摘要
本申请提供了一种电厂设备智能巡检方法及装置,包括:采集巡检区域内电厂设备的原始图像数据,并通过智能调光算法和图像参数调节策略对所述原始图像数据进行动态调节;对动态调节后得到的原始图像数据进行图像预处理,所述图像预处理至少包括自适应滤波去噪、多尺度图像增强和几何畸变校正;通过预设的OCR识别算法对预处理后得到的图像数据进行全局特征提取与识别;根据OCR识别结果,将巡检的设备运行参数与预设的基准阈值进行对比分析,以预测评估设备运行状态。本申请可实现对电厂设备的高效智能巡检,有效提升巡检效率、准确性和智能化水平,保障了设备安全运行。
技术关键词
原始图像数据
电厂设备
全局特征提取
智能巡检方法
Retinex算法
设备运行参数
非暂态计算机可读存储介质
识别算法
畸变校正算法
滤波去噪
图像特征点
图像特征编码
智能调光
多尺度
多头注意力机制
变换算法
评估设备
图像增强
系统为您推荐了相关专利信息
山体滑坡监测
预警方法
预警模型
高层语义特征
基准特征
非均匀性校正
温漂校正方法
快门
原始图像数据
图像处理技术
智能巡检方法
异常状况
智能巡检系统
BERT模型
长短期记忆网络
智能停车系统
停车位
服务端
深度学习算法
感应器
交叉验证方法
静态代码分析
Web漏洞扫描
深度学习模型
LSTM模型