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发明公开
一种基于图像融合深度学习模型的电力设备缺陷识别方法无效

公开(公告)号：CN112184661A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011031002.9

申请日：2020-09-27

Applicant: 国网上海市电力公司

Inventor： 苏磊 , 徐琴 , 曹博源 , 冯建峰 , 徐兆红 , 王岱

IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种基于图像融合深度学习模型的电力设备缺陷识别方法，包括采用可见光和红外热成像设备，包括电力巡检机器人在内的变电站电力设备双光谱图像的获取；采用离散小波变换方法，对可见光和红外图像进行融合，精准定位电力设备；运用CNN深度卷积神经网络模型，提取设备缺陷特征，对融合后的图像进行缺陷分类与识别。通过分析融合后的图像，可以有效提高电力设备图像的对比度、电力设备的识别率、电力设备的缺陷识别程度。

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