[发明专利]基于深度学习的变电站设备检测方法及装置在审
| 申请号： | 202010006629.2 | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111209958A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 刘介玮;许爱东;李烨阳;徐传懋 | 申请（专利权）人： | 南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 郭帅 |
| 地址： | 510663 广东省广州市萝岗区科*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的变电站设备检测方法及装置，其方法包括以下步骤：采集包含变电站设备的物理分合闸位置的多幅图像，对图像进行标注并预处理，制作成标准数据集，将所述数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集；利用py faster rcnn深度卷积网络训练变电站设备检测神经网络模型，利用训练好的网络模型进行测试，得到变电站设备的设备类别和物理分合闸位置识别结果。本发明提供的基于深度学习的变电站设备检测方法及装置，能对变电站设备类别及物理分合闸状态进行高效自动检测，识别结果准确率高，实用性和可操作性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 变电站 设备 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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