[发明专利]一种基于深度学习的输电线路目标检测与监控方法在审
| 申请号： | 202010323443.X | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111639526A | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 李锐;马庆龙;徐云水;赵泽彪;杨静思;付玉峰;蒋庚楠 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司昭通供电局 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明正原专利商标代理有限公司 53100 | 代理人： | 金耀生 |
| 地址： | 657000 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路目标检测与监控方法，其在输电线路目标检测场景收集大量图像数据后，根据一定正负样本比例清洗筛选，再通过人工对危险目标精准标注，分为训练集、验证集、测试集；模型训练之前进行诸如缩放、旋转、裁剪、翻转等数据扩增方法；将改进后的Huge‑YOLO v3在Darknet深度学习框架上构建模型，并借助最新强大的软硬件计算设备训练，训练过程中根据loss下降变化保存模型，并通过一些评估指标加以判断，最后综上指标评估得分，选取收敛拟合效果最佳的模型；本发明方法能够获取更高层的语义信息和更底层细粒度特征信息，从而提高目标检测准确度，解决目标尺度相差巨大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 输电 线路 目标 检测 监控 方法 | ||
【主权项】：
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