[發明專利]一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法在審
| 申請號: | 201910085998.2 | 申請日: | 2019-01-29 |
| 公開(公告)號: | CN109816253A | 公開(公告)日: | 2019-05-28 |
| 發明(設計)人: | 范國海;張智鈞;何洪偉;唐躍明;徐勇;何進 | 申請(專利權)人: | 成都國鐵電氣設備有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/30;G06F16/2458;G06F16/248 |
| 代理公司: | 成都金英專利代理事務所(普通合伙) 51218 | 代理人: | 袁英 |
| 地址: | 610000 四川省*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 對比分析 檢測結果 綜合缺陷 圖像 報警數據 定位位置 缺陷判斷 設備歷史 唯一位置 巡檢數據 對齊 分析 種檢測 綜合分析 多維 維度 矯正 入庫 關聯 檢測 學習 | ||
1.一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:包括以下步驟:
S1:報警數據、巡檢數據入庫;
S2:支柱唯一位置計算;
S3:缺陷多維綜合分析。
2.根據權利要求1所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述步驟S2包括以下步驟:
S21:從原始圖像中提取支柱圖像;
S22:從支柱圖像中提取桿牌圖像;
S23:從桿牌圖像中提取數字桿號信息;
S24:支柱定位位置矯正。
3.根據權利要求2所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述步驟S21采用YoloV3目標檢測算法從原始圖像中提取支柱圖像。
4.根據權利要求2所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述步驟S22采用YoloV3目標檢測算法,將底層提取到的特征作為目標檢測的對象,在原有3層9個錨的基礎上擴展至4層12個錨作為檢測目標對小目標進行檢測。
5.根據權利要求2所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述步驟S23采用深度卷積神經網絡VGG 19算法從桿牌圖像中提取數字桿號信息。
6.根據權利要求2所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述S24對于有GPS的設備,根據GPS與基礎支柱位置信息轉換定位到支柱;對于有LKJ的設備,根據LKJ基礎數據得到線路、行別和公里標,再根據基礎支柱位置信息定位到支柱;對于沒有GPS、LKJ的設備,通過圖像識別支柱號,與基礎支柱位置信息進行匹配定位到支柱。
7.根據權利要求1所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述步驟S3還包括以下步驟:
S31:缺陷定性分析;
S32:缺陷發展趨勢分析;
S33:缺陷檢修結果復核。
8.根據權利要求7所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述步驟S31,在某個設備發現缺陷后,關聯其余設備在同一支柱的最近一次檢測數據,進行定性確認。
9.根據權利要求7所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述步驟S32,在某個設備發現缺陷后,提供其余設備在同一支柱的所有歷史檢測數據。
10.根據權利要求7所述的一種基于桿號識別的綜合缺陷分析方法,其特征在于:所述步驟S33,在缺陷檢修后,上傳同支柱位置的檢測數據,查看分析缺陷處理后的狀態,對檢測結果進行復核。
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