一种多层异构多模态卷积神经网络集成式机器人巡检方法

摘要

本发明提出一种多层异构多模态卷积神经网络集成式机器人巡检方法，该方法是将智能巡检机器人应用于电力系统的巡检中，能够解决人工巡检所带来的问题，提高电力系统的自动化水平。该方法将图像处理技术和深度学习引入到电力系统设备智能识别中，通过巡检机器人对现场进行图像采集，将采集到的多层异构信息运用三层多模态卷积神经网络图，以解决海量现场工况下的数据自动分析和识别问题，对开关，压板，指示灯屏柜信息进行检测识别，改善电力巡检任务中的耗时耗力问题，且有效提高电力设备检测精度。