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申请/专利权人：核工业井巷建设集团有限公司

摘要：本发明涉及配电箱故障检测技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的配电箱隐患识别方法。包括以下步骤：第1步：获取训练图像，训练图像显示有配电箱隐患的图像内容，依据训练图像训练神经网络模型，并将训练好的神经网络模型上传至服务器；第2步：利用手持设备获取配电箱的图像信息，并将图像信息上传至服务器；第3步：神经网络模型依据图像信息生成判断结果，并将判断结果反馈至手持设备。现有技术中，通常采用人工形式对配电箱隐患进行排查，但配电箱隐患种类繁多，极易出现疏漏。相较于现有技术，本发明通过训练好的神经网络模型对隐患进行排查，极大的提高了排查效率与准确率。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的配电箱隐患识别方法，其特征在于：包括以下步骤：第1步：获取训练图像，所述训练图像显示有配电箱隐患的图像内容，依据所述训练图像训练神经网络模型，并将训练好的神经网络模型上传至服务器；第2步：利用手持设备获取配电箱的图像信息，并将所述图像信息上传至所述服务器；第3步：所述神经网络模型依据所述图像信息生成判断结果，并通过所述服务器将所述判断结果反馈至所述手持设备；所述图像信息包括外部图像信息、内部图像信息；所述第2步还包括：第2-1步：利用所述手持设备获取所述外部图像信息、所述内部图像信息，并上传所述外部图像信息、所述内部图像信息至所述服务器；第2-2步：利用所述手持设备输出确认信息至所述服务器；第2-3步：当所述服务器接收到所述确认信息时，所述神经网络模型识别所述外部图像信息、所述内部图像信息；当缺失其中一种时，所述服务器输出提示信号至所述手持设备；当所述配电箱的数量为多个时，所述第2步还包括以下步骤：第2-A步：通过所述服务器输出待测箱号信息至所述手持设备；第2-B步：依据所述待测箱号信息，通过所述手持设备获取所述图像信息，并上传所述图像信息至所述服务器；第2-C步：所述神经网络模型识别所述图像信息以获取实际箱号信息；第2-D步：所述服务器对比所述实际箱号信息与所述待测箱号信息，当两者不符合时，输出警报信号至所述手持设备；所述第2-D步还包括以下步骤：第2-D-1步：所述服务器对比所述实际箱号信息与所述待测箱号信息；第2-D-2步：当其中一个或多个待测箱号信息无对应的实际箱号信息时，所述服务器输出警报信号至所述手持设备；当同一个待测箱号信息重复对应多个实际箱号信息时，所述服务器输出警报信号至所述手持设备。

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