摘要
本发明涉及电力设备检测技术领域,尤其涉及一种玻璃绝缘子自爆识别处理方法、装置、计算机设备。其技术方案包括以下步骤:步骤一:采集玻璃绝缘子的图像数据;步骤二:对采集的图像进行预处理,包括去噪、增强和分割处理,提取绝缘子区域;步骤三:利用深度学习模型对预处理后的图像进行特征提取,识别绝缘子表面是否存在裂纹、破损或自爆痕迹;步骤四:根据识别结果判断绝缘子是否发生自爆,若检测到自爆现象,则生成报警信息并记录自爆位置;步骤五:将识别结果和报警信息上传至云端服务器,供运维人员实时查看和处理。本发明通过图像识别和深度学习技术,能够高效、准确地识别玻璃绝缘子自爆现象,减少人工巡检的工作量。
技术关键词
玻璃绝缘子
无人机设备
识别绝缘子
云端服务器
深度学习模型
高清摄像头
判断绝缘子
输电线路巡检机器人
电力设备检测技术
直方图均衡化算法
图像采集模块
计算机设备
语义分割算法
数据上传模块
可视化功能
边缘检测算法
深度学习技术
无线通信模块
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深度学习模型
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