[发明专利]一种基于可分离卷积神经网络的设备异常识别的方法在审
| 申请号： | 202010995224.6 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112115877A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 陈友明 | 申请（专利权）人： | 四川弘和通讯有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都路航知识产权代理有限公司 51256 | 代理人： | 何筱茂 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可分离卷积神经网络的设备异常识别的方法，包括如下步骤：S1：收集多角度设备图片，构建多角度设备图片数据库，对多角度设备图片进行预处理获得处理后的图片；S2：构建卷积神经网络，使用深度可分离卷积代替传统卷积；S3：对所述处理后的图片进行卷积神经网络训练，获得设备识别模型；S4：通过所述设备识别模型对所述多角度设备图片数据库内的处理后的图片进行分析，输出设备异常的概率；S5：如果设备异常的概率大于90％，则说明当前设备异常，否则说明设备正常。本发明的使用降低了安全隐患，提高了工作效率，同时使油企管理者能够实时、有效的对油企端各类安全风险事件进行监督。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 可分离 卷积 神经网络 设备 异常 识别 方法 | ||
【主权项】：
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