基本信息:
- 专利标题： 一种基于卷积神经网络的开关状态识别方法和系统
- 申请号：CN202111197064.1 申请日：2021-10-14
- 公开(公告)号：CN114842183A 公开(公告)日：2022-08-02
- 发明人： 康逸群 , 张烈 , 郭鹏 , 李妍霏 , 张瀚方 , 闫周天 , 胡海燕 , 李铁成 , 任江波 , 刘清泉
- 申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号;
- 专利权人： 中国电力科学研究院有限公司,国网河北省电力有限公司
- 当前专利权人： 中国电力科学研究院有限公司,国网河北省电力有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号;
- 代理机构： 北京工信联合知识产权代理有限公司
- 代理人： 刘爱丽
- 主分类号： G06V10/20
- IPC分类号： G06V10/20 ; G06V10/26 ; G06V10/774 ; G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于卷积神经网络的开关状态识别方法和系统。其中，该方法包括：获取待识别的目标图片；按照预设的预处理规则，对目标图片进行预处理；利用预先训练好的开关状态识别模型，对预处理后的目标图片进行识别处理，生成开关的开合状态信息。从而，本发明结合了卷积神经网络优点，能够准确对压板开关状态进行智能检测识别，降低传统人工检测识别可能存在的误判及导致的安全隐患。