[发明专利]一种基于深度学习检测电线杆上异物的方法及装置有效
| 申请号： | 201910150713.9 | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN110020598B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 林兴萍;舒元昊;刘庆杰;叶晶晶 | 申请（专利权）人： | 中电海康集团有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/50 | 分类号： | G06V20/50;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/42 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习检测电线杆上异物的方法及装置，选择预设数量的包含电线杆和异物的图片，对图片进行扩展处理得到预设倍数的图片库，标示出每个图片中电线杆和异物的位置信息作为样本库；将SSD物体检测算法第6层卷积层提取的特征图作为第7种的网格，然后将该网格和原始的6种网格合并，作为最后损失函数的输入，训练得到对电线杆和异物的检测模型；最后利用训练得到的检测模型同时检测输入图片中的电线杆和异物；并计算电线杆和异物的交叠面积与异物面积的第一占比，剔除第一占比低于预设阈值的异物，提升检测容错率。本发明流程更简化，提高了模型对小物体异物的精准率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 检测 电线杆 异物 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习检测电线杆上异物的方法，其特征在于，所述基于深度学习检测电线杆上异物的方法，包括：选择预设数量的包含电线杆和异物的图片，对图片进行扩展处理得到预设倍数的图片库，标示出每个图片中电线杆和异物的位置信息作为样本库；将SSD物体检测算法第6层卷积层提取的特征图作为第7种的网格，然后将该网格和原始的6种网格合并，作为最后损失函数的输入，训练得到对电线杆和异物的检测模型；利用训练得到的检测模型同时检测输入图片中的电线杆和异物；计算电线杆和异物的交叠面积与异物面积的第一占比，剔除第一占比低于预设阈值的异物，提升检测容错率。
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