[发明专利]基于神经网络深度学习的配电设备缺陷图像识别终端及方法在审
| 申请号： | 201810939585.1 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109325936A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 李博彤;黄旭;魏然;周亚楠;鞠林;胡益菲;吕涵 | 申请（专利权）人： | 国网天津市电力公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T1/00;G06F16/53;G06F16/51;G06F16/732;G06F16/71;G06Q10/00;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王来佳 |
| 地址： | 300010*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络深度学习的配电设备缺陷图像识别终端及方法，其技术特点在于：包括手持移动终端、图像采集模块、图像/数字转化模块、处理单元、存储单元、触摸显示屏和电源模块；所述手持移动终端用于自动采集配电设备缺陷图像或视频，其输出端与图像采集模块相连接，用于为系统提供图像或视频元数据；该图像采集模块的输出端与图像/数字转化模块相连接，用于对配电设备缺陷图片或视频信息进行预处理；该图像/数字转化模块的输出端与处理单元相连接，用于判别其缺陷严重程度；该处理单元的输出端与触摸显示屏相连接，将分析结果显示在触摸屏上。本发明能大幅提高配电设备缺陷管控效率，为后期设备信息化大数据分析提供可靠数据。 | ||
| 搜索关键词： | 配电设备 输出端 图像采集模块 处理单元 缺陷图像 数字转化 图像 手持移动终端 触摸显示屏 神经网络 预处理 终端 分析结果显示 视频元数据 存储单元 电源模块 技术特点 可靠数据 缺陷图片 视频信息 系统提供 自动采集 触摸屏 大数据 信息化 管控 视频 学习 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络深度学习的配电设备缺陷图像识别终端，其特征在于：包括手持移动终端、图像采集模块、图像/数字转化模块、处理单元、存储单元、触摸显示屏和电源模块；所述手持移动终端用于自动采集配电设备缺陷图像或视频，其输出端与图像采集模块相连接，用于为系统提供图像或视频元数据；该图像采集模块的输出端与图像/数字转化模块相连接，用于对配电设备缺陷图片或视频信息进行预处理；该图像/数字转化模块的输出端与处理单元相连接，用于对配电设备缺陷图片进行识别、缺陷分类并判别其缺陷严重程度；该处理单元的输出端与触摸显示屏相连接，将分析结果显示在触摸屏上。
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