Invention Publication
- Patent Title: 一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统
- Patent Title (English): Substation foreign matter identification method, device and system based on deep learning
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Application No.: CN201910826233.XApplication Date: 2019-09-03
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Publication No.: CN110807353APublication Date: 2020-02-18
- Inventor: 邵宝珠 , 陈其鹏 , 赵永彬 , 李桐 , 吴鹏 , 刘一涛 , 林国强 , 孔剑虹 , 柴博 , 杨智斌 , 刚毅凝 , 刘芮彤 , 施玉杰 , 王明睿 , 崔楠
- Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
- Applicant Address: 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号
- Assignee: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,全球能源互联网研究院有限公司,国家电网有限公司
- Current Assignee: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,全球能源互联网研究院有限公司,国家电网有限公司
- Current Assignee Address: 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号
- Agency: 辽宁沈阳国兴知识产权代理有限公司
- Agent 何学军; 侯景明
- Main IPC: G06K9/00
- IPC: G06K9/00 ; G06Q50/06
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Abstract:
本发明涉及人工智能、输变电技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统。包括以下步骤:采集变电站的场景图像;根据预先建立的变电站异物的目标检测模型,对所述场景图像中的异物进行识别,得到所述场景图像内的异物所在位置和异物的类型;其中,所述变电站异物的目标检测模型为根据预设的变电站内的异物类型以及若干变电站异物图像进行训练得到。本发明提升了异物检测准确性,能具体分辨出异物的种类,还能起到辅助变电站巡视、监控的作用。本发明方法所开发的模块可集成到固定摄像头和机器人本体以及它们的远程控制系统,赋予它们智能识别变电站内异物的能力,提升变电站巡视和监控的智能化水平。
Public/Granted literature
- CN110807353B 一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统 Public/Granted day:2023-12-19
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