[发明专利]一种基于深度学习的变电站异常智能识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010748384.0 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111967349A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 张月;杜书;黄思婕;沈伟年;陈昶;廖彬宇;刘若林;廖俊;李欣然 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司信息通信公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;B08B3/02;B08B1/00;B08B1/02 |
| 代理公司： | 北京化育知识产权代理有限公司 11833 | 代理人： | 尹均利 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的变电站异常智能识别方法及系统，包括：建立变电站异常数据库；对监控视频数据进行分析，获得变电站异常图像数据集；对变电站异常图像数据集中的每个图像进行标注，获得标注后的训练数据集；建立基于深度学习的变电站异常识别模型，基于训练数据集对模型进行训练，获得训练后的变电站异常识别模型；当变电站异常报警时，将异常报警时的监控图像输入变电站异常识别模型，模型输出结果完成变电站异常识别。本方法及系统能够高效准确的对变电站进行识别；本方法中的模型训练数据准确，能够保障模型识别准确，且训练数据质量高，计算量小。本方法中的清洁结构能够对镜片进行清洁，避免模型误识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 变电站 异常 智能 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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