基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统
实质审查的生效
摘要
基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统,首先根据损坏的电力导线所处地域建立损坏严重性指标,然后采集各个地域损坏的电力导线图像以及未损坏的电力导线图像并对采集的图像进行增广,并对所采集的图像已经增广的图像进行标签设置,构建混合神经网络模型并进行训练,最后实时采集电力导线图像输入至训练好的混合神经网络模型中进行判定。本发明基于混合神经网络的电力导线故障检测模型能够提取各类损坏和未损坏的电力线图像的图像特征并进行分类。本发明的混合神经网络优于现有技术,可使得分类识别率高达95.57%。
基本信息
专利标题 :
基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114266720A
申请号 :
CN202111313824.0
公开(公告)日 :
2022-04-01
申请日 :
2021-11-08
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
田杨阳郭志民刘昊袁少光毛万登高小伟赵健刘善峰贺翔张小斐赵慧彤魏小钊万迪名耿俊成梁允黎维彬高松鹤
申请人 :
国网河南省电力公司电力科学研究院;国网河南省电力公司
申请人地址 :
河南省郑州市二七区嵩山南路85号
代理机构 :
北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
张红莲
优先权 :
CN202111313824.0
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-19 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20211108
申请日 : 20211108
2022-04-01 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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