[发明专利]一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型在审
| 申请号： | 201710180354.2 | 申请日： | 2017-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN106980863A | 公开（公告）日： | 2017-07-25 |
| 发明（设计）人： | 蔡向东;王珂琦;丛业桐 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型，并利用该模型实现对变电站远程数字视频监视画面进行识别处理，本发明使用基于Sobel算子的图形边缘检测原理建立的变电站设备异常诊断模型。变电站设备发生故障后，通过摄像头对变电站现场进行信息采集，将采集后的图像信息传送给上位机，上位机使用本发明提出的基于Sobel算子的设备异常诊断模型，对故障就行自动分析，并汇报故障种类，实现变电站设备故障自动诊断功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 变电站 视频 监控 中的 设备 异常 诊断 模型 | ||
【主权项】：
一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型，其特征在于：通过提取来自摄像头的故障现场照片的边缘特征，采用基于Sobel算法的图形边缘检测基本原理，利用两个方向模板与图像数字进行邻域卷积计算，一个方向模板用于检测水平边缘，一个方向模板用于检测垂直边缘。Sobel算子通过计算图形灰度函数的近似梯度值，并通过阈值的比较确定图形的边缘，在此基础上，建立出设备的异常诊断模型，识别出变电站设备的形态状态改变。
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