[发明专利]基于深度学习的输电线路施工机械隐患检测方法在审
| 申请号： | 201910903974.3 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110705414A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 徐学来;胡志坤;徐冰;张建鑫;樊思萌;付琳;邓运涛 | 申请（专利权）人： | 智洋创新科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;H04N7/18 |
| 代理公司： | 37212 青岛发思特专利商标代理有限公司 | 代理人： | 耿霞 |
| 地址： | 255086 山东省淄博市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及输电线路检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的输电线路施工机械隐患检测方法，包括以下步骤：a、摄像机抓拍输电线路范围内的图片，通过4G网络传送到服务器中；b、在服务器端获取并且对含有隐患施工机械的图片进行标注，使用神经网络模型训练已经标注的图片，并获得施工机械监测模型进行检测；c、将施工机械监测模型部署到服务器中加载模型参数，检测摄像机新拍摄并上传的图片是否存在隐患施工机械，如果存在就报警，如果不存在就继续检测摄像机新拍摄并上传的图片；本发明使用两阶段目标检测算法，并做了针对性的改进工作，实现了高精度的通道隐患目标检测。在国家电网的输电通道图像数据集中，隐患检测的准确率提升到87％。 | ||
| 搜索关键词： | 施工机械 监测模型 隐患检测 上传 标注 检测 服务器 摄像机 图片 目标检测算法 神经网络模型 输电线路检测 输电线路施工 通道图像数据 摄像机抓拍 服务器端 国家电网 模型参数 目标检测 输电线路 拍摄 两阶段 准确率 输电 报警 部署 改进 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的输电线路施工机械隐患检测方法，其特征在于,包括以下步骤：/na、摄像机抓拍输电线路范围内的图片，通过4G网络传送到服务器中；/nb、在服务器端获取并且对含有隐患施工机械的图片进行标注，使用神经网络模型训练已经标注的图片，并获得施工机械监测模型进行检测；/nc、将施工机械监测模型部署到服务器中加载模型参数，检测摄像机新拍摄并上传的图片是否存在隐患施工机械，如果存在就报警，如果不存在就继续检测摄像机新拍摄并上传的图片。/n
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