[发明专利]基于紫外视频和深度学习的悬式绝缘子放电严重程度评估方法在审
| 申请号： | 202111105171.7 | 申请日： | 2021-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN113807267A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 谢庆;王子豪;牛雷雷;王胜辉;律方成 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君有知识产权代理事务所(普通合伙) 11630 | 代理人： | 焦丽雅 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于紫外视频和深度学习的悬式绝缘子放电严重程度评估方法，采集绝缘子放电紫外视频并进行预处理，同步采集泄漏电流、声发射信号并进行预处理，综合紫外放电参量、泄漏电流参量、声发射信号参量构成三维样本点，利用K‑means对其聚类，根据聚类结果对紫外视频进行标注，建立包括训练集、测试集、验证集的放电紫外视频数据库，将训练集中的紫外视频送入MiCT网络中训练，获得不同放电严重程度的时空特征，根据模型在验证集上的表现调整网络超参数值，经过反复运算得到最优权重文件，将待测视频送入训练好的深度学习网络中，调用最优权重文件，实现对悬式绝缘子放电严重程度的评估。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 紫外 视频 深度 学习 绝缘子 放电 严重 程度 评估 方法 | ||
【主权项】：
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