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公开(公告)号:CN110569889A
公开(公告)日:2019-12-13
申请号:CN201910771745.0
申请日:2019-08-21
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及电力技术领域,具体涉及一种基于L2归一化的卷积神经网络图象分类方法,包括以下步骤:对采集的每张图像进行L2归一化,并将归一化的图像输入至卷积神经网络的输入层;通过卷积神经网络的卷积层提取输入图像的局部特征,由激活函数输出得到卷积层的获得特征图;通过卷积神经网络的池化层对卷积层输出的特征图进行聚合统计;通过卷积神经网络的全连接层对得到的图像进行特征分类,并由神经网络的输出层输出分类结果。本发明通过对巡检图像样本进行深度学习训练,实现在变电站复杂环境下对变电站关键部件的智能识别,为后续设备异常识别做准备,减少了人工判读图数量,大大提升巡检效率以及智能化和自动化程度。
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公开(公告)号:CN210774140U
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN201920839900.3
申请日:2019-06-05
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本实用新型涉及变电一次设备状态监测技术领域,具体涉及一种计及变压器监测的变电站巡视机器人系统,包括采集、存储、分析和转发变电一次设备的可见光数据、红外热成像数据、噪音数据的巡视机器人本地监控系统、采集、存储、分析和转发变压器、高压电抗器的油中溶解气体监测数据的变压器在线监测系统、采集、存储和转发变电站内设备及环境的监控视频数据变电站视频监控系统、与上级业务系统进行数据交互变电站综合数据网交换机;本实用新型率先基于采集、传输、处理和融合技术实现多源异构系统的交互数据,克服了对设备实时状态数据归集融合不充分的难题,缓解了变电站设备管理和巡维人员的工作压力,提升了“机巡+人巡”的应用效果。
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