公开(公告)号：CN115205743A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210819775.6

申请日：2022-07-12

Applicant: 湖南匡安网络技术有限公司

Inventor： 李肯立 ,  余思洋 ,  林灏昶 ,  唐伟 ,  杨圣洪 ,  杨志邦 ,  段明星 ,  蔡宇辉 ,  吕婷

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于TSN与注意力LSTM网络模型的电气设备完整度监测方法，包括：获取电气设备的监控视频，将获得的监控视频输入训练好的视频监控模型中。以得到电气设备的完整度监测结果。本发明能够解决现有基于深度学习的方式实现电气设备完整度识别由于周期型的检查容易出现检修时间差，导致对电气设备的性能有影响的技术问题，以及现有电气设备图像识别方式由于只是针对电气设备某个时间段的单一信息，无法利用连续的电气设备上下文信息，导致识别准确率低的技术问题，以及现有使用深度学习分析传感器数据的方式由于某些电气设备的外观初期破损，导致会对电气设备造成难以修复的影响的技术问题。