[发明专利]一种基于SSD架构的电力部件缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201910306201.7 | 申请日： | 2019-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN110033451A | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 王大伟;白鹭;董理科;李冠良;张娜;张申;张兴忠 | 申请（专利权）人： | 国网山西省电力公司电力科学研究院;山西鸿顺通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 马东瑞 |
| 地址： | 030001*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SSD架构的电力部件缺陷检测方法，包括如下步骤：1)电力部件检测：在SSD架构下，构建基于大卷积神经网络的电力部件检测模型；2)电力部件缺陷检测：在SSD架构下，构建基于轻量级卷积神经网络的电力部件缺陷检测模型；3)裁剪图片：利用电力部件检测模型检测电力部件，在检测到的电力部件图片上进行部件区域裁剪；4)检测结果重定位：对以上构建的两个检测模型的检测结果进行重定位。本发明模型文件较小，对多种缺陷类别具有适应性，且在这些缺陷类别上保持较高的平均准确率以及较高的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 电力部件 缺陷检测 架构 检测 构建 卷积神经网络 检测结果 缺陷类别 重定位 裁剪 部件区域 模型检测 模型文件 实时性 准确率 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于SSD架构的电力部件缺陷检测方法，其特征在于：包括如下步骤：1)电力部件检测：在SSD架构下，构建基于大卷积神经网络的电力部件检测模型；2)电力部件缺陷检测：在SSD架构下，构建基于轻量级卷积神经网络的电力部件缺陷检测模型；3)裁剪图片：利用电力部件检测模型检测电力部件，在检测到的电力部件图片上进行部件区域裁剪，在裁剪后的图片上，利用电力部件缺陷检测模型进行缺陷检测；4)检测结果重定位：对以上构建的两个检测模型的检测结果进行重定位，作为最终的电力部件缺陷检测结果。
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