基于深度学习和模式识别的变电站表计识别算法

    公开(公告)号:CN117351496A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311262057.4

    申请日:2023-09-27

    Abstract: 本发明公开了基于深度学习和模式识别的变电站表计识别算法,涉及变电站表计识别算法技术领域,包括以下步骤:S1:通过现场采集或者其它渠道搜集到大量样本;S2:通过深度学习算法进行训练。该种基于深度学习和模式识别的变电站表计识别算法,前期通过现场采集或者其它渠道搜集到大量样本,通过深度学习算法进行训练,可以在场景中自动定位到表计的位置和种类,之后通过模式识别的算法,加入自动校正、特征提取等算法,自动识别出表计示数,该方法对距离、角度、光照等适应性较强,且同一种类的表计适用同一种算法,不需要对每个点位进行单独建模,适用于多点位场景中,同时具有较高的准确度、更强的泛化功能。

    电力终端通信接入网的通信方式确定方法及装置

    公开(公告)号:CN112529393A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN202011410512.7

    申请日:2020-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种电力终端通信接入网的通信方式确定方法及装置,实现中首先构建评价指标体系,其中含至少两级评价指标,且相同级别的父评价指标下对应的子评价指标的数量相同,然后分别确定所有末级指标的指标权重和各个备选通信技术对应的每一个末级指标的技术评分,将备选通信技术的所有末级指标加权求和,得到该备选通信技术的最终技术评分,以供选取参考。上述实现中,评价指标体系中相同级别的父评价指标下对应的子评价指标的数量相同,从而实现了指标数量均衡的模型体系,基于层次分析法,使得各末级指标的权重不会出现非期望下的过大或过小,避免造成评分结果的偏差,使得评价结果更加准确。

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