[发明专利]一种深度学习的绝缘子目标样本标注方法和装置在审
| 申请号： | 201911242358.4 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN111160399A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 万能;陈江琦;郭可贵;王奎;李路遥;刘思言;王博;赵婷;吴鹏;陈永保;唐旭明;孟蒋辉;汪晓;宁彦 | 申请（专利权）人： | 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司;国网安徽省电力有限公司检修分公司;全球能源互联网研究院有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙) 34125 | 代理人： | 叶洋军;郭华俊 |
| 地址： | 232007 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习的绝缘子目标样本标注方法和装置，该方法包括图像样本中绝缘子目标的标注方法。本发明提出图像样本中绝缘子目标的标注方法，使用椭圆形的标注框对图像中的绝缘子目标进行位置标注，并对其状态进行类别标注，如正常、自爆、污损等。基于此标注方法，得到的数据集，能够支撑深度学习神经网络模型，进行端到端训练，得到绝缘子及其状态(正常/自爆/污损等)的检测模型。该方法具有适用性强、标注效率高、标注精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 绝缘子 目标 样本 标注 方法 装置 | ||
【主权项】：
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