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【发明授权】工器具损坏识别方法、装置、设备、系统及可读存储介质_杭州电力设备制造有限公司;国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;杭州电子科技大学_202110400192.5 

申请/专利权人:杭州电力设备制造有限公司;国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;杭州电子科技大学

申请日:2021-04-14

公开(公告)日:2024-04-02

公开(公告)号:CN113033469B

主分类号:G06V20/40

分类号:G06V20/40;G06V10/75;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.02#授权;2023.04.21#专利申请权的转移;2021.07.13#实质审查的生效;2021.06.25#公开

摘要:本发明公开了一种工器具损坏识别方法,该方法通过环绕扫描工器具的方式,收集工器具不同角度的视频图像信息,避免了单一角度静态图像信息识别的局限性,并将多角度特征信息结合、历史特征信息进行损坏识别,从外部特征、内部特征以及历史使用特征多角度全面分析工器具的损坏情况,从而可以提高损坏识别的准确率。本发明还公开了一种工器具损坏识别装置、设备、系统及可读存储介质,具有相应的技术效果。

主权项:1.一种工器具损坏识别方法,其特征在于,包括:获取工器具的环绕扫描视频;从所述环绕扫描视频中截取多角度扫描图像;将各所述多角度扫描图像分别输入至识别模型中各多分支并行网络进行特征识别,得到各角度特征数据;对所述各角度特征数据进行动态多维信息结合,通过动态多维信息结合方式将若干个角度特征数据进行信息融合,得到一个综合的特征数据,作为可视特征信息,即从工器具的外表特征识别得到的特征信息;调用所述识别模型中综合识别网络对所述可视特征信息、所述工器具的非可视特征信息以及历史特征信息进行综合特征识别,得到特征识别结果;所述综合识别网络包括动态多维信息结合网络、用于结合可视特征信息以及非可视特征信息进行特征识别的非可视结合网络以及历史结合网络;所述非可视特征信息指不能直接观察得到的特征信息;所述历史特征信息指记录的以前经过识别得到的特征识别结果;根据所述特征识别结果生成损坏识别结果;所述从所述环绕扫描视频中截取多角度扫描图像,包括:确定所述工器具对应的工器具相关参数;其中,所述工器具相关参数包括图像采集数量以及多分支并行网络参数;所述识别模型中的参数包括所述工器具相关参数以及工器具无关参数;从原始采集视频中均匀截取与所述图像采集数量匹配的图像,作为所述多角度扫描图像;则相应地,将各所述多角度扫描图像分别输入至识别模型中各多分支并行网络进行动态多维信息结合特征识别,包括:将所述多分支并行网络参数载入至并行网络,以调整所述并行网络的并行结构,得到匹配并行网络;将各所述多角度扫描图像分别输入至对应的匹配并行网络进行动态多维信息结合特征识别。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 杭州电力设备制造有限公司;国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;杭州电子科技大学 工器具损坏识别方法、装置、设备、系统及可读存储介质

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