[发明专利]一种基于深度学习的变电站风漂物识别方法及系统在审
| 申请号： | 201910389610.8 | 申请日： | 2019-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN110188624A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 叶杰;何春庆;廖华年;徐启峰;刘智;邹立尧;刘莉莉;陈苏芳;谢水财;蔡小伟;何文丰;汤永清 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司;国网福建省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭;李艾华 |
| 地址： | 364000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的变电站风漂物识别方法及系统，方法包括：图像预处理，接收变电站视频图像输入，并对视频图像进行去噪和增强以提高目标与背景的对比度；数据格式处理，将预处理后的图像转换成以二进制存储的TFRecord文件；图像识别，基于方向梯度直方图和支持向量机的图像分类算法构建变电站风漂物识别模型；基于训练好的变电站风漂物识别模型对数据格式处理后的视频图像进行处理，获得识别结果。本发明将识别问题转化为目标‑非目标的分类问题，能够准确地提取特征，且能适应复杂多变的环境背景，实现了智能图像分析，能够提升现有视频图像监控技术水平，保障变电站安全可靠的运行。 | ||
| 搜索关键词： | 变电站 风漂 数据格式处理 视频图像 二进制 预处理 方向梯度直方图 视频图像监控 智能图像分析 对视频图像 图像预处理 支持向量机 分类问题 环境背景 算法构建 提取特征 图像分类 图像识别 图像转换 问题转化 去噪 技术水平 存储 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的变电站风漂物识别方法，其特征在于，包括：图像预处理，接收变电站视频图像输入，并对视频图像进行去噪和增强以提高目标与背景的对比度；数据格式处理，将预处理后的图像转换成以二进制存储的TFRecord文件；图像识别，基于方向梯度直方图和支持向量机的图像分类算法构建变电站风漂物识别模型；基于训练好的变电站风漂物识别模型对数据格式处理后的视频图像进行处理，获得识别结果。
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