[发明专利]一种基于深度学习的变电站紫外图像智能巡检方法及装置有效
| 申请号： | 202010199529.6 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111415345B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 王思远;马晓斌;刘衍琦;张静乐;方媛 | 申请（专利权）人： | 山东文多网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T5/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06Q50/06;G06Q10/20 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 马国冉 |
| 地址： | 264003 山东省烟台市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的变电站紫外图像智能巡检算法，通过对大规模的紫外图像数据，利用CNN进行数字分类识别、光斑分类识别，之后利用目标检测模型进行部件检测，融合业务知识到故障研判，实现了对放电状态的自动化研判。本发明的有益效果在于：采用紫外仪器导出的紫外图片作为输入，自动进行区域分割和识别，人工只需结果核验，处理方式简便，不额外增加工程成本，降低了人工成本，提高了工作效率；将紫外图像的分析与深度学习技术相结合，建立识别模型的迭代更新机制，有效的保持和提升了模型的性能，进而实现了对变电站设备故障的精准判别；采用参数化输出，可直接作为输出参与其他业务流程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 变电站 紫外 图像 智能 巡检 方法 装置 | ||
【主权项】：
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