[发明专利]基于轻量化人工智能模型的电力设备红外图像实时检测与诊断方法有效
| 申请号： | 202110640460.0 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113486877B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 郑含博;孙永辉;崔耀辉;平原 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/762;G06V10/143;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 武汉维盾知识产权代理事务所(普通合伙) 42244 | 代理人： | 彭永念 |
| 地址： | 530004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于轻量化人工智能模型的电力设备红外图像实时检测与诊断方法，包括以下步骤：通过采集与处理正常与故障的电气设备红外图像以形成有效的数据集；构建改进的轻量化FSSD的电力设备红外图像实时检测与诊断模型；在深度学习平台上对该模型进行训练，并将训练好的模型保存；利用改进的人工智能模型对采集的红外图像进行目标的检测与诊断；针对诊断为故障的图像使用结合K均值聚类算法的电气设备故障诊断方法进行故障诊断，检测出温度最高点并提取该点温度；实现变电站多种电气设备的红外图像的自动检测及诊断。本发明能够大幅降低运算量，从而能够部署在嵌入式设备中，实现对电气设备的有效检测，同时满足实时性检测的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量化 人工智能 模型 电力设备 红外 图像 实时 检测 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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