[发明专利]一种基于YN-Net卷积神经网络的输电线路障碍物检测方法在审
| 申请号： | 202110504527.8 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113392701A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 沈世斌;谢非;汪壬甲;章悦;张亮;杨继全;刘丛昊;李群召;张瑞;凌旭 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 210024 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YN‑Net卷积神经网络的输电线路障碍物检测方法，包括如下步骤：基于输电线路巡检机器人搭载的ZED双目摄像头采集输电线路障碍物图像；对采集到的输电线路障碍物图像进行预处理并制成数据集；搭建YN‑Net卷积神经网络，对YN‑Net卷积神经网络进行充分训练，得到训练好的YN‑Net卷积神经网络模型；使用YN‑Net卷积神经网络模型对采集到的输电线路障碍物实时图像进行分类，根据输入图像中存在障碍物与不存在障碍物的概率值来判断输电线路巡检机器人前方是否存在障碍物。本发明能够提升卷积神经网络的实时性与可靠性，解决了目前输电线路障碍物检测算法准确率不高，实时性不好等问题，并且具有很高的可移植性，可应用于嵌入式开发平台，应用前景广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yn net 卷积 神经网络 输电 线路 障碍物 检测 方法 | ||
【主权项】：
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