duì)放電狀態(tài)的自動(dòng)化研判。本發(fā)明的有益效果在于：采用紫外儀器導(dǎo)出的紫外圖片作為輸入，自動(dòng)進(jìn)行區(qū)域分割和識(shí)別，人工只需結(jié)果核驗(yàn)，處理方式簡(jiǎn)便，不額外增加工程成本，降低了人工成本，提高了工作效率；將紫外圖像的分析與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，建立識(shí)別模型的迭代更新機(jī)制，有效的保持和提升了模型的性能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)變電站設(shè)備故障的精準(zhǔn)判別；采用參數(shù)化輸出，可直接作為輸出參與其他業(yè)務(wù)流程。?? |
