[发明专利]基于深度卷积神经网络的输电线路图像识别方法及装置在审
| 申请号： | 202010989285.1 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112232133A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 李春蕾;田二胜;朱国栋;王韬尉;张小明;粟忠来;沈传志;程宇航;单富饶;曹诚路;刘明旗;徐晓光 | 申请（专利权）人： | 许继集团有限公司;许继电气股份有限公司;河北雄安许继电科综合能源技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 朱晓娟 |
| 地址： | 461000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的输电线路图像识别方法及装置，首先对输电线路图像进行预处理作为模型训练的样本集，包括对外破、山火等故障样本图片进行图片尺寸大小统一处理，以及故障类型标注，生成标注文件集；其次，采用基于特征图提取的深度卷积神经网络方法，对样本图片集进行训练，生成模型文件；最后，采用在摄像机前端部署基于深度卷积神经网络模型的图像识别装置，实现对输电线路故障快速、准确识别。本发明提供的基于特征图深度卷积神经网络的输电线路图像识别方法及装置，能够提高多种故障类型图片识别的时效性，降低图片回传至后台服务器进行图像识别的网络资源及服务器内存资源消耗率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 输电 线路 图像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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