基于深度学习的变电站硬压板状态检测与识别算法
汪洋1
黎恒烜2
鄂士平1
王成智1
张侃君2
1.国网湖北省电力有限公司 设备管理部,武汉4300002.国网湖北省电力有限公司 电力科学研究院,武汉430000
摘要：针对变电站的一键顺控停、送电操作不当将导致投退操作的问题,提出了一种基于深度学习的变电站硬压板状态检测与识别算法.使用一个共享网络提取图像特征,基于多任务学习方法建立3个分支联合解决硬压板位置检测、投切状态检测和标识检测这3个任务;采集标注了8000张硬压板图片数据用于训练和测试.结果表明,所提出的方法能够在提升硬压板状态识别精度的同时,也提升一键顺控操作的安全性.
关键词：一键顺控硬压板深度学习文字检测文字识别数据标注可靠性多任务学习
分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家电网有限公司总部科技项目(52153218000G)
论文发表日期：2020-11-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 676-680 )
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