基于深度学习的变电站二次设备状态图像识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202111255314.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114069844A | 公开（公告）日 | 2022-02-18 |
| 申请公布号 | CN114069844A | 申请公布日 | 2022-02-18 |
| 分类号 | H02J13/00（2006.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G06T5/30（2006.01）I;G06T5/40（2006.01）I;G06T7/00（2017.01）I;G06T7/13（2017.01）I;G06T7/90（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 发电、变电或配电; |
| 发明人 | 金言;高旭;马迎新;杜丽艳;范登博;王继飞;任俊;牛雪飞;刘晓晨;王蒙恩;庄博;李侔萤;曹卫国;杨晓渝;顾俊捷;侯凯旋;孙昊天;卢强;朱如意;刘琪;严磊;王浪 | 申请（专利权）人 | 南京五采智电电力科技有限公司 |
| 代理机构 | 石家庄科诚专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 刘丽丽;苏兴娟 |
| 地址 | 075000河北省张家口市桥东区五一路大街131号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于电力系统自动化技术领域，具体公开了一种基于深度学习的变电站二次设备状态图像识别方法，包括以下步骤：获取相关图片，对变电站二次设备中的空气开关、压板和信号指示灯的标识和状态进行编码；对图片中的空气开关、压板和信号指示灯进行分类标记；对空气开关状态、压板状态和信号指示灯状态和标识进行识别；将空气开关、压板和信号指示灯的标识与其对应的状态相耦合，并根据预先设置的编码转换为编码表达的形式。本发明高度准确地定位了安全隐患点和故障点，减轻了运维人员的劳动强度，缩短了操作时间，全面提升了电网业务智能化与管理精益化水平。本发明适用于变电站二次设备运行状态的识别。 |
