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公开(公告)号:CN117095188B
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311352816.6
申请日:2023-10-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06V10/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/213
Abstract: 一种基于图像处理的电力安全加强方法及系统,包括步骤:步骤S1:采集电力设备的图像信息、音频数据;步骤S2:对采集的电力设备信息进行图像去噪、增强预处理,提取出电力设备的特征参数;步骤S3:将提取出的特征参数向量x输入到训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型;步骤S4:对电力设备的安全进行预测,将当前时刻采集的电力设备信息输入训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型进行故障诊断和预测;步骤S5:如果电力设备的故障诊断结果y大于(56)对比文件Diganta Misra等.Mish: A SelfRegularized Non-Monotonic ActivationFunction.arXiv:1908.08681v3.2020,第1-14页.
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公开(公告)号:CN117095188A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202311352816.6
申请日:2023-10-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06V10/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/213
Abstract: 一种基于图像处理的电力安全加强方法及系统,包括步骤:步骤S1:采集电力设备的图像信息、音频数据;步骤S2:对采集的电力设备信息进行图像去噪、增强预处理,提取出电力设备的特征参数;步骤S3:将提取出的特征参数向量x输入到训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型;步骤S4:对电力设备的安全进行预测,将当前时刻采集的电力设备信息输入训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型进行故障诊断和预测;步骤S5:如果电力设备的故障诊断结果y大于设定阈值则存在故障。本发明通过图像处理、神经网络和海洋捕食者算法的相互配合,实现了电力设备的故障诊断和未来状态预测。
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