[发明专利]一种基于深度学习的变电站设备漏油检测方法及检测系统在审
| 申请号： | 202010815910.0 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN111830051A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 杨强;张葛祥;王焓丁;荣海娜 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学;四川达曼正特科技有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88;G01M3/38;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 | 代理人： | 杨佳丽 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的变电站设备漏油检测方法及系统，属于变电站设备技术领域，包括照片获取模块、模型训练模块、照片预处理模块、设备漏油缺陷识别模块和信息发送模块，照片获取模块获取终端设备发送的待检测设备照片，在照片预处理模块中进行预处理后输入模型训练模块预先训练好的设备漏油缺陷识别模型中，得到照片中的设备漏油缺陷信息，再通过信息发送模块发送给终端设备，实现电力设备的缺陷识别。本发明解决了现有变电站智能巡检机器人在巡检时易受环境因素影响，导致巡检准确率和工作效率较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 变电站 设备 漏油 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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