基于配网机巡影像数据的典型缺陷智能识别方法及系统
实质审查的生效
摘要
本公开提供了一种基于配网机巡影像数据的典型缺陷智能识别方法及系统,涉及配网缺陷识别技术领域,该方法包括获取无人机采集的对配网系统进行监测的视频流,从视频流中提取关键帧图像;通过缺陷检测模型识别关键帧图像中是否存在配网系统的典型缺陷;当识别出关键帧图像中存在配网系统的典型缺陷时,在关键帧图像中标记典型缺陷的缺陷位置和缺陷类型,将标记后的关键帧图像进行显示;以供人工审核标记后的关键帧图像中典型缺陷的缺陷位置和缺陷类型是否验证通过;响应于人工审核验证通过的确认消息,将标记后的关键帧图像作为缺陷特征图像存入样本数据集,以对双通道神经网络模型进行重新训练;本公开能实现对配网系统的智能巡检。
基本信息
专利标题 :
基于配网机巡影像数据的典型缺陷智能识别方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114511794A
申请号 :
CN202210039208.9
公开(公告)日 :
2022-05-17
申请日 :
2022-01-13
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
陈金梅葛馨远王照孙峥
申请人 :
广东电网有限责任公司广州供电局
申请人地址 :
广东省广州市天河区天河南二路2号
代理机构 :
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 :
叶洁勇
优先权 :
CN202210039208.9
主分类号 :
G06V20/17
IPC分类号 :
G06V20/17 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/17
申请日 : 20220113
申请日 : 20220113
2022-05-17 :
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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