一种输变电设备缺陷图像自动识别方法

    公开(公告)号:CN114998248A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210597960.5

    申请日:2022-05-30

    摘要: 本发明公开了一种输变电设备缺陷图像自动识别方法,属于图像识别技术领域,目的在于解决现有输变电设备缺陷图像自动识别技术采集的图像清晰度低、图像特征提取及图像识别稳定性差的问题。其基于非线性灰度变换的直方图均衡法和小波去噪算法提高图像质量,基于生成对抗网络的数据增广技术扩充输变电设备图像训练数据集,提高了网络特征提取能力,使得网络生成的图像清晰度、多样性和局部细节都有明显的提高,基于FasterR‑CNN网络图像识别技术,能够在复杂多变背景的影响下学习到输变电设备的特征并快速准确地识别出来,充分平衡了识别准确率和速率。本发明适用于输变电设备图像数据增广方法小波去噪算法对图像进行去噪处理。

    一种电力场景智能识别样本数据的自动筛选方法

    公开(公告)号:CN114529751A

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202111630943.9

    申请日:2021-12-28

    摘要: 本发明公开了一种电力场景智能识别样本数据的自动筛选方法,属于数据筛选技术领域,包括如下步骤:录入电力场景样本,构建电力场景筛选样本库;构建的电力场景筛选样本库,分别构建目标检测算法模型、图像分类算法模型和图像检索算法模型;通过图像检索算法模型对待筛选电力场景数据进行图像检索,筛除不合规的电力场景数据;通过构建的目标检测算法模型对图像检索合规的电力场景数据中的电力设备进行定位,对图像检索合规的电力场景数据中定位的电力设备同步进行图像分类和目标检测,得到分类后的电力场景数据。本发明从目标检测、图像分类、图片检索三个方面着手,结合相关的深度学习算法对数据进行筛选,实现电力场景数据筛选的自动筛选。

    一种基于图像语义特征的电力图像数据筛选方法

    公开(公告)号:CN116127122A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202310236525.4

    申请日:2023-03-13

    摘要: 本发明涉及图像筛选技术领域,公开了一种基于图像语义特征的电力图像数据筛选方法,包括以下步骤:步骤一:剔除采集图像中不良图像数据;步骤二:图像数据背景去除处理;步骤三:根据需要筛选目标的颜色和形状,选出含有这些形状的图像并存入至数据集;步骤四:选出存在缺陷或故障的目标图片;步骤五:完成筛选并输出图像数据。本发明通过对全部的图像进行初步筛分处理后,针对目标的颜色语义特征进行增强并进行筛分挑选,然后再对目标的形状语义特征进行增强后筛分挑选,获得仅含有目标的单独图像数据,之后再与正常目标的单独图像进行对比,筛选出存在故障或者缺陷目标的图像后输出,便于最后精确的判断识别设备故障处。