[发明专利]基于深度学习与聚类的输电线路绝缘子缺失的检测方法在审
| 申请号： | 202010089261.0 | 申请日： | 2020-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN111652835A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 侯春萍;王霄聪;夏晗;杨阳 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习与聚类的输电线路绝缘子缺失的检测方法，包括下列步骤：制作数据集：将采集的输电线路巡检图像进行预处理，分为训练集、验证集和测试集，对于其中存在绝缘子缺失的区域进行标注；设计初始候选框：选用的训练网络是Faster‑RCNN，设置初始候选框首先应该提取训练集中所有绝缘子缺失目标的尺寸信息，对绝缘子缺失目标的尺寸信息使用K‑means聚类算法进行聚类，来获得绝缘子缺失目标的普遍尺寸，该绝缘子缺失目标类的普遍尺寸信息即设置为网络初始候选框；训练检测模型；测试网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 输电 线路 绝缘子 缺失 检测 方法 | ||
【主权项】：
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