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申请/专利权人：江苏省计量科学研究院(江苏省能源计量数据中心);东南大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv7‑OBB模型的高压变电站智能巡检方法及相关系统，获取高压变电站的图像数据和巡检设备的位置信息；根据变电站图像中的设备和物体制作带有标注和标签的训练图像数据集，构建改进的YOLOv7‑OBB模型的卷积神经网络提取数据，输入待检测的变电站巡检图像，使用训练好的改进的YOLOv7‑OBB模型的卷积神经网络对待检测物体进行识别，并获得对应的位置信息。输出预测图像，完成检测。本发明具有较高的鲁棒性，可对变压器、电缆、绝缘子等物体进行识别，有助于提高巡检效率和准确性，确保电力系统的安全运行。
主权项：1.一种基于YOLOv7-OBB模型的高压变电站智能巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤（1）、获取高压变电站的图像数据和巡检设备的位置信息；步骤（2）、根据变电站图像中的设备和物体制作带有标注和标签的训练图像数据集，进行数据增强；步骤（3）、构建改进的YOLOv7-OBB模型的卷积神经网络，使用改进的YOLOv7-OBB模型的卷积神经网络提取数据集中目标的多尺度特征，并根据训练图像数据集训练改进的YOLOv7-OBB模型的卷积神经网络提取数据；步骤（4）、输入待检测的变电站巡检图像，使用训练好的改进的YOLOv7-OBB模型的卷积神经网络对待检测物体进行识别，并获得对应的位置信息；步骤（5）、输出预测图像，完成检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏省计量科学研究院(江苏省能源计量数据中心) 东南大学 基于YOLOv7-OBB模型的高压变电站智能巡检方法及相关系统
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