融合边缘计算和深度学习的输变电设备状态在线监测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010257668.X
IPC分类号：G06T7/00;G06T5/00;G06K9/62
申请日期：
2020-04-03
申请人：
华东交通大学

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著录项信息

专利名称	融合边缘计算和深度学习的输变电设备状态在线监测方法
申请号	CN202010257668.X	申请日期	2020-04-03
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-07-10	公开/公告号	CN111402253A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	华东交通大学	申请人地址	江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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	华东交通大学	当前权利人	华东交通大学
发明人	邓芳明;温开云;解忠鑫;左鹏奇;单运;孙志鹏
代理机构	南昌市平凡知识产权代理事务所	代理人	姚伯川

摘要

一种融合边缘计算和深度学习的输变电设备状态在线监测方法，所述方法通过监测设备层完成输变电设备图像信息的采集；边缘网络层实现监测设备层与边缘服务器层之间的相互通信；边缘服务器层将采集的输变电设备图像信息进行预处理；移动核心网层实现边缘服务器层与云服务器层之间的相互通信；由云服务器层根据融合边缘计算和已训练的深度学习模型完成输变电设备状态分类及故障识别。相比于现有的输变电设备状态在线监测方法，该输变电设备状态在线监测技术具有识别精度高、传输时延低、成本低等优点。

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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