[发明专利]一种基于深度学习模型的绝缘子自爆检测方法在审
| 申请号： | 202011485662.4 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112634216A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 王倩;王晔琳;李俊;何复兴;朱龙辉;李宁;李贺 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 刘娜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习模型的绝缘子自爆检测方法，包括采集绝缘子图像，将绝缘子图像转化为单通道标注图，构建U‑Net模型和CNN模型，用部分单通道标注图训练U‑Net模型和CNN模型，通过训练的U‑Net模型提高其余部分单通道标注图的像素精度，获得最优像素的掩膜图像，将掩膜图像输入训练后的CNN模型中，若CNN模型输出数值0.5，则认为所述绝缘子没有发生自爆；否则，则认为所述绝缘子发生了自爆。采用本发明方法对绝缘子状态进行检测，可以有效减少人工工作量，提高识别效率和清晰度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 绝缘子 自爆 检测 方法 | ||
【主权项】：
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