[发明专利]一种基于深度学习的电力巡检智能缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010755344.9 | 申请日： | 2020-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN111862078A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 黄可坤;李云青;黄洪锐 | 申请（专利权）人： | 嘉应学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T5/00 |
| 代理公司： | 广州海心联合专利代理事务所(普通合伙) 44295 | 代理人： | 黄为 |
| 地址： | 514015 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的电力巡检智能缺陷检测方法，包括：获取多张不同绝缘子的原始图像并划分成训练集和测试集；对训练集的原始图像进行增强处理得到增强集图像；对各增强集图像、测试集中的原始图像进行切块处理得到多个子块图像及其掩模；对各子块图像及其掩模进行语义分割并提取绝缘子区域；并得到各绝缘子的连通区域；对连通区域使用主成分分析进行旋转得到规范化绝缘子图像；将增强集图像的规范化绝缘子图像输入到神经网络模型进行训练得到训练模型；通过训练模型预测测试集的规范化绝缘子图像中的绝缘子坐标；对绝缘子坐标进行逆变换还原至原图坐标。本发明可以实现绝缘子串的识别与分割，处理时间短、精度高、鲁棒性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力 巡检 智能 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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