摘要
本申请涉及智能管理技术领域,其具体地公开了一种智能电网运维管理平台及方法,其采用基于深度学习的人工智能技术对电网设备的表面状态图像进行图像语义分析,以捕捉电网设备的表面状态特征,挖掘出图像中的设备外观异常信息,从而智能识别电网设备的表面是否被腐蚀。这样,可以及时发现和处理电网设备的表面损坏,便于设备运维人员进行维修和保养,从而确保设备的正常运行,提高智能电网的运维效率和安全性。
技术关键词
电网设备
智能电网运维
聚类特征
蒸馏
卷积神经网络模型
状态监测器
拉普拉斯
矩阵
无人机巡检
语义特征提取
特征提取器
图像语义分析
分类器
训练特征
平台
智能管理技术
训练图像数据
模块
系统为您推荐了相关专利信息
文本标注方法
训练语言模型
蒸馏
非结构化文本
学生
侧信道分析方法
密钥
卷积神经网络模型
深度学习模型
相关性功耗分析
卷积神经网络模型
识别方法
生成对抗网络模型
构建卷积神经网络
分类模型优化