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申请/专利权人：深聪半导体(江苏)有限公司
摘要：本发明公开一种基于多级流式CNN深度神经网络的拉弧检测方法及系统，包括以下步骤：实时采集并存储运行数据；当所述运行数据达到预定数据量时，对所述运行数据进行滤波处理、傅里叶变换以得到频域数据；将所述频域数据输入到多级流式CNN深度神经网络模型，得到当前所述运行数据评估结果；按照时序基于前N个所述评估结果输出最终检测结果。采用多级流式CNN深度神经网络模型对频域数据进行处理，可以提高拉弧检测的准确性。相较于传统的信号处理方法，深度学习模型能够更好地挖掘数据中的复杂特征和模式，从而提高检测性能。基于多级流式CNN深度神经网络的拉弧检测方法具有较好的可扩展性。随着数据量的增加和模型的优化，可以进一步提高检测性能。
主权项：1.一种基于多级流式CNN深度神经网络的拉弧检测方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集并存储运行数据；当所述运行数据达到预定数据量时，对所述运行数据进行滤波处理、傅里叶变换以得到频域数据；将所述频域数据输入到多级流式CNN深度神经网络模型，得到当前所述运行数据评估结果；按照时序基于前N个所述评估结果输出最终检测结果。
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