摘要
本申请提供了基于AR设备的智能巡检方法及系统,涉及智能巡检的技术领域,所述方法包括:获取目标设备的实时运行数据、历史运行数据、实时图像以及历史图像,为历史运行数据和图像添加类别标签;采用深度学习算法构建含BILSTM子模型和CNN子模型的设备状态诊断模型,用加标签后的历史数据和图像训练设备状态诊断模型;将实时运行数据和图像输入训练好的模型输出诊断结果,若诊断结果不符预期,用AR设备扫描区块链NFT,通过智能合约调取区块链内标准操作流程,供巡检人员检修设备。本申请能够为巡检人员提供针对性建议,提高故障处理流程的标准化程度。
技术关键词
智能巡检方法
AR设备
实时图像
历史运行数据
关键特征点
环境特征点
语义标签
凭证
三维点云数据
深度学习算法
锚点
RANSAC算法
智能巡检系统
VR控制器
设备视场
深度图
分布式账本
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检测识别分类方法
药液生产线
原始图像数据
识别分类系统
实时图像采集
能源管理方法
历史运行数据
电池健康状态
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模式
燃料电池控制方法
氢燃料电池
历史运行数据
生成场景
状态空间模型
飞轮储能系统
调频控制方法
混合储能系统
火电
变负荷