摘要
本发明公开了一种特高压变电站空天地多尺度重决策方法及系统,方法包括:以故障识别网络的输入原始图像构建一个数据集A;以故障识别网络的最后一层卷积层中所有通道的特征图构建一个数据集B;将数据集B作为输入,将特征图与其在输出层中对应的权重加权求和,生成特征图的类激活热图;将类激活热图和数据集A中的原始图进行图像融合,完成对图像中特定目标的定位;根据图像目标定位,判断可能故障位置;并应用立体多模态数据感知设备重新拍照得到不同空间尺度的图像;故障识别网络对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析,完成对特高压变电站故障的多尺度重决策。本发明方法有助于提高对特高压变电站故障的诊断准确性和处理效率。
技术关键词
特高压变电站
决策方法
图像
多尺度
地面巡检机器人
多模态
生成特征
数据
融合策略
Otsu算法
立体
广义
元素
映射算法
解码器
残差网络
无人机
编码器
系统为您推荐了相关专利信息
多传感器融合
监测预警方法
前馈神经网络
时序特征
通道
质检模型
刹车盘
质检方法
自动标记
深度学习模型
机器人控制指令
指令优化
映射算法
双目视觉传感器
图像
血压预测方法
可见光图像
特征提取模块
红外光
可见光视频
SPECT骨显像
降噪方法
混合损失函数
深度学习模型
解剖特征