申请/专利权人：国网山东省电力公司莱芜供电公司;国家电网有限公司

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853567A

主分类号：G06T7/70

分类号：G06T7/70;G06V10/82;G06T7/62;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明属于变电站消防减灾技术领域，具体地说是涉及一种基于SLAM技术建图辅助的变电站设备着火点精准识别与定位的方法，应用SLAM技术构建变电站格栅地图并在其上标识变电站设备种类、位置、层次信息，利用YOLOv8n对变电站着火设备图像进行目标检测，从而得出变电站着火设备的精确水平空间和垂直空间的位置与种类信息。本发明能够对着火变电站提高变电站设备进行精确识别与定位，为实施消防灭火提供准确有效信息。

主权项：1.一种基于SLAM技术建图辅助的变电站设备着火点精准识别与定位的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：应用SLAM技术，采用概率统计方法构建变电站格栅地图并进行保存；步骤2：在保存的格栅地图中对存在变电站设备的像素点进行标识；步骤3：定义一个变电站着火设备的类，包括构造函数和成员函数和成员变量；步骤4：定义一个结构体和结构体数组，结构体里包含了类别置信度阈值，重叠率阈值，模型名称，配置文件和权重文件的路径，存储所有类别信息的文档的路径，输入变电站着火设备图片的高和宽；步骤5：依据步骤3定义的变电站着火设备的类进行构造函数，根据输入的结构体，初始化成员变量，构造函数包括opencv读取配置文件和权重文件后返回的深度学习模型；步骤6：处理detect函数，在这个函数里，使用blobFromImage对输入图像做预处理，然后是做forward前向推理和postprocess后处理，标识出着火的变电站设备和正常设备；步骤7：根据步骤6所标识的着火设备位置，与步骤2中地图模型中的变电站设备所标识的数据进行比对，得出着火设备的准确定位。

全文数据：

权利要求：

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