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基于无人机巡检数据的变电站缺陷识别方法及系统 

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申请/专利权人:国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司

摘要:本发明公开了一种基于无人机巡检数据的变电站缺陷识别方法,包括获取现有的变电站的无人机巡检数据信息并预处理构建训练数据集;构建变电站缺陷识别初始模型并训练得到变电站缺陷识别模型;采用无人机对实际变电站进行巡检并获取实际巡检数据信息;将实际巡检数据信息输入变电站缺陷识别模型得到变电站缺陷初级识别结果;采用多模型决策融合方法进行数据融合得到最终的基于无人机巡检数据的变电站缺陷识别结果。本发明还公开了一种实现所述基于无人机巡检数据的变电站缺陷识别方法的系统。本发明采用多类型巡检数据进行缺陷识别,再基于多模型决策融合进行最终缺陷识别;因此本发明不仅实现了变电站的缺陷识别,而且可靠性更高,精确性更好。

主权项:1.一种基于无人机巡检数据的变电站缺陷识别方法,包括如下步骤:S1.获取现有的变电站的无人机巡检数据信息;S2.将步骤S1获取的数据信息进行预处理,构建训练数据集;S3.基于Transformer网络、LSTM网络和YOLOv4模型,构建变电站缺陷识别初始模型;S4.采用步骤S2得到的训练数据集,对步骤S3构建的变电站缺陷识别初始模型进行训练,得到变电站缺陷识别模型;S5.采用无人机对实际变电站进行巡检,并获取实际巡检数据信息;S6.将步骤S5得到的实际巡检数据信息,输入到步骤S4得到的变电站缺陷识别模型,得到变电站缺陷初级识别结果;S7.根据步骤S6得到的变电站缺陷初级识别结果,采用多模型决策融合方法进行数据融合,得到最终的基于无人机巡检数据的变电站缺陷识别结果。

全文数据:

权利要求:

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