摘要
本发明公开一种云边协同的电力设备故障视频检测方法,步骤为:步骤1,基于注意力机制的电力设备目标跟踪;步骤2,关键帧的异常情况判断;步骤3,异常帧图像裁剪压缩,上传异常帧信息;步骤4,云端电力设备故障精细化检测与反馈。本发明提供的电力设备故障视频检测方法能够有效应对本地算力不足,上传带宽有限问题,协同云边资源,有效利用线上线下计算资源,弥补了当前电力设备实时故障检测的不足,为云边协同检测电力设备故障提供了有效方法。
技术关键词
视频检测方法
检测电力设备故障
注意力机制
关键帧
深度神经网络
故障检测
运动
神经网络架构
ReLU函数
更新兴趣
深度学习网络
图像块
线上线下
排序方法
坐标
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预训练模型
噪声预测
编辑
人脸身份
残差注意力机制
残差模块
多尺度特征融合
分支
特征提取模块
冗余
孪生神经网络
多模态数据融合
航空发动机轴承
卷积神经网络模块
GRU模型
深度残差
地震
引入注意力机制
软阈值函数
输出特征