发明公开
- 专利标题: 基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法与装置
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申请号: CN202210487272.3申请日: 2022-05-06
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公开(公告)号: CN114913370A公开(公告)日: 2022-08-16
- 发明人: 张益辉 , 张颖 , 吴灏 , 傅伯雄 , 王丽华 , 董璇 , 李炀 , 苏克
- 申请人: 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 河北省石家庄市红旗大街66号;
- 专利权人: 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人: 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 河北省石家庄市红旗大街66号;
- 代理机构: 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司
- 代理商 张晓佩
- 主分类号: G06V10/764
- IPC分类号: G06V10/764 ; G06V10/80 ; G06T5/30 ; G06T5/40 ; G06T7/00 ; G06T7/13 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明涉及一种基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法和装置;首先保护压板图像帧进行目标定位和初始类型分析,对I和II型保护压板采集图像进行自动识别,得到识别状态;并利用特征参数提取方法提取图像特征,得到特征参数;并将识别状态与特征状态基于融合信息进行融合,确定I型和II型保护压板的最终检测状态。本发明提供的基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法和装置,能实现对不同类型保护压板状态的有效检测,识别精准,适用性高具有较好的鲁棒性,有助于对保护压板实时状态的监测和管控,方案高效实用客观准确,能够辅助用于电力系统中进行保护压板和电力的巡检,从而更好地保证电力系统的安全性。