[发明专利]一种基于深度学习的零值绝缘子检测方法在审
| 申请号： | 201910437722.6 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110136131A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 虢韬;徐梁刚;陈凤翔;赵良文;王时春;史洪云;刘欣;刘勇;刘晓伟;张文 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司;武汉傲睿尔科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/60;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/13;G06T7/168;G06T7/60;G06T5/00 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 商小川 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的零值绝缘子检测方法，它包括步骤1、根据绝缘子红外图像特征，对图像进行预处理；步骤2、对预处理后的红外图像进行分割以及图像角度校正；步骤3、绝缘子盘面的提取；步骤4、绝缘子红外图像特征的提取以及深度学习；步骤5、检测零值绝缘子，利用训练好的深度学习网络模型对绝缘子红外图像进行分类，检测出零值绝缘子；本发明基于红外成像技术和深度学习算法的零值绝缘子检测算法，可大大减少绝缘子巡检的工作量，减少因电力检测出现的安全事故，降低因绝缘子污闪而造成停电的概率，有助于增强电力系统运行的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 绝缘子 零值绝缘子 红外图像 预处理 检测 学习 电力系统运行 红外成像技术 图像角度校正 安全事故 电力检测 检测算法 网络模型 学习算法 污闪 巡检 工作量 停电 图像 分割 分类 概率 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的零值绝缘子检测方法，它包括：步骤1、根据绝缘子红外图像特征，对图像进行预处理；步骤2、对预处理后的红外图像进行分割以及图像角度校正；步骤3、绝缘子盘面的提取；步骤4、绝缘子红外图像特征的提取以及深度学习；步骤5、检测零值绝缘子，利用训练好的深度学习网络模型对绝缘子红外图像进行分类，检测出零值绝缘子。
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