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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司南昌供电分公司;国家电网有限公司申请的专利基于深度神经网络的电缆附件安装工艺管控系统及方法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：CN116958864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310759302.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度神经网络的电缆附件安装工艺管控系统及方法是由李泰伟;杨宇平;尹林;刘沛轩;蔡礼;帅一;刘晓波;刘明军;黄巍;李秋德;涂睿;陈波;张晨晖;冷正旸;叶爱民;游闽;周海萍设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的电缆附件安装工艺管控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度神经网络的电缆附件安装工艺管控系统及方法，该系统包括电缆附件安装视频数据预处理模块、基于YOLOV8的DNN目标检测模块和有限状态机综合信息分析模块；通过电缆附件安装视频数据预处理模块将视频转化为视频帧输入基于YOLOV8的DNN目标检测模块提取特征图并且输出边界框、类别标签和置信度分数，在有限状态机综合信息分析模块中加入工作日志和时间模块通过计算工序处理时间和工序操作流程来判断工序是否合格。本发明使用基于YOLOV8的DNN目标检测模块与有限状态机综合信息分析模块可以对电缆附件安装工艺进行管控，提高电缆附件安装管控的效率和质量。

本发明授权基于深度神经网络的电缆附件安装工艺管控系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络的电缆附件安装工艺管控系统，包括电缆附件安装视频数据预处理模块、基于YOLOV8的DNN目标检测模块和有限状态机综合信息分析模块；将电缆附件安装的过程以视频的方式记录，电缆附件安装视频数据预处理模块读取视频文件、获取文件名和路径信息，将视频切片为图片，对图片进行图像增强，并剔除清晰度不合格的图片；将处理后的图片输入训练好的基于YOLOV8的DNN目标检测模块进行检测，提取特征图并且输出边界框、类别标签和置信度分数，从而实现对电缆附件安装工艺所需的操作工具和电缆附件的状态的识别；基于YOLOV8的DNN目标检测模块的识别的操作工具和电缆附件的状态输入有限状态机综合信息分析模块中，有限状态机综合信息分析模块将电缆附件安装工艺细分为多个工序，有限状态机综合信息分析模块根据基于YOLOV8的DNN目标检测模块所识别的操作工具和电缆部件的状态，判断所处工序；针对每个工序，将工序开始和结束状态作为有限状态机中的状态节点，通过每个工序所需要的操作工具和电缆附件的状态来触发有限状态机状态转换，并在有限状态机中加入工作日志和时间模块，当检测到工序开始状态时，开始记录时间并记录出现的操作工具；当检测到工序结束状态时，结束记录时间并且记录出现的操作工具，计算工序处理时间，所得工序处理时间与标准工序处理时间进行比较，判断工序处理时间是否达标；根据工序开始时出现的操作工具和电缆附件的状态和工序结束时出现的操作工具和电缆附件的状态，判断工序操作流程是否达标。

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