一种变电站开关柜元件状态自动识别方法及装置，包括目标检测模型训练步骤，图像信息采集，目标检测数据集生成，目标检测模型的构建和训练；图像分类模型训练步骤，图像数据获取，图像分类数据集生成，图像分类模型的构建和训练；光学字符识别模型训练步骤，图像数据采集，字符检测数据集生成，字符检测模型的构建和训练，字符识别数据集生成，模型预测步骤，保护压板、指示灯、手把检测。解决了拍摄困难，通用性差，性能低，适应场景有限的问题，本申请具有可靠性高，操作容易，场景适应性强的特点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，具体为一种变电站开关柜元件状态自动识别方法及装置。
技术介绍
1、变电站开关柜是变电站中的开关设备安装的柜体，用于控制和保护电力系统的正常运行，是变电站的重要组成部分。对变电站开关柜元件状态的监测是很重要的工作。目前，对变电站开关柜元件状态的确认主要依赖人工巡检。但是，由于开关柜集成的元件众多，依靠人工确认的方法不仅费时费力，而且容易出现遗漏或误判，导致运维压力大，工作效率不高。因此，通过计算机视觉技术自动自动识别变电站开关柜元件状态成为替代人工观察的一种方向。
2、基于计算机视觉的变电站开关柜元件状态的识别方式通过使用价格低廉的图像采集设备和云/边端计算机实现对变电站开关柜元件的自动识别，安装简单、维护方便、采购、安装及维护成本低，逐渐受到业界关注。然而，现有基于计算机视觉的变电站开关柜元件状态的识别通常采用传统的图像处理技术，所提取的特征表达能力不足，算法对场景、图像背景内容、图像采集装置拍摄角度等要求严格，通用性弱、鲁棒性差、性能不高，无法满足众多场景的变电站开关柜元件状态自动识别问题。
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【技术保护点】
1.一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，目标检测模型的构建和训练包括
4.根据权利要求1所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，图像分类模型训练步骤中，
5.根据权利要求4所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，图像分类模型的构建和训练包括，
6.根据权利要求1所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，在光学字符识别...
【技术特征摘要】
1.一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，目标检测模型的构建和训练包括
4.根据权利要求1所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，图像分类模型训练步骤中，
5.根据权利要求4所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，图像分类模型的构建和训练包括，
6.根据权利要求1所述的一种变电站开关柜元件状态自动识别方法，其特征在于，在光学字符识别模型训练步骤中，
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【专利技术属性】
技术研发人员：寇振宇，王章寅，黄睿，张远来，张言苍，刘兴龙，
申请(专利权)人：上海迈能创豪能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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