[发明专利]云边共学习输电巡检方法与系统在审
| 申请号： | 202211169176.0 | 申请日： | 2022-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN115272981A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 聂礼强;吴建龙;关惟俐;翟永杰;胡志坤;罗旺;郑晓云;薛佳朋;高赞 | 申请（专利权）人： | 山东大学;华北电力大学（保定）;智洋创新科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;国网浙江省电力有限公司温州供电公司;山东省计算中心（国家超级计算济南中心） |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/02;G06N5/04;G06V10/774;G06V10/778;G06V10/82;G07C1/20 |
| 代理公司： | 山东知圣律师事务所 37262 | 代理人： | 陈晓辉 |
| 地址： | 250000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及输电线路巡检技术领域，具体涉及一种云边共学习输电巡检方法与系统，包括云计算中心与边缘计算终端共同完成图像分析；云计算中心和边缘计算终端分别部署对应的图像处理模型；在边缘计算终端进行一次推理后过滤掉大部分不包含有效目标的图像，仅对少部分包含有效目标的图像进行收集与回流，满足了对推理时效性的要求，并显著降低了数据传输成本；回流至云计算中心的图像在此进行二次推理，通过大模型预训练和基于知识蒸馏的模型压缩技术，同时确保了云端与边端对图像处理的精度要求；回流至云端的数据将还作为增量数据集，定期在云端对模型进行增量训练，以提高模型的精度；云端模型也将定期压缩同步至边端，保证云边模型效能一致。 | ||
| 搜索关键词： | 云边共 学习 输电 巡检 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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