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Substation switching device identification method based on deep learning

计算机科学 人工智能 自动化 鉴定(生物学) 深度学习 机器人 图像(数学) 集合(抽象数据类型) 计算机视觉 实时计算 模式识别(心理学) 工程类 机械工程 植物 生物 程序设计语言
作者
Liang Wang,Qilong Kou,Qinggai Zeng,Zhong-Hao Ji,Leiyue Zhou,Shuai Zhou
标识
DOI:10.1109/docs55193.2022.9967743
摘要

In order to realize the real-time and efficient detection of substation switching device status, and to solve some existing problems of substation inspection system, such as the limited degree of automation and the need for human intervention to solve the problem. This paper proposes a status recognition method of substation switching device based on deep learning. The method obtains image data by the optical camera of an inspection robot, and uses the deep learning technology to analyze and detect the data. In this method, firstly, the image data of substation switching device is selected and marked as the data set of model training, then the Yolov3 target detection network is used to build an automatic status recognition model of substation switch device. Experimental results show that this method can automatically identify the substation switching device status, and the recognition accuracy reached 97%.

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