[发明专利]电力监控图像异常检测方法和装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 201911314855.0 | 申请日: | 2019-12-19 |
公开(公告)号: | CN111125405A | 公开(公告)日: | 2020-05-08 |
发明(设计)人: | 马跃;李信;彭柏;来骥;尚芳剑;王艺霏;闫忠平;张少军;王东升;娄竞;李贤;陈重韬;刘超;孟德;常海娇;李坚;杨峰;孙涛;杨会峰;辛锐;吴军英;魏勇;高丽芳;王伟;张浩海;韩大为;李卫华;周巍;田文锋;王瑶;孙晓艳;曾鹏飞;杨智豪;李建彬;方苏婉;田建彤;李坤昌;闫靖晨 | 申请(专利权)人: | 国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司信息通信分公司;全球能源互联网研究院有限公司;北京中电普华信息技术有限公司;华北电力大学 |
主分类号: | G06F16/55 | 分类号: | G06F16/55;G06F16/583;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 周永君;赵平 |
地址: | 100051 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供的电力监控图像异常检测方法和装置、电子设备及存储介质,该电力监控图像异常检测方法包括:利用预训练的空间CNN模型对电力监控图像的RGB特征进行分类;利用预训练的融合分类模型对所述电力监控图像的光流特征以及场景特征进行融合分类;融合RGB分类结果以及光流场景融合分类结果得到异常检测结果,其中,通过利用融合分类模型对光流特征以及场景特征进行融合分类,不仅增加场景识别效果,减少行为识别的误判次数,并有效提高了CNN对光流信息的学习能力,能识别人类行为,及时有效地进行异常问题报警。 | ||
搜索关键词: | 电力 监控 图像 异常 检测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】:
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