基于深度学习的配电房设备开关部件状态监测方法和装置
公开
摘要
本申请涉及一种基于深度学习的配电房设备开关部件状态监测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取待检测设备图像；待检测设备图像为对目标配电房中的电力设备进行拍摄得到的图像；电力设备包括至少一个开关部件；将待检测设备图像输入至台账标签识别模型，得到台账标签文本内容；以及将待检测设备图像输入至开关部件状态识别模型，得到开关部件的实际开关状态；台账标签文本内容用于表征电力设备的运行状态；确定开关部件在运行状态下的期望开关状态；若实际开关状态与期望开关状态不匹配，则生成针对电力设备的告警提示。采用本方法能够在配电房内对异常的电力设备及时生成告警提示，从而提升对电力设备的监测效果。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的配电房设备开关部件状态监测方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114301180A
申请号 ：
CN202111675600.4
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
钱林钧杨凯李站杨荣霞陈承志
申请人 ：
南方电网大数据服务有限公司
申请人地址 ：
广东省广州市花都区新华街红珠路5-1
代理机构 ：
华进联合专利商标代理有限公司
代理人 ：
肖茹芸
优先权 ：
CN202111675600.4
主分类号 ：
H02J13/00
IPC分类号 ：
H02J13/00 G06T7/00 G06T7/10 G06N3/04 G06V10/22 G06V10/24 G06V10/82
法律状态
2022-04-08 ：
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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