CN210780991U - 一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头 - Google Patents
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Abstract
本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，包括下盒、连接块、第二轨道和第三轨道，下盒的上方设置有上盒，且下盒的左方设置有摄像头，所述下盒的右方设置有降温盒，且下盒的内部上方前后两侧均设置有防尘盒，同时防尘盒的上方贯穿有第一螺母，所述连接块安装在下盒的下方，且连接块的下方设置有旋转块，所述旋转块的下方设置有第一轨道，且第一轨道贯穿立柱的上方。本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，所述下盒为方形结构，且下盒的尺寸和上盒的尺寸相同，由于下盒的尺寸和上盒的尺寸相同，可以便于下盒和上盒的拆卸与安装，方便使用者对摄像头的维护与更换。
Description
技术领域
本实用新型涉及变电站相关技术领域，尤其涉及一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头。
背景技术
传统的智能摄像头，内部的构建比较固定，各个组成件之间的连接为固定连接，不可调节，内部不具有防热防尘效果，由于摄像头长期使用，内部散热与积尘长时间不去处理，会导致摄像头减少使用寿命，并且主机外壳的装置也比较固定，不方便更换与维护和清理。
但是目前使用的传统的智能摄像头，由于各个组成件之间的连接为固定连接，不可调节，内部不具有防热防尘效果，内部散热与积尘长时间不去处理，导致摄像头减少使用寿命，并且主机外壳的装置也比较固定，不方便更换与维护和清理。
因此，有必要提供一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头解决上述技术问题。
实用新型内容
本实用新型提供一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，解决了导致由于各个组成件之间的连接为固定连接，不可调节，内部不具有防热防尘效果，内部散热与积尘长时间不去处理，导致摄像头减少使用寿命，并且主机外壳的装置也比较固定，不方便更换与维护和清理。
为解决上述技术问题，本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，包括下盒、连接块、第二螺母、第二轨道和第三轨道，下盒的上方设置有上盒，且下盒的左方设置有摄像头，所述下盒的右方设置有降温盒，且下盒的内部上方前后两侧均设置有防尘盒，同时防尘盒的上方贯穿有第一螺母，所述连接块安装在下盒的下方，且连接块的下方设置有旋转块，所述旋转块的下方设置有第一轨道，且第一轨道贯穿立柱的上方，所述第二螺母分别贯穿于第一轨道和立柱的前方，且立柱的下方设置有固定板，所述固定板的右方设置有把手，所述第二轨道均安装在防尘盒的外侧，且第二轨道安装在下盒和上盒的内部，所述第三轨道分别安装在降温盒的两侧，且第三轨道分别开设在下盒内部右方内壁两侧。
优选的，所述下盒为方形结构，且下盒的尺寸和上盒的尺寸相同。
优选的，所述下盒通过连接块与旋转块构成旋转结构，且连接块和旋转块之间为螺纹连接。
优选的，所述旋转块通过第一轨道与立柱构成升降结构，且立柱的宽度大于第一轨道的宽度。
优选的，所述立柱通过把手与固定板构成旋转结构，且固定板和立柱之间为螺纹连接。
优选的，所述防尘盒通过第二轨道与下盒和上盒构成滑轮结构，且第二轨道关于与防尘盒的中轴对称设置。
优选的，所述降温盒通过第三轨道与下盒构成滑轮结构，且第三轨道关于下盒的中轴线对称设置。
与相关技术相比较，本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头具有如下有益效果：
1、本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，通过下盒上盒的设置，由于下盒的尺寸和上盒的尺寸相同，可以便于下盒和上盒的拆卸与安装，方便使用者对摄像头的维护与更换；
2、本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，通过连接块的设置，可以将下盒通过连接块旋转至合适位置，使摄像头更加的灵活，监控的范围增大，将摄像头的覆盖率，解决了由于监控范围不够带来的不便；
3、本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，通过立柱的设置，可以将旋转块通过第一轨道伸缩至合适位置，由于设置有旋转块，能将摄像头的位置全方位调节，让该装置更加方便的使用，提高了工作效率。
附图说明
图1为本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的正视的结构示意图；
图2为图1所示一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的俯视的结构示意图；
图3为图1所示一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的轨道装置的结构示意图。
图中标号：1、下盒，2、上盒，3、摄像头，4、降温盒，5、防尘盒，6、第一螺母，7、连接块，8、旋转块，9、第一轨道，10、立柱，11、第二螺母，12、固定板，13、把手，14、第二轨道，15、第三轨道。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本实用新型作进一步说明。
请结合参阅图1、图2和图3，其中，图1为一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的正视的结构示意图；图2为一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的俯视的结构示意图；图3为一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的轨道装置的结构示意图。该基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，包括下盒1、连接块7、第二螺母11、第二轨道14和第三轨道15，下盒1的上方设置有上盒2，且下盒1的左方设置有摄像头3，下盒1的右方设置有降温盒4，且下盒1的内部上方前后两侧均设置有防尘盒5，同时防尘盒5的上方贯穿有第一螺母6，连接块7安装在下盒1的下方，且连接块7的下方设置有旋转块8，旋转块8的下方设置有第一轨道9，且第一轨道9贯穿立柱10的上方，第二螺母11分别贯穿于第一轨道9和立柱10的前方，且立柱10的下方设置有固定板12，固定板12的右方设置有把手13，第二轨道14均安装在防尘盒5的外侧，且第二轨道14安装在下盒1和上盒2的内部，第三轨道15分别安装在降温盒4的两侧，且第三轨道15分别开设在下盒1内部右方内壁两侧。
下盒1为方形结构，且下盒1的尺寸和上盒2的尺寸相同，由于下盒1的尺寸和上盒2的尺寸相同，可以便于下盒1和上盒2的拆卸与安装，方便使用者对摄像头的维护与更换。
下盒1通过连接块7与旋转块8构成旋转结构，且连接块7和旋转块8之间为螺纹连接，可以将下盒1通过连接块7旋转至合适位置，使摄像头更加的灵活，监控的范围增大，将摄像头的覆盖率，解决了由于监控范围不够带来的不便。
旋转块8通过第一轨道9与立柱10构成升降结构，且立柱10的宽度大于第一轨道9的宽度，可以将旋转块8通过第一轨道9伸缩至合适位置，由于设置有旋转块8，能将摄像头的位置全方位调节，让该装置更加方便的使用，提高了工作效率。
立柱10通过把手13与固定板12构成旋转结构，且固定板12和立柱10之间为螺纹连接，由于设置有把手13，可以将该装置自由便捷的调节至合适位置，解决了因为调节该装置带来不便的问题。
防尘盒5通过第二轨道14与下盒1和上盒2构成滑轮结构，且第二轨道14关于与防尘盒5的中轴对称设置，由于设置有防尘盒5，可以方便更换与投放所需投放的防尘物品，便于防尘盒5的清理与维护，增加摄像头的使用寿命。
降温盒4通过第三轨道15与下盒1构成滑轮结构，且第三轨道15关于下盒1的中轴线对称设置，由于设置有降温盒4，可以将该装置运行时产生的热量吸收，方便降温盒4的清理与维护，避免了由于机器产生的热量对摄像的损坏，导致摄像头出现故障与损坏的情况。
本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的工作原理如下：
首先把手13旋转拧出，将固定板12固定安装在合适位置后，然后将立柱10旋转至合适位置，随后将把手13旋转拧紧，固定好固定板12与立柱10的位置，使其平稳，接着将第二螺母11拧出，再将第一轨道9伸缩移动至合适的位置后，接下来将第二螺母11拧紧，然后将旋转块8下发的螺母拧出，再将旋转块8旋转至合适位置，接下来将旋转块8下发的螺母拧紧，由于连接块7和旋转块8是活动螺纹连接，然后将连接块7旋转至合适位置后，将连接块7固定，然后将摄像头3安装在下盒1和上盒2中间，再将下盒1和上盒2螺纹连接，使其固定，由于下盒1和上盒2之间为螺纹连接，更加方便对摄像头的维护与更换检查，接着将第一螺母6拧出，再将防尘盒5通过第二轨道14旋转至合适位置，随后将防尘网放入防尘盒5内，再将防尘盒5通过第二轨道14旋转至与上盒2闭合状态，最后将第一螺母6拧紧，然后将降温盒4通过第三轨道15伸缩至合适位置，将降温物品放入降温盒4内，随后将降温盒4通过第三轨道15伸缩至与下盒1闭合状态，由于设置有降温盒4，我们可以通过降温物品对该装置进行降温处理，解决了由于机器散发的热度对机器造成的损坏，提升了摄像头的使用寿命，也方便了散热物品的更换与维护，最后将该摄像头接通外部电源与多媒体线，这样一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的使用过程就完成了，摄像头11型号为XY-R9820-K2，这样就完成了该基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头的使用过程，本实用新型涉及到的电性技术均为现有技术。
与相关技术相比较，本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头具有如下有益效果：
1、本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，通过下盒1和上盒2的设置，由于下盒1的尺寸和上盒2的尺寸相同，可以便于下盒1和上盒2的拆卸与安装，方便使用者对摄像头的维护与更换；
2、本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，通过连接块7的设置，可以将下盒1通过连接块7旋转至合适位置，使摄像头更加的灵活，监控的范围增大，将摄像头的覆盖率，解决了由于监控范围不够带来的不便；
3、本实用新型提供的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，通过立柱10的设置，可以将旋转块8通过第一轨道9伸缩至合适位置，由于设置有旋转块8，能将摄像头的位置全方位调节，让该装置更加方便的使用，提高了工作效率。
以上所述仅为本实用新型的实施例，并非因此限制本实用新型的专利范围，凡是利用本实用新型说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本实用新型的专利保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，包括下盒(1)、连接块(7)、第二螺母(11)、第二轨道(14)和第三轨道(15)，其特征在于：所述下盒(1)的上方设置有上盒(2)，且下盒(1)的左方设置有摄像头(3)，所述下盒(1)的右方设置有降温盒(4)，且下盒(1)的内部上方前后两侧均设置有防尘盒(5)，同时防尘盒(5)的上方贯穿有第一螺母(6)，所述连接块(7)安装在下盒(1)的下方，且连接块(7)的下方设置有旋转块(8)，所述旋转块(8)的下方设置有第一轨道(9)，且第一轨道(9)贯穿立柱(10)的上方，所述第二螺母(11)分别贯穿于第一轨道(9)和立柱(10)的前方，且立柱(10)的下方设置有固定板(12)，所述固定板(12)的右方设置有把手(13)，所述第二轨道(14)均安装在防尘盒(5)的外侧，且第二轨道(14)安装在下盒(1)和上盒(2)的内部，所述第三轨道(15)分别安装在降温盒(4)的两侧，且第三轨道(15)分别开设在下盒(1)内部右方内壁两侧。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，其特征在于，所述下盒(1)为方形结构，且下盒(1)的尺寸和上盒(2)的尺寸相同。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，其特征在于，所述下盒(1)通过连接块(7)与旋转块(8)构成旋转结构，且连接块(7)和旋转块(8)之间为螺纹连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，其特征在于，所述旋转块(8)通过第一轨道(9)与立柱(10)构成升降结构，且立柱(10)的宽度大于第一轨道(9)的宽度。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，其特征在于，所述立柱(10)通过把手(13)与固定板(12)构成旋转结构，且固定板(12)和立柱(10)之间为螺纹连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，其特征在于，所述防尘盒(5)通过第二轨道(14)与下盒(1)和上盒(2)构成滑轮结构，且第二轨道(14)关于与防尘盒(5)的中轴对称设置。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头，其特征在于，所述降温盒(4)通过第三轨道(15)与下盒(1)构成滑轮结构，且第三轨道(15)关于下盒(1)的中轴线对称设置。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN201921879291.0U CN210780991U (zh) | 2019-11-01 | 2019-11-01 | 一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头 |
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Publications (1)
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Family
ID=71042057
Family Applications (1)
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| CN201921879291.0U Active CN210780991U (zh) | 2019-11-01 | 2019-11-01 | 一种基于深度学习图形识别算法的变电站智能摄像头 |
Country Status (1)
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2019
- 2019-11-01 CN CN201921879291.0U patent/CN210780991U/zh active Active
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