[发明专利]一种基于零样本学习的绝缘子缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010938100.4 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN112037215A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 翟永杰;王新颖;陈瑜;张智柏;吴童桐;张冀;赵振兵;马燕鹏 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G01N21/88 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 071003 河北省保定*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于零样本学习的绝缘子缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取绝缘子每种缺陷类别对应的文本数据；根据每种缺陷类别对应的文本数据，获取每种缺陷类别的语义特征向量；获取待检测绝缘子的图像；根据所述待检测绝缘子的图像，采用卷积神经网络提取所述待检测绝缘子的图像特征向量；确定所述图像特征向量与每种缺陷类别的语义特征向量之间的距离；基于所述图像特征向量与每种缺陷类别的语义特征向量之间的距离，采用最近邻分类器确定所述待检测绝缘子的缺陷类别；所述待检测绝缘子的缺陷类别为与所述图像特征向量距离最短的语义特征向量对应的缺陷类别。本发明可以提高绝缘子缺陷检测的准确度及鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 绝缘子 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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