专利名称：基于深度学习多特征融合的电力设备状态的检测方
法
专利类型：发明专利发明人：希克梅特萨利申请号：CN201910039305.6申请日：20190116公开号：CN109783560A公开日：20190521
摘要：本发明涉及电力设备状态检测领域，具体地说，是基于深度学习多特征融合的电力设备状态的检测方法。包括以下步骤：设备温度的自动化巡检，对主要设备温度的实时监控，以及对相关设备温度的日常扫描；对设备温度进行记录，形成报表，建立温度数据库；对温度数据库进行训练，建立自动判别故障的智能模型；建立不同设备的颜色特征库；提出基于多特征融合的深度学习模型，从而实现对不同设备类型的红外诊断；识别发生故障的电力设备并告警。采用红外线热成像技术，对主要设备进行实时扫描，形成报表，对温度数据库进行训练，建立不同设备的颜色特征库，实现对不同设备类型的红外诊断，能够有效地识别发生故障的电力设备并发出警报。
申请人：江苏圣通电力新能源科技有限公司
地址：212400 江苏省镇江市句容经济开发区西二环乡镇工业园区
国籍：CN
代理机构：南京正联知识产权代理有限公司
代理人：李寰
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