摘要
本发明公开了一种基于图像识别的无人值守变电站巡检方法,涉及智能化巡检领域,通过依据变电站布局安装可见光与红外热成像摄像头,分别捕捉设备可视信息与监测温度分布,并依设备电气参数、温度变化率等设定采集频率调整策略动态获取数据。利用生成对抗网络(GAN)辅助故障诊断,还建立深度学习模型,经收集设备状态图像、预处理、划分数据集后训练得到用于分类判断的模型。同时构建云边协同计算架构以高效处理图像数据,设计实时交互反馈机制实现远程实时展示设备相关情况能更全面准确地监测设备运行状态、提高巡检效率及运维管理效率等。
技术关键词
无人值守变电站
红外热成像摄像头
巡检方法
状态图像数据
深度学习模型
生成对抗网络
变电站设备
深度学习框架
监测设备运行状态
可见光
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