[发明专利]基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统

权利要求书

1.基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，包括图像识别终端和定向采集端，其特征在于：所述图像识别终端包括图像传输系统、区别数据提取修复大系统和图像对比识别系统，所述图像传输系统与定向采集端无线连接，所述区别数据提取修复大系统包括区别图像提取模块，所述区别图像提取模块与图像传输系统连接，区别图像提取模块对目标图像中区别于参考图像的图像数据进行提取，得到区别数据图像，所述区别图像提取模块还连接有多数据传输模块和理想数据参考库，所述多数据传输模块连接有区别数据储存库，所述理想数据参考库连接有理想数据修复模块，所述理想数据修复模块与图像传输系统连接，所述多数据传输模块与图像对比识别系统连接；

还包括手持采集端，所述手持采集端包括手持摄像机(2)，所述定向采集端包括定向摄像机(1)，所述定向摄像机(1)与手持摄像机(2)通过蓝牙无线连接；

所述手持摄像机(2)包括手柄(21)，所述手柄(21)的上端固定连接有控制器(22)，所述控制器(22)的上端固定连接有电动伸缩杆(23)，所述电动伸缩杆(23)的上端固定连接有电动云台(24)，所述电动云台(24)的上端固定连接有移动摄像头(25)；

当移动摄像头（25）采集的目标图像和定向摄像机（1）采集的目标图像一致时，说明定向摄像机（1）采集的目标图像为准确的，反之，说明定向摄像机（1）采集的图像被外界因素干扰。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：所述控制器(22)包括图像采集系统、定位系统和瞄准系统，所述图像采集系统和定位系统均与定向采集端连接。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：所述移动摄像头(25)与图像采集系统连接，所述电动伸缩杆(23)和电动云台(24)均与瞄准系统连接。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：其调度方法为：

S1、通过定向摄像机(1)对目标对象进行图像采集，并将目标图像传输至图像识别终端；

S2、所述图像传输系统将目标图像传输至区别数据提取修复系统，根据理想数据参考库内的参考图像，通过区别图像提取模块对目标图像中区别于参考图像的图像数据进行提取，得到区别数据图像；

S3、所述多数据传输模块一方面将提取出的区别数据图像传输至区别数据存储库进行储存，另一方面将区别数据图像和目标图像一起传输至图像对比识别系统，使区别数据图像和目标图像在图像识别终端进行显示，调度人员结合区别数据图像可以快速并准确地对目标图像进行分析，分析结果有两种，结果一为目标图像与参考图像之间一致，结果二为目标图像与参考图像之间不一致。

5.根据权利要求4所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：

S2中所述理想数据参考库内的参考图像为定向摄像机(1)采集的初始正常运行状态下目标对象的图像。

6.根据权利要求5所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：所述手持采集端在S3中出现结果二的情况下进行使用。

7.根据权利要求6所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：所述手持采集端的使用方法为：

步骤一：关闭定向摄像机(1)的图像采集过程，工作人员将手持摄像机(2)和定向摄像机(1)通过蓝牙连接；

步骤二：手持手柄(21)，启动电动云台(24)调整移动摄像头(25)的位置，通过移动摄像头(25)先对目标对象进行图像采集，再次调整移动摄像头(25)的位置，对定向摄像机(1)进行图像采集，同时通过定位系统对定向摄像机(1)的位置信息进行定位；

步骤三：通过图像采集系统和定位系统将定向摄像机(1)和目标对象的图像信息以及定向摄像机(1)的位置信息均传输至定向摄像机(1)，再通过定向摄像机(1)传输至图像识别终端。