一种基于数据融合深度学习的变电站设备缺陷智能分析方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110569473.3
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-05-25
申请人：
国网湖北省电力有限公司检修公司

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著录项信息

专利名称	一种基于数据融合深度学习的变电站设备缺陷智能分析方法
申请号	CN202110569473.3	申请日期	2021-05-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-24	公开/公告号	CN113297972A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	国网湖北省电力有限公司检修公司	申请人地址	湖北省武汉市汉阳区五里墩二合村60-65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	国网湖北省电力有限公司检修公司	当前权利人	国网湖北省电力有限公司检修公司
发明人	汪杨凯;许悦;严利雄;李非;曾宏宇;杨冰;张勇;赵然;李云越;韩继东;许克剑;许涛;吴有俊;刘晓华
代理机构	武汉楚天专利事务所	代理人	孔敏

摘要

本发明提出了一种基于数据融合深度学习的变电站设备缺陷智能分析方法，即通过构建处理跨摄像头视频数据、跨多传感器数据的高效协同、主动感知网络，在对多源视频图像、雷达、声纹振动传感器、智能读表器、水浸传感器、温湿度传感器、气象传感器和历史资料库等变电站多源异构大数据进行融合的基础上，对变电站设备缺陷进行智能分析。本发明实现了融合多源异构信息对变电站设备缺陷分析并行处理，协同一致，以获取更加及时、准确和全面的变电站设备缺陷分析结果，实现以体系效能换效率的整体优势和增值效应。

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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该专利没有被任何外部专利所引用！

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