一种牵引变电所异常检测方法

本发明提供了一种牵引变电所异常检测方法，包括首先建立异常检测数据集，并计算该数据集的背景条件聚类，通过构建一个距离特征提取模型对输入图像进行深度特征内距离信息提取，然后构建一个异常检测模型，并使用距离特征对该检测模型进行训练，模型的输出为输入图像对应的异常得分图，最后对该得分图进行二值化和统计分析获得异常检测结果，包括是否出现异常和异常出现的位置，同时通过对检测模型进行在线更新，使其能够适应变电所环境变化。基于本发明的技术方案，能够有效满足牵引变电所异常检测的需要。

《一种牵引变电所异常检测方法》是一发明专利，专利号为 2021114948226，当前法律状态为已下证，由西南交通大学提出申请，发明人为权伟;林国松;高仕斌;刘晓红;赵海全;赵丽平，公开（公告）日期为2023-04-25，国际专利分类号（IPC）为 G06V20/40(2022.01)I;G06V10/48(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/762(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06N5/046(2023.01)I，代理机构为成都点睛专利代理事务所(普通合伙)51232，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：电力自动化技术。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种牵引变电所异常检测方法，包括首先建立异常检测数据集，并计算该数据集的背景条件聚类，通过构建一个距离特征提取模型对输入图像进行深度特征内距离信息提取，然后构建一个异常检测模型，并使用距离特征对该检测模型进行训练，模型的输出为输入图像对应的异常得分图，最后对该得分图进行二值化和统计分析获得异常检测结果，包括是否出现异常和异常出现的位置，同时通过对检测模型进行在线更新，使其能够适应变电所环境变化。基于本发明的技术方案，能够有效满足牵引变电所异常检测的需要。

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