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本发明涉及一种基于深度学习的SF6气体泄漏检测方法,通过使用深度学习的方法,使SF6漏气噪声的还原度达到90%,提高了SF6气体泄漏检测的精度;通过使用深度学习的方法,SF6检测的效率和精度,降低了人工成本,防止SF6气体对人身造成伤害;通过将降噪预处理与SF6气体泄漏检测相结合,构建了一套针对于变电站场景中高压电力设备SF6气体泄漏检测的方案,在低信噪比的工况下可以取得较为显著的效果。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113205828 A
(43)申请公布日 2021.08.03
(21)申请号 202110469596.X
(22)申请日 2021.
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