一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法
基本信息
| 申请号 | CN202210401874.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693741A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693741A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06T7/246（2017.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/766（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 崔克彬;崔叶微;刘智萍;牛为华;袁和金 | 申请（专利权）人 | 华北电力大学（保定） |
| 代理机构 | 北京圣州专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 071003河北省保定市永华北大街619号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法，具体步骤如下：步骤S1：设置辅助标志物，采集高速图像序列；步骤S2：将高速图像序列输入至训练好的深度学习模型中，跟踪辅助标志物的运动轨迹；步骤S3：根据辅助标志物的轨迹计算得出断路器动触头行程时间曲线。采用上述一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法，采用非接触式测量，跟踪与断路器动触头同步运动的部件实现断路器动触头运动特性测量，且可以有效应对目标尺寸变化、背景颜色干扰以及摄像头抖动的问题，实现准确跟踪。 |
