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龙图腾网获悉齐丰科技股份有限公司申请的专利一种基于视频分析的风扇运行状态识别算法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117058573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310913926.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频分析的风扇运行状态识别算法和装置是由欧啸天;李清;王健;张振;戴金林设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频分析的风扇运行状态识别算法和装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于视频分析的风扇运行状态识别算法和装置，其中，方法包括如下步骤，先训练风扇检测模型，然后训练风扇状态分类模型，通过设置的两个模型能够实现风扇的位置由模型自动检测获取，不需人工事先标定，只在关键帧上进行风扇检测，有效降低了计算量，装置包括视频采集模块、风扇定位模块以及状态识别模块，所述视频采集模块分别连接风扇定位模块和状态识别模块，所述风扇定位模块连接状态识别模块，本申请通过采用基于深度学习算法，通过采集视频数据，实时分析变电站、换流站中的风扇的运行状态，并对异常状态发出报警，提高变电站、换流站系统的可靠性。

本发明授权一种基于视频分析的风扇运行状态识别算法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视频分析的风扇运行状态识别算法，其特征在于：包括如下步骤： S1：训练风扇检测模型，训练步骤为： S11：使用摄像机随机采集变电站和换流站中风扇的图片，通过人工标注图片中每个风扇的外接矩形框； S12：构造一个yolov5目标检测网络模型，网络检测的类别数为1； S13：把步骤S11中标注的数据输入步骤S12中的yolov5目标检测网络模型，使用随机梯度下降法训练yolov5目标检测网络模型，直到yolov5目标检测网络模型收敛； S2：训练风扇状态分类模型，训练步骤为： S21：使用摄像机随机采集风扇运转的视频，标记每个视频为运转，为视频集1，再随机采集风扇停止的视频，标记每个视频为停止，为视频集2，合并上述2个视频集为总视频集； S22：对于步骤S21中的每个视频，将其转换为一组连续图像帧序列,使用对应视频的标签标记每组图像帧序列； S23：对步骤S22中的每组图像帧序列，取第一帧图像，使用前述的风扇检测模型检测出风扇的外接矩形； S24：使用步骤S23中的风扇的外接矩形，在步骤S22中的图像帧序列上的每张图像上裁剪出子图像，并把该组内所有子图像按原有的顺序排列，形成新的子图像序列，并使用对应的图像帧序列的标签标记新的子图像序列,步骤S22中的每个图像帧序列都对应一个子图像序列； S25：对步骤S24中所有子图像序列，令i等于1，从第i张图像开始，连续取N张图像，把每张图像缩放到128*128，再对图像RGB每个通道除255，得到长度为N的归一化图像序列,这个图像序列连同对应的标签作为一个训练样本； S26：令i等于2、3...，重复步骤S25，直到无法获取连续N张图像为止，把所有训练样本合并为训练样本集； S27：构造一个基于卷积长短记忆模型的图像二分类模型； S28：把步骤S26中的训练样本集输入步骤S27中的图像二分类模型，使用随机梯度下降法训练图像二分类模型，直到图像二分类模型收敛。

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