摘要
本发明公开了一种基于YOLO神经网络的电力巡检机器人检测系统,包括如下步骤:S1、数据采集模块,通过高分辨率摄像头和多种传感器实时采集电力设施的图像和环境数据;S2、数据预处理模块,对采集到的图像和传感器数据进行预处理;S3、多模态数据融合模块,形成综合检测信息;S4、YOLO神经网络检测模块;S5、通信模块,通过无线网络将实时检测结果传输到远程监控中心,并在本地进行部分边缘计算;S6、故障预测模块,基于历史巡检数据和实时检测数据,开发故障预测模型。本发明提供了一种高效、可靠、智能化的电力巡检机器人检测系统,显著提升了电力设施巡检的自动化水平,为电力系统的安全运行提供了坚实的技术支撑。
技术关键词
电力巡检机器人
故障预测模型
远程监控中心
高分辨率摄像头
神经网络模型
多模态数据融合
数据压缩
巡检数据
激光雷达数据采集
深度学习算法
时间同步
直方图均衡化算法
电力设施巡检
天气环境条件
传感器
消除图像噪声
系统为您推荐了相关专利信息
语义结构
文本处理方法
电力设备
深度神经网络模型
距离估计
深度神经网络模型
帕金森病患者
训练数据量
样本
健康对照
缺相故障
无刷电机转矩
无刷电机控制方法
风险
标识符
远程签字方法
远程签字系统
监测模块
人脸
签字笔