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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
摘要：本申请公开了一种配电站异物入侵识别检测方法、装置、设备及介质，涉及电力系统安全监控与自动化技术领域，包括对场景图像进行预处理，采用深度学习算法构建初始配电站异物识别模型，进行训练，得到目标配电站异物识别模型；将预处理后的场景图像输入至目标配电站异物识别模型进行异物识别检测、特征提取及匹配，输出第一异物类别信息，判断异物入侵类别中是否存在与第一异物类别信息一致的异物入侵类别；存在，触发链式识别机制，得到第二异物类别信息，存在与第二异物类别信息一致的异物入侵类别，生成并发送报警信息至客户端。本申请能对配电站进行实时异物入侵识别检测，提高配电站异物入侵识别检测准确性和效率，提升配电站安全性和稳定性。
主权项：1.一种配电站异物入侵识别检测方法，其特征在于，包括：获取实时采集的配电站的场景图像，对所述场景图像进行预处理，以得到预处理后的所述场景图像，采用深度学习算法构建初始配电站异物识别模型，并对所述初始配电站异物识别模型进行训练，以得到目标配电站异物识别模型；将预处理后的所述场景图像输入至所述目标配电站异物识别模型中进行异物识别检测、特征提取及匹配操作，以输出第一异物类别信息，判断预设的所有的异物入侵类别中是否存在与所述第一异物类别信息一致的异物入侵类别；若预设的所有的异物入侵类别中存在与所述第一异物类别信息一致的异物入侵类别，则触发链式识别机制并跳转至所述获取实时采集的配电站的场景图像的步骤，以得到第二异物类别信息，若所有的所述异物入侵类别中存在与所述第二异物类别信息一致的异物入侵类别，则生成并发送报警信息至客户端。
全文数据：
权利要求：
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