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基于深度学习的配电房设备开关部件状态监测方法和装置[发明专利]

专利名称：基于深度学习的配电房设备开关部件状态监测方法和装置

专利类型：发明专利

发明人：钱林钧，杨凯，李站，杨荣霞，陈承志

申请号：CN202111675600.4

申请日：20211231

公开号：CN114301180A

公开日：

20220408

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本申请涉及一种基于深度学习的配电房设备开关部件状态监测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取待检测设备图像；待检测设备图像为对目标配电房中的电力设备进行拍摄得到的图像；电力设备包括至少一个开关部件；将待检测设备图像输入至台账标签识别模型，得到台账标签文本内容；以及将待检测设备图像输入至开关部件状态识别模型，得到开关部件的实际开关状态；台账标签文本内容用于表征电力设备的运行状态；确定开关部件在运行状态下的期望开关状态；若实际开关状态与期望开关状态不匹配，则生成针对电力设备的告警提示。采用本方法能够在配电房内对异常的电力设备及时生成告警提示，从而提升对电力设备的监测效果。

申请人：南方电网大数据服务有限公司

地址：510800 广东省广州市花都区新华街红珠路5-1

国籍：CN

代理机构：华进联合专利商标代理有限公司

代理人：肖茹芸

本文发布于:2024-09-20 15:00:34，感谢您对本站的认可！

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