[发明专利]基于深度学习的输电走廊常见侵入物目标检测与识别方法在审
| 申请号： | 201611022332.5 | 申请日： | 2016-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN106778472A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 李轩;周剑;韩明燕;陈志超;徐一丹 | 申请（专利权）人： | 成都通甲优博科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214 | 代理人： | 郭彩红 |
| 地址： | 610213 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的输电走廊常见侵入物目标检测与识别方法，具体方法为在训练阶段，利用深度学习方法，对视频采集装置获取到异物入侵的图片进行学习，通过学习得到所需的网络模型；在使用阶段，将现实监控到的画面传入所述网络模型，最终完成对侵入物的检测与识别。能够检测识别多种侵入物，并且具有较高的准确性与鲁棒性，同时保证了较快的处理速度，为输电线路提供了可靠的安全保障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 输电 走廊 常见 侵入 目标 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的输电走廊常见侵入物目标检测与识别方法，具体方法为：在训练阶段，利用深度学习方法，对视频采集装置获取到异物入侵的图片进行学习，通过学习得到所需的网络模型；在使用阶段，将现实监控到的画面传入所述网络模型，最终完成对侵入物的检测与识别。
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