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浙江天铂云科光电股份有限公司梁川获国家专利权

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龙图腾网获悉浙江天铂云科光电股份有限公司申请的专利电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116977924B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310879787.2,技术领域涉及:G06V20/52;该发明授权电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质是由梁川;高俊丽;朱怡良;刘学臻设计研发完成,并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了:本发明提供了一种电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质,该方法包括:对待识别电力设备的设备红外图像进行关键字检测,得到关键字检测结果;根据关键字检测结果进行区域裁剪,得到温度值区域,对温度值区域进行灰度变换,得到温度灰度图;对温度灰度图进行像素值转换,对像素值转换后的温度灰度图进行二值化处理;将二值化处理后的温度灰度图输入温度值识别模型进行温度值识别,得到待识别电力设备的最高温度值和最低温度值。本发明基于温度值识别模型能自动对二值化处理后的温度灰度图进行温度值识别,得到最高温度值和最低温度值,无需采用人工的方式进行最高温度值和最低温度值的读取和记录,提高了电力设备温度识别效率。

本发明授权电力设备温度识别方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种电力设备温度识别方法,其特征在于,所述方法包括: 获取待识别电力设备的设备红外图像,并对所述设备红外图像进行关键字检测,得到关键字检测结果; 根据所述关键字检测结果对所述设备红外图像进行区域裁剪,得到温度值区域,并对所述温度值区域进行灰度变换,得到温度灰度图; 对所述温度灰度图进行像素值转换,并对像素值转换后的所述温度灰度图进行二值化处理; 将二值化处理后的所述温度灰度图输入预训练后的温度值识别模型进行温度值识别,得到所述待识别电力设备的最高温度值和最低温度值; 所述对所述设备红外图像进行关键字检测,包括: 根据预训练后的目标检测模型对所述设备红外图像进行色标条检测; 若所述设备红外图像中检测到所述色标条,则获取所述色标条的位置区域,得到所述关键字检测结果; 若所述设备红外图像中未检测到所述色标条,则根据所述目标检测模型对所述设备红外图像进行预设字符检测,所述预设字符包括第一字符和第二字符; 若所述设备红外图像中检测到所述预设字符,则获取所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域,得到所述关键字检测结果; 所述根据所述关键字检测结果对所述设备红外图像进行区域裁剪,得到温度值区域,包括: 若所述关键字检测结果中包括所述色标条的位置区域,则将距离所述色标条的位置区域上方和下方,第一预设距离的区域确定为裁剪区域; 若所述关键字检测结果中包括所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域,则获取所述第一字符与所述第二字符之间的位置关系; 若所述第一字符与所述第二字符之间处于水平关系,则分别将距离所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域下方,第二预设距离的区域确定为所述裁剪区域; 若所述第一字符与所述第二字符之间处于竖直关系,则分别将距离所述第一字符的位置区域和所述第二字符的位置区域右侧,第三预设距离的区域确定为所述裁剪区域; 在所述设备红外图像中,对所述裁剪区域进行裁剪,得到所述温度值区域; 所述对所述设备红外图像进行关键字检测,得到关键字检测结果之后,还包括: 若所述设备红外图像中未检测到所述色标条和所述预设字符,则将所述待识别电力设备的设备类型和电压等级与历史红外数据进行匹配,得到匹配数据; 获取所述设备红外图像的拍摄年月份信息,并根据所述拍摄年月份信息对所述匹配数据进行数据筛选,得到第一筛选数据; 获取所述待识别电力设备的设备地址和变电站名称,并根据所述设备地址和所述变电站名称对所述第一筛选数据进行数据筛选,得到第二筛选数据; 获取所述设备红外图像的图像拍摄时间,并分别计算所述第二筛选数据中各历史红外图像的历史拍摄时间与所述图像拍摄时间之间的时间差值; 将最小所述时间差值对应的所述历史红外图像确定为目标红外图像,并将所述目标红外图像的最高温度值和最低温度值,确定为所述待识别电力设备的最高温度值和最低温度值; 所述将二值化处理后的所述温度灰度图输入预训练后的温度值识别模型进行温度值识别之前,所述方法还包括: 获取历史红外图像,并对各历史红外图像中的最高温度值区域和最低温度值区域进行裁剪,得到温度值图像; 根据所述温度值图像构建训练集和测试集,并根据DenseNet网络和LSTM网络构建所述温度值识别模型,其中,所述LSTM网络中设置有随机失活层; 根据所述训练集对所述温度值识别模型进行模型训练,直至所述温度值识别模型收敛,其中,所述温度值识别模型的模型训练采用随机梯度下降进行参数优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人浙江天铂云科光电股份有限公司,其通讯地址为:311113 浙江省杭州市余杭区良渚街道纳贤街2号(8幢)4层;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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