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一种抽水蓄能电站建设状态检测方法、系统、设备及介质与流程

2026-08-31 13:20:07 16次浏览

技术特征:

1.一种抽水蓄能电站建设状态检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能电站建设状态检测方法,其特征在于,获取遥感影像数据,并对获取的遥感影像数据进行预处理,得到相同大小的图像块,包括:

3.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能电站建设状态检测方法,其特征在于,对得到的图像块进行标注,得到影像样本库,包括:

4.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能电站建设状态检测方法,其特征在于,建设状态包括:土地平整和清理、地基开挖及支护施工期、建筑物混凝土浇筑施工期、公路施工期、机电设备安装及调试施工期。

5.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能电站建设状态检测方法,其特征在于,通过注意力引导构建卷积神经网络,包括:

6.根据权利要求5所述的一种抽水蓄能电站建设状态检测方法,其特征在于,损失函数选择优化的二分类交叉熵损失函数,通过自适应加权系数进行优化,具体公式如下所示:

7.根据权利要求6所述的一种抽水蓄能电站建设状态检测方法,其特征在于,训练神经网络,包括:

8.一种抽水蓄能电站建设状态检测系统,其特征在于,包括:

9.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述一种抽水蓄能电站建设状态检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种抽水蓄能电站建设状态检测方法的步骤。


技术总结
本发明属于电网智能检测领域,公开了一种抽水蓄能电站建设状态检测方法、系统、设备及介质,所述方法包括:获取遥感影像数据,并对获取的遥感影像数据进行预处理,得到相同大小的图像块;对得到的图像块进行标注,得到影像样本库;通过注意力引导构建卷积神经网络,并训练神经网络,通过神经网络输出不同时相的影像的像素级变化,以及前后两个建设时期的建设状态;将待检测的遥感影像,通过训练后的神经网络进行预测,输出建设进度和状态的变化。本发明通过注意力引导的卷积神经网络来实现变化检测,避免卷积神经网络的过度模糊。同时进行像素级和图像级的深度监督学习,得到更为精细的电站建设过程的信息。

技术研发人员:张思航,杨知,费香泽,赵彬,刘毅,赵斌滨,田鑫娜,李睿,刘欣
受保护的技术使用者:中国电力科学研究院有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/12/2
文档序号 : 【 40200250 】

技术研发人员:张思航,杨知,费香泽,赵彬,刘毅,赵斌滨,田鑫娜,李睿,刘欣
技术所有人:中国电力科学研究院有限公司

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张思航杨知费香泽赵彬刘毅赵斌滨田鑫娜李睿刘欣中国电力科学研究院有限公司
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