[发明专利]一种基于深度学习的变电站监测方法、系统、电子设备有效
| 申请号： | 202210857741.6 | 申请日： | 2022-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN114937247B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 杜成龙;张学敏;沈建军;李孟福 | 申请（专利权）人： | 四川金信石信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/10;G06V10/82;G06V10/40 |
| 代理公司： | 成都行之智信知识产权代理有限公司 51256 | 代理人： | 何筱茂 |
| 地址： | 610000 四川省成都市中国（四川）自由贸易*** | 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监测方法、系统、电子设备，该监测方法通过对变电站待监测区域进行成像分析，得到待监测区域对应的多个拍摄区块及其编号；获取多个拍摄区块处的图像，得到监测图像集；利用预先构建的变电站图像识别模型对监测图像集进行识别，根据识别结果提取待监测区域中的异常图像；呈现异常图像对应的异常类别及其对应的拍摄区块的编号，本发明基于深度学习建立图像识别模型，通过图形识别技术实现变电站的实时监测，在识别到渗油漏油风险后，能够有针对性实现区域对应，能够有效的实现变电站渗漏油的实时监测，改变现有采用人工巡检的方式，高效、准确的实现变电站的监测，从而提高变电站的监测效率，降低人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 变电站 监测 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
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