[发明专利]一种基于深度学习的高压机柜开关检测方法在审
| 申请号： | 201711308583.4 | 申请日： | 2017-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN108197637A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 司文荣;黄华;陈璐;徐鹏;陆启宇;高凯;傅晨钊 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵志远 |
| 地址： | 200002 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的高压机柜开关检测方法，用于电厂高压机柜开关目标的检测，包括以下步骤：1)读入一幅任意大小的待检测电厂开关机柜图像，并采用卷积神经网络生成该图像的共享特征图；2)以共享特征图作为目标区域预提取网络的特征图，并获取目标位置预提取框；3)将目标位置预提取框在待检测电厂开关机柜图像上的对应范围作为目标预提取区域；4)在目标预提取区域内，以共享特征图作为检测网络的特征图进行检测，最终完成高压机柜开关的目标检测。与现有技术相比，本发明具有检测准确、速度快、抗噪性能好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 特征图 预提取 高压机 检测 开关检测 电厂 开关机 图像 共享 卷积神经网络 获取目标 抗噪性能 目标检测 目标区域 目标位置 读入 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的高压机柜开关检测方法，用于电厂高压机柜开关目标的检测，其特征在于，包括以下步骤：1)读入一幅任意大小的待检测电厂开关机柜图像，并采用卷积神经网络生成该图像的共享特征图；2)以共享特征图作为目标区域预提取网络的特征图，并获取目标位置预提取框；3)将目标位置预提取框在待检测电厂开关机柜图像上的对应范围作为目标预提取区域；4)在目标预提取区域内，以共享特征图作为检测网络的特征图进行检测，最终完成高压机柜开关目标的检测。
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