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摘要：本发明公开了基于残差网络的配电柜设备巡检系统，涉及配电柜检测技术领域，包括数据采集和预处理单元、深度分析单元、状态识别单元和巡检反馈单元；其技术要点为：对采集配电柜设备图像进行预处理，并基于深层网络模型对预处理后的图像数据进行特征提取的第一特征结果，和基于浅层网络模型对预处理后的图像数据进行特征提取第二特征结果以训练残差网络模型，确保采集到的特征足够精确，减少检测的误差；该残差网络模型涉及卷积层、全连接层、池化层以及残差块，能够有效地解决网络深度的复杂性，提高了训练的效率，更快地分析出配电柜设备元件的目标状态，以区别出异常状态进行后续的监控以及预警工作。

主权项：1.基于残差网络的配电柜设备巡检系统，其特征在于：包括：数据采集和预处理单元，采用图像采集技术，实时采集配电柜设备的图像数据，并对图像数据进行预处理；深度分析单元，预设搭建残差网络模型，残差网络模型中内置深层网络模型和浅层网络模型；并基于深层网络模型对预处理后的图像数据进行特征提取，获得第一特征结果；同时基于浅层网络模型对预处理后的图像数据进行特征提取，获得第二特征结果；并根据第一特征结果和第二特征结果训练该残差网络模型，得到更新的残差网络模型用于下次特征提取；其中，第一特征结果包括根据深层网络模型获得的符合预设标准的第一数据集合U1、不符合预设标准的第二数据集合U2以及无法判断是否符合预设标准的第三数据集合U3；第二特征结果包括根据浅层网络模型获得的符合预设标准的第四数据集合U4以及不符合预设标准的第五数据集合U5；然后基于第一特征结果和第二特征结果训练残差网络模型的过程为:标记标识：赋予第一数据集合U1、第二数据集合U2、第三数据集合U3、第四数据集合U4以及第五数据集合U5相应的标识；其中，将符合预设标准的标记为第一标识g1，将不符合预设标准的标记为第二标识g2以及将无法判断是否为符合预设标准的标记为第三标识g3；判定分析：一次判定：对第一数据集合U1和第四数据集合U4进行判定分析，获得相应的第六数据集合U6和第七数据集合U7；并将第六数据集合U6、第七数据集合U7与第一标识g1作为输入信息训练该残差网络模型；将第二数据集合U2和第五数据集合U5进行判定分析，获得相应的第八数据集合U8和第九数据集合U9；并将第八数据集合U8、第九数据集合U9以及第二标识g2作为输入信息训练该残差网络模型；二次判定：对第一数据集合U1、第三数据集合U3以及第四数据集合U4进行判定分析，获得相应的第十数据集合U10第十一数据集合U11、第十二数据集合U12以及第十三数据集合U13；并将第十数据集合U10、第十一数据集合U11、第十二数据集合U12、第十三数据集合U13以及第一标识g1作为输入信息训练该残差网络模型；对第二数据集合U2、第三数据集合U3以及第五数据集合U5进行判定分析，获得相应的第十四数据集合U14、第十五数据集合U15、第十六数据集合U16以及第十七数据集合U17；并将第十四数据集合U14、第十五数据集合U15、第十六数据集合U16、第十七数据集合U17以及第二标识g2作为输入信息训练该残差网络模型；状态识别单元，基于残差网络模型，通过若干个卷积层进行特征提取，且通过残差块将浅层网络模型提取的特征和深层网络模型提取的特征进行融合，然后经过池化层处理特征维度，最后利用全连接层将提取的特征映射到类别空间，并使用输出层输出预测值；巡检反馈单元，依据预测值判断配电柜设备元件目标状态，目标状态包括正常状态或异常状态，当判定为正常状态，则不作响应反馈动作；当判定为异常状态，则响应反馈动作。

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