申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司超高压公司;湖北省超能电力有限责任公司

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117636258A

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/126

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明提供一种输电走廊异物智能识别的模型压缩分析方法，包括步骤：S101、在云端服务器基于输电走廊异物图像训练集对第一神经网络模型进行训练，完成训练后对第一神经网络模型进行压缩处理，获得第二神经网络模型；S102、将第二神经网络模型部署到边缘计算终端；S103、通过图像采集设备采集输电走廊图像，将输电走廊图像传输至边缘计算终端；S104、边缘计算终端将输电走廊图像输入到第二神经网络模型中，通过第二神经网络模型对输电走廊图像进行异物识别，将异物识别结果发送至运维终端，并上传到云端服务器，所述方法能够实时分析识别偏远地区的输电走廊异物并及时通知运维人员，提高输电走廊异物处理效率，更好地保障输电线路安全稳定运行。

主权项：1.一种输电走廊异物智能识别的模型压缩分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S101、在云端服务器基于输电走廊异物图像训练集对第一神经网络模型进行训练，完成训练后对第一神经网络模型进行压缩处理，获得第二神经网络模型；S102、将第二神经网络模型部署到边缘计算终端；S103、通过图像采集设备采集输电走廊图像，将输电走廊图像传输至边缘计算终端；S104、边缘计算终端将输电走廊图像输入到第二神经网络模型中，通过第二神经网络模型对输电走廊图像进行异物识别，将异物识别结果发送至运维终端，并上传到云端服务器。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网湖北省电力有限公司超高压公司;湖北省超能电力有限责任公司 输电走廊异物智能识别的模型压缩分析方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD