[发明专利]一种电网布线参数检测装置及检测方法有效

专利信息
申请号: 202010943822.9 申请日: 2020-09-10
公开(公告)号: CN112161173B 公开(公告)日: 2022-05-13
发明(设计)人: 苑旭楠;王昭雷;王会增;王昱;霍彦明;李争;孟荣;马宜军;靳楠;张韶光;张惠山;范辰旭;贺非;李卓阳;韩辰龙;赵杜;齐肖彬;邳浚哲 申请(专利权)人: 国网河北省电力有限公司检修分公司;国家电网有限公司
主分类号: F16M13/02 分类号: F16M13/02;F16M11/38;F16M11/26;F16M11/20;F16M11/12;F16M11/18;G01R31/08;G01R1/04;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 代理人: 徐瑞丰;董金国
地址: 050070 河*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 一种 电网 布线 参数 检测 装置 方法
【权利要求书】:

1.一种电网布线参数检测方法,其特征在于,利用电网布线参数检测装置进行图像采集,其包括如下步骤:

(一)参数图像的处理;

(A)识别传输图像的有用性;

(B)丢弃无用信息图像;

(C)对保留信息做去均值处理;

(D)对去均值图像做归一化处理并保存;

(二)对提取信息的加工处理;

(a)根据要求搭建电网布线的数据库;

(b)将数据库内容喂给优化的卷积神经网络;

(c)主动加噪训练神经网络提取特征信息;

(d)采用GBDT分类器对特征信息分类;

(e)继续迭代训练,完成CNN-GBDT算法模块的搭建;

(f)将经步骤(一)处理的图像输入CNN-GBDT模块,完成预设任务;

所述优化的卷积神经网络为采用卷积神经网络与高斯滤波-拉普拉斯算子相结合的模型结构;

所述优化的卷积神经网络包括输入层、卷积层、BN层、激励函数层、池化层、全连接层以及输出层;

所述电网布线参数检测装置包括支撑臂(1),所述支撑臂的两端各设置一个支撑装置,所述支撑装置包括支撑杆以及支撑座(2),所述支撑杆包括外套杆(3)以及设置在外套杆(3)内的内杆(4),所述外套杆(3)内壁设置有内螺纹,所述内杆(4)的外壁设置有与内螺纹配合的外螺纹,所述外套杆(3)的自由端与支撑座(2)固定连接;其中一个支撑装置的内杆(4)的自由端与支撑臂(1)的一端固定连接,另一个支撑装置的内杆(4)的自由端与支撑臂(1)的另一端转动连接;

所述支撑臂(1)上转动连接有连接臂,所述连接臂的自由端设置有采集装置安装平台,所述采集装置安装平台上设置有图像采集装置(5);

所述连接臂包括水平转动臂(6)以及与其转动连接的高度调节臂,所述高度调节臂包括第一高度调节臂(7)和第二高度调节臂(8),所述采集装置安装平台设置在第二高度调节臂(8)的自由端;

所述支撑臂(1)、水平转动臂(6)、第一高度调节臂(7)和第二高度调节臂(8)均为长方体型壳体;

所述支撑臂(1)的上端面上设置有第一连接孔(9),所述水平转动臂(6)的底部设置有第二连接孔(10),所述水平转动臂(6)的侧壁上设置有第三连接孔(11);所述第一高度调节臂(7)的一侧侧壁的头端设置有第四连接孔(12),另一侧侧壁的尾端设置有第五连接孔(13),所述第二高度调节臂(8)的一侧侧壁的头端设置有第六连接孔(14),另一侧侧壁的尾端设置有第七连接孔(15);

所述支撑臂(1)内设置有第一舵机(16),所述第一舵机(16)的摆臂穿过第一连接孔(9)后与第二连接孔(10)固定连接;

所述水平转动臂(6)内设置有第二舵机(17),所述第二舵机(17)的摆臂穿过第三连接孔(11)后与第四连接孔(12)固定连接;

所述第一高度调节臂(7)内设置有第三舵机(18),所述第三舵机(18)的摆臂穿过第五连接孔(13)后与第六连接孔(14)固定连接;

所述采集装置安装平台包括结构相同的第一平台与第二平台,所述第一平台与第二平台均分别包括立方体形的平台壳体(19)、设置在平台壳体(19)对应两侧面的转臂(20)以及对应设置在另外两侧面的转臂孔(21);

所述第二高度调节臂(8)内设置有第四舵机(22),所述第四舵机(22)的摆臂穿过第七连接孔(15)后与第一平台的转臂固定连接;

所述第一平台的平台壳体(19)内设置有第五舵机(23),所述第五舵机(22)的摆臂穿过第一平台的转臂孔后与第二平台的转臂固定连接。

2.根据权利要求1所述的一种电网布线参数检测方法,其特征在于,步骤(f)中,电网布线参数检测装置传输过来的图像通过卷积神经网络提取信息并设置标签然后GBDT完成将标签信息和预设信息做对比,若和预设信息一致则控制电网布线参数检测装置进给,若不一致则反馈报错。

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