System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 电力设施表面光滑等级智能判断系统技术方案_技高网

电力设施表面光滑等级智能判断系统技术方案

技术编号:42777140 阅读:8 留言:0更新日期:2024-09-21 00:39
本发明专利技术涉及一种电力设施表面光滑等级智能判断系统,包括:航拍执行机构,设置在无人飞行器件的底部,用于在所述无人飞行器件到达电力传输线路的目标金具的正上方时,对所述目标金具执行俯拍操作,以获得并输出相应的动态拍摄图像;智能判断设备,用于采用经过各次训练的BP神经网络基于针对性筛选的各项视觉化信息智能判断金具的表面光滑等级。通过本发明专利技术,能够采用经过各次训练的BP神经网络执行金具的表面光滑等级的智能判断,所述BP神经网络的训练的次数与目标金具对应的俯拍成像画面的分辨率成正比,从而为不同航拍执行机构设计不同结构的人工智能模型,在提升了金具表面光滑程度检测精度的同时,避免陷入复杂繁琐的运算过程中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力设施领域,尤其涉及一种电力设施表面光滑等级智能判断系统


技术介绍

1、电力设施包括发电设施、变电设施以及输电设施。发电设施是将各种能源如煤、油、气、核能等转化为电能的设备。常见的发电设施有火力发电站、核电站、水力发电站、风力发电站、太阳能发电站等。发电设施的主要作用是将自然能源转化为电能。变电设施是将输电电能的电压等级从高电压升压或降压到中、低电压,以供电网输送或配电的设备。变电设施通常包括变电站、变电设备和变电连接线路。变电设施的主要作用是将电能从高压输电线路转化为低压或中压用于供电。输电设施是将发电厂输送出来的电能送到各个城市和乡村的设备。输电设施通常包括高压输电线路、变电站、输电塔等。高压输电线路通常有500kv、330kv、220kv、110kv和66kv等不同电压等级

2、金具是输电设施的重要类型之一。金具的表面光滑等级直接决定了金具的工作性能。然而现有技术中的金具的表面光滑程度的检测机制或者过于依靠人工或者自动化检测精度不足,导致获得的金具的表面光滑等级存在较大误差。


技术实现思路

1、为了解决相关领域的技术问题,本专利技术提供了一种电力设施表面光滑等级智能判断系统,通过采用经过各次训练的bp神经网络执行金具的表面光滑等级的智能判断,所述bp神经网络的训练的次数与目标金具对应的俯拍成像画面的分辨率成正比,从而为不同航拍执行机构设计不同结构的人工智能模型,在提升了金具表面光滑程度检测精度的同时,避免陷入复杂繁琐的运算过程中。

2、根据本专利技术,提供了一种电力设施表面光滑等级智能判断系统,所述系统包括:

3、航拍执行机构,设置在无人飞行器件的底部,用于在所述无人飞行器件到达电力传输线路的目标金具的正上方时,对所述目标金具执行俯拍操作,以获得并输出相应的动态拍摄图像;

4、信号滤波设备,设置在无人飞行器件内且与所述航拍执行机构连接,用于对接收到的动态拍摄图像执行统计排序滤波操作,以获得并输出相应的滤波操作图像;

5、内容增强设备,与所述信号滤波设备连接,用于对接收到的滤波操作图像执行基于密度函数的直方图均衡处理,以获得并输出相应的内容增强图像;

6、伽马校正设备,与所述内容增强设备连接,用于对接收到的内容增强图像执行伽马校正处理,以获得并输出相应的多次优化图像;

7、智能判断设备,设置在无人飞行器件内且与所述伽马校正设备连接,用于识别金具在多次优化图像中占据的每一个像素行的成像景深值以及每一个像素列的成像景深值,同时解析金具在多次优化图像中占据的各个像素点分别对应的各个颜色通道数值,采用经过各次训练的bp神经网络基于金具在多次优化图像中占据的各个像素行分别对应的各份成像景深值、金具在多次优化图像中占据的各个像素列分别对应的各份成像景深值以及金具在多次优化图像中占据的各个像素点分别对应的各个颜色通道数值智能判断金具的表面光滑等级;

8、其中,采用经过各次训练的bp神经网络基于金具在多次优化图像中占据的各个像素行分别对应的各份成像景深值、金具在多次优化图像中占据的各个像素列分别对应的各份成像景深值以及金具在多次优化图像中占据的各个像素点分别对应的各个颜色通道数值智能判断金具的表面光滑等级包括:所述bp神经网络的训练的次数与金具在所述动态拍摄图像的分辨率成正比。

9、由此可见,本专利技术至少具有以下三个重要的专利技术构思:

10、专利技术构思a:引入包括信号滤波设备、内容增强设备以及伽马校正设备的定制结构的连续优化机构对目标金具的俯拍成像画面执行连续优化处理,以获得画质更高的多次优化图像,从而保证了后续金具表面光滑等级鉴定的有效性;

11、专利技术构思b:识别金具在多次优化图像中占据的每一个像素行的成像景深值以及每一个像素列的成像景深值,同时解析金具在多次优化图像中占据的各个像素点分别对应的各个颜色通道数值,基于金具在多次优化图像中占据的各个像素行分别对应的各份成像景深值、金具在多次优化图像中占据的各个像素列分别对应的各份成像景深值以及金具在多次优化图像中占据的各个像素点分别对应的各个颜色通道数值智能判断金具的表面光滑等级;

12、专利技术构思c:金具的表面光滑等级的智能判断采用经过各次训练的bp神经网络,所述bp神经网络的训练的次数与目标金具对应的俯拍成像画面的分辨率成正比,从而为不同航拍执行机构设计不同结构的人工智能模型。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于,所述系统包括:

2.如权利要求1所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于:

3.如权利要求2所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于,所述系统还包括:

4.如权利要求2所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于,所述系统还包括:

5.如权利要求2-4任一所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于:

6.如权利要求5所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于:

7.如权利要求5所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于:

8.如权利要求5所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于:

9.如权利要求5所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于:

【技术特征摘要】

1.一种电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于,所述系统包括:

2.如权利要求1所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于:

3.如权利要求2所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于,所述系统还包括:

4.如权利要求2所述的电力设施表面光滑等级智能判断系统,其特征在于,所述系统还包括:

5.如权利要求2-4任...

【专利技术属性】
技术研发人员:韦鹏左朝柱
申请(专利权)人:江苏禹迪斯机械设备有限公司
类型:发明
国别省市:

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