摘要
本申请公开了一种配电站异物入侵识别检测方法、装置、设备及介质,涉及电力系统安全监控与自动化技术领域,包括对场景图像进行预处理,采用深度学习算法构建初始配电站异物识别模型,进行训练,得到目标配电站异物识别模型;将预处理后的场景图像输入至目标配电站异物识别模型进行异物识别检测、特征提取及匹配,输出第一异物类别信息,判断异物入侵类别中是否存在与第一异物类别信息一致的异物入侵类别;存在,触发链式识别机制,得到第二异物类别信息,存在与第二异物类别信息一致的异物入侵类别,生成并发送报警信息至客户端。本申请能对配电站进行实时异物入侵识别检测,提高配电站异物入侵识别检测准确性和效率,提升配电站安全性和稳定性。
技术关键词
配电站
识别检测方法
深度学习算法
场景
图像
采集设备
电力系统安全监控
循环神经网络技术
识别检测装置
客户端
机制
色彩
处理单元
标注方法
分析方法
可读存储介质
对比度
处理器
电子设备
模块
系统为您推荐了相关专利信息
智能鼠标
自动切换方法
空间位置关系
动态规划算法
无线信号接收器
传送带组件
打印贴标装置
升降驱动组件
图像识别模块
推送杆
折射率检测装置
渐变光栅
图像探测器
信号处理单元
传感芯片
平面定位算法
图像生成技术
物体
坐标
物联网技术
云渲染平台
数据加密功能
测试方法
加密数据
自动化工具