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项目名称 电力设备X光照片管理与缺陷自动识别平台
项目品类 信息类型
参考价格 面议 万元 项目状态
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项目介绍
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技术项目信息登记表(供给方)

技术项目名称 电力设备X光照片管理与缺陷自动识别平台
行业分类 一级    二级    三级 
战略性新兴产业分类 一级    二级    三级 
6+1产业分类
权属人所属地域 省    市    区 
项目权属 (个人或单位名称) 四川轻化工大学科技园
专利情况 有   专利号:
无  (多项专利可在项目简介中列出)
专利类别 发明    实用新型      外观设计
申请日 授权日
意向价格 面议 万元
合作方式 其他  技术开发


商业计划及前景
项目简介

1、电力器件和缺陷数据增强

2、机载AI计算模块的电力器件和缺陷识别模型优化

3、无人机即时的巡检报告智能生成方法

4、样本数据准备。由于变电站数据获取相对困难,通过与第三方合作,研发样本数据三维建模+背景合成技术,能够快速生成仿真模拟数据库并开发自动打标签程序,能让机器自动生成样本标签;另外由于是自主建模,所以能进行全方位角度、各尺寸形变的数据增强,快速高效的形成训练样本数据集。

5、模型训练。模型训练GPU集群(配置单机8卡GPU服务器,如NF5288M5)将读取训练样本库数据从并行存储中,并加载CNN模型,运行深度学习框架,如 TensorFlow, Caffe等对初始模型进行训练,经过对大量数据样本的学习训练生成最终模型。训练中涉及多个训练任务的提交,其资源管理调度、监控将由统一管理平台 AlStation完成。
6、模型应用。电站工作人员通过操控无人机、巡检机器人或固定摄像头等,采集各类设备图片数据,采集数据传输到电站工作室部署的电力辅助检测服务器。



获得资助情况
(国家计划课题等)
项目开发阶段
样品情况 样品类型


信息有效期      至   

项目联系人信息

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