基于深度学习二次确认的电力机房烟雾检测方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202211118614.0
IPC分类号：G06V20/52;G06N3/04;G06Q50/06;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/70
申请日期：
2022-09-15
申请人：
广东电网有限责任公司肇庆供电局

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度学习二次确认的电力机房烟雾检测方法及装置
申请号	CN202211118614.0	申请日期	2022-09-15
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2022-10-18	公开/公告号	CN115205793A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06V20/52	IPC分类号	G;0;6;V;2;0;/;5;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;V;1;0;/;2;6;;;G;0;6;V;1;0;/;4;4;;;G;0;6;V;1;0;/;5;2;;;G;0;6;V;1;0;/;7;6;4;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;4;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;V;2;0;/;7;0查看分类表>
申请人	广东电网有限责任公司肇庆供电局	申请人地址	广东省肇庆市端州区77区信安路88号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东电网有限责任公司肇庆供电局	当前权利人	广东电网有限责任公司肇庆供电局
发明人	张杰明;高宜凡;陈显超;陈展尘;陈益哲;梁妍陟;陈金成;李波;刘洋;陈忠颖
代理机构	北京集佳知识产权代理有限公司	代理人	任文生

摘要

本发明涉及电力检测技术领域，公开了基于深度学习二次确认的电力机房烟雾检测方法及装置。本发明根据电力机房监测图像数据集构建第一数据样本集，并提取其中图像烟雾区域以构建第二数据样本集；构建检测网络模型和分类网络模型，检测网络模型基于卷积模块和Bneck模块进行特征提取，并基于检测头模块进行不同尺度特征的检测，分类网络模型基于卷积模块和Bneck模块进行特征处理；使用第一数据样本集对检测网络模型进行训练，使用第二数据样本集对分类网络模型进行训练，最后采用训练完成的检测网络模型对待检测图像进行检测，将得到的结果输入至训练完成的分类网络模型，得到烟雾检测结果。本发明可以有效提高烟雾检测的精度和效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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