一種基于深度學(xué)習(xí)的變電站紫外圖像智能巡檢算法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010199529.6 申請日 -
公開（公告）號 CN111415345A 公開（公告）日 2020-07-14
申請公布號 CN111415345A 申請公布日 2020-07-14
分類號 G06T7/00(2017.01)I 分類 -
發(fā)明人 王思遠(yuǎn);馬曉斌;劉衍琦;張靜樂;方媛 申請（專利權(quán)）人 山東文多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
代理機構(gòu) 北京中濟緯天專利代理有限公司 代理人 山東文多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
地址 264003山東省煙臺市高新區(qū)科技大道39號內(nèi)8號中俄科技創(chuàng)新園
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的變電站紫外圖像智能巡檢算法，通過對大規(guī)模的紫外圖像數(shù)據(jù)，利用CNN進行數(shù)字分類識別、光斑分類識別，之后利用目標(biāo)檢測模型進行部件檢測，融合業(yè)務(wù)知識到故障研判，實現(xiàn)了對放電狀態(tài)的自動化研判。本發(fā)明的有益效果在于：采用紫外儀器導(dǎo)出的紫外圖片作為輸入，自動進行區(qū)域分割和識別，人工只需結(jié)果核驗，處理方式簡便，不額外增加工程成本，降低了人工成本，提高了工作效率；將紫外圖像的分析與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，建立識別模型的迭代更新機制，有效的保持和提升了模型的性能，進而實現(xiàn)了對變電站設(shè)備故障的精準(zhǔn)判別；采用參數(shù)化輸出，可直接作為輸出參與其他業(yè)務(wù)流程。??