公开(公告)号：CN115689206A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211358670.1

申请日：2022-11-01

Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 ,  中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司

Inventor： 马莉 ,  周明 ,  周蠡 ,  孙利平 ,  卢生炜 ,  王枫 ,  许汉平 ,  熊川羽 ,  付江缺 ,  程正逢 ,  李双江 ,  廖晓红 ,  熊一 ,  高晓晶 ,  李智威 ,  陈然 ,  周英博 ,  张赵阳 ,  骆元鹏 ,  张奇 ,  邢旭东 ,  李红明 ,  曹鹏财 ,  江桥 ,  易乐安 ,  龚盼攀 ,  钱磊 ,  王海青

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/08 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站基建进度智能监测方法。它包括如下步骤：步骤一：提取变电站基建进度标识物；首先使用标识物检测模型提取布控球设备获取的视频数据中的标识物；步骤二：变电站标识物智能识别与工程进度分析；再将标识物检测结果输入进度识别算法，与计划进度表进行对比分析，输出当前标识物进度，施工进度、所处过程这些信息；步骤三：结果展示与存储；最后对检测结果前端展示和本地化存储备份。本发明具有实现变电站施工进度的自动化识别，提高工程进度管理的效率的优点。