[发明专利]一种基于深度学习的复合绝缘子异常发热缺陷的诊断方法在审
| 申请号： | 202110638523.9 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113469950A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 李欣然;符传福;张瑞恩;陈林聪;陈晓琳;符小桃 | 申请（专利权）人： | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/40;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 颜希文 |
| 地址： | 570100 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明创造公开基于深度学习的复合绝缘子异常发热缺陷的诊断方法,其基于改进的Faster R‑CNN深度学习神经网络，根据不同发热热源引起的复合绝缘子异常发热红外图像，及时判断出存在芯棒劣化缺陷的复合绝缘子；所述的改进的Faster R‑CNN深度学习神经网络包括FastR‑CNN网络和区域建议网络，其中，所述区域建议网络称之为RPN网络；所述Fast R‑CNN网络包括基础特征提取网络和分类回归网络；所述分类回归网络包括Ro I池化层和全连接层；所述Fast R‑CNN网络和所述区域建议网络共享所述基础特征提取网络的卷积层。本发明创造的技术效果在于从异常发热红外图像中及时判断出芯棒酥朽劣化的绝缘子，降低故障误检率，保障电网安全运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 复合 绝缘子 异常 发热 缺陷 诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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