[发明专利]一种基于边缘计算与深度学习的绝缘子状态识别方法有效
| 申请号： | 202110041237.4 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112784718B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 黄冬梅;王玥琦;孙锦中;胡安铎;孙园 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/80;G06V10/84;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 郁旦蓉 |
| 地址： | 200090 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于边缘计算与深度学习的绝缘子状态识别方法，包括如下步骤：步骤1，采用智能巡检设备进行实时拍摄，获得绝缘子图像，并对绝缘子图像进行存储和预处理，得到预处理后的绝缘子图像；步骤2，将预处理后的绝缘子图像传输至多个边缘计算节点进行状态分类，得到故障绝缘子图像以及非故障绝缘子图像；步骤3，采用作为聚合服务器的边缘计算节点将故障绝缘子图像传输至云中心服务器，且云中心服务器形成交互式界面后对故障绝缘子图像进行人工审核，并将识别准确的故障绝缘子图像发送到异物样本库，并对现有的模型进行进一步训练，从而更新模型，并对非故障绝缘子图像传输至剩余的边缘计算节点进行局部模型的更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边缘 计算 深度 学习 绝缘子 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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