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申请/专利权人:北京市燃气集团有限责任公司
摘要:本发明提供了一种配电箱隐患识别方法、装置、设备和存储介质,基于安全性不同的多种配电箱内部的原始图像数据进行模型训练,得到训练好的深度学习模型;利用训练好的深度学习模型实时识别来自工业现场拍摄的配电箱的图像流中是否存在隐患,得到配电箱隐患识别结果;显示配电箱隐患识别结果,所述配电箱隐患识别结果包括隐患特征、隐患特征在相应图像中的位置标记和隐患特征相应报警信息。本发明通过自动化的隐患识别,能够实时、准确地识别配电箱内的各种潜在隐患,提高配电箱隐患检测的效率和准确性,减少人工检查中的漏洞和延误,增强配电箱及相关电气设备的安全监控能力,从而显著提高电气安全管理的效率和准确性,确保设施和人员的安全。
主权项:1.一种配电箱隐患识别方法,其特征在于,所述方法包括:基于安全性不同的多种配电箱内部的原始图像数据进行模型训练,得到训练好的深度学习模型;利用训练好的深度学习模型实时识别来自工业现场拍摄的配电箱的图像流中是否存在隐患,得到配电箱隐患识别结果;显示配电箱隐患识别结果,所述配电箱隐患识别结果包括隐患特征、隐患特征在相应图像中的位置标记和隐患特征相应报警信息。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京市燃气集团有限责任公司 一种配电箱隐患识别方法、装置、设备和存储介质
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