[发明专利]一种二次屏柜信息自动识别的方法在审
| 申请号： | 201811321366.3 | 申请日： | 2018-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN109543573A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 李俊华;陈红彪;徐晓刚;李德峰;刘明;黄德华;李昊鹏;甘文琪;马毅;张宏;邝建东;孙仝;黄达文 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘瑶云 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于卷积神经网络的二次屏柜信息自动识别的方法。本方法利用变电站现场获得的二次屏柜图片进行卷积神经网络的训练，选定特定的网络模型，构造每一层的结构。之后将构造好的各个层进行连接，在训练后获取网络参数与权值。整个网络结构的训练结束后，使用测试数据对网络进行测试，验证准确率，对整个网络进行优化。 | ||
| 搜索关键词： | 二次屏柜 卷积神经网络 自动识别 图像处理技术 使用测试 网络参数 网络结构 网络模型 整个网络 准确率 变电站 验证 测试 优化 网络 图片 | ||
【主权项】：
1.一种二次屏柜信息自动识别的方法，其特征在于，包括以下步骤；S1：采集二次屏柜信息样本图片；S2：对样本图片进行标记；S3：构建卷积神经网络模型，并进行特征提取；S4：对采集到的原始样本图片进行图片缩放；S5：将图像数据在搭建好的卷积神经网络模型中进行训练，对网络参数进行调节，不断迭代训练直至loss稳定在最佳值；S6：获取待测图片，将待测图片输入到搭建好的卷积神经网络模型中，对待测图片上的信息进行提取对比，最后输出结果。
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