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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司
摘要：本发明公开一种基于计算机视觉的水轮发电机组大轴蠕动检测方法，包括：S1、采集三种状态下包含水轮发电机组大轴的水车室监控视频数据；S2、基于采集的视频数据进行样本集制作并对样本进行类别标注和感兴趣区域标注；S3、构建基于改进YOLOv5s‑RNN的水轮发电机组大轴蠕动检测神经网络；S4、构建训练集、验证集和测试集；S5、将训练集输入到构建好的神经网络中对模型进行训练，再利用验证集调整模型的超参数后，将测试集输入到训练好的深度学习网络中进行性能评估；S6、保存模型并进行模型部署，使用训练好的改进YOLOv5s‑RNN模型进行水轮机组大轴蠕动检测，当机组大轴出现蠕动时，发出报警信号；本发明无需安装额外硬件设备，且稳定、准确、实时，减少了维护成本。
主权项：1.一种基于计算机视觉的水轮发电机组大轴蠕动检测方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1、采集三种状态下包含水轮发电机组大轴的水车室监控视频数据；其中三种状态分别为：水轮发电机正常运转状态；水轮发电机停机，机组大轴不蠕动状态；水轮发电机停机，机组大轴蠕动状态；S2、基于采集的视频数据进行样本集制作并对样本进行类别标注和感兴趣区域标注；S3、构建基于改进YOLOv5s-RNN的水轮发电机组大轴蠕动检测神经网络；其中，改进YOLOv5s用来学习样本中视频帧特征并实现目标检测，RNN用于学习样本的视频特征；S4、构建训练集、验证集和测试集；其中训练集用于训练神经网络，验证集用于调整模型超参数，测试集用于测试模型性能；S5、将训练集输入到构建好的神经网络中对模型进行训练，再利用验证集调整模型的超参数后，将测试集输入到训练好的深度学习网络中进行性能评估；S6、保存模型并进行模型部署，使用训练好的改进YOLOv5s-RNN模型进行水轮机组大轴蠕动检测，当机组大轴出现蠕动时，发出报警信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于计算机视觉的水轮发电机组大轴蠕动检测方法
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