[发明专利]一种基于深度学习的电力设备缺陷检测识别方法在审
| 申请号： | 202010870447.X | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112036463A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 武建华;梁利辉;刘海峰;闫敏;刘云鹏;裴少通;尹子会;范晓丹 | 申请（专利权）人： | 国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司检修分公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 杨钦祥;董金国 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的电力设备缺陷检测识别方法，其包括对待具有油液渗漏缺陷的变电站设备进行拍照，构建变电站中设备油液渗漏图像数据集；对数据集进行数据增强以增加样本丰富度；基于Mobilenet‑SSD评判机制和变电站中设备油液渗漏图像数据集进行模型训练；将待检测变电站设备图像输入S3所得模型中，进行油液渗漏故障诊断识别。本发明在保证准确率和召回率在工程应用允许范围之内的同时，大大减小了模型的参数大小，提升了模型的计算效率，使其可以方便地部署到嵌入式计算平台中，为变电站设备油液渗漏的机器人巡检提供了新的思路和方法，对边缘计算在变电站运维中的应用具有一定的参考价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力设备 缺陷 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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