[发明专利]基于深度学习的输电线路异常目标检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110174426.9 | 申请日： | 2021-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN112528971B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 代斌;聂玉虎;崔文朋;何宁辉;胡戈飚;习雨同;池颖英;刘瑞;郑哲 | 申请（专利权）人： | 北京智芯微电子科技有限公司;国网信息通信产业集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 肖冰滨;王晓晓 |
| 地址： | 100192 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及目标检测技术领域，提供一种基于深度学习的输电线路异常目标检测方法、系统及存储介质。所述方法包括：根据预先收集的输电线路通道内的图像数据进行网络模型训练，所述网络模型训练包括：对目标检测算法的损失函数进行优化，利用预先收集的图像数据和优化后的损失函数进行网络模型训练得到深度学习网络模型；采集当前的输电线路通道内的图像数据；利用所述深度学习网络模型对当前的图像数据进行推理，根据推理结果确定当前的输电线路通道内是否存在异常目标。本发明通过对损失函数进行优化来提高目标检测的预测框位置的准确性，从而提升输电线路异常目标检测的精度，降低输电线路异常检测成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 输电 线路 异常 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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