[发明专利]基于级联卷积神经网络的销钉缺陷识别方法、装置和设备有效
| 申请号： | 202110109172.2 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112837281B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 肖业伟;李志强;郭雪峰;陈志豪 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/50;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 | 代理人： | 尚文文 |
| 地址： | 4111*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于级联卷积神经网络的销钉缺陷识别方法、装置和设备。其中，所述方法包括：基于原始MTCNN算法进行改进，并构建改进后的MTCNN算法模型；在不同环境下利用无人机拍摄得到输电线路中连接处的电力金具图像样本，并对所述电力金具图像样本进行预处理，构建样本训练集；基于改进后的MTCNN算法模型，利用所述样本训练集对级联卷积神经网络进行训练，得到训练模型；利用所述训练模型对待识别图像进行销钉缺陷识别：将无人机巡检获取的电力金具图像输入所述训练模型中，获得销钉状态识别结果。如此设置，相对传统识别方法，本申请在识别速度和精度上都有较大的提高，模型在移动设备上的移植和应用也更具优势。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 卷积 神经网络 销钉 缺陷 识别 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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