[发明专利]基于Faster R-CNN的电力线异物检测方法在审
| 申请号： | 202111228906.5 | 申请日： | 2021-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN113989209A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 饶佳豪;田猛;王少飞;郑涵;姚鸿泰;李博文;龚立;王先培 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T5/30;G06T1/60;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 彭艳君 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉电网应用技术，具体涉及基于Faster R‑CNN的电力线异物检测方法，包括训练模式和诊断模式；训练模式通过训练数据集中的图片，返回迭代损失，得到一个稳定可用的模型；诊断模式通过输入待测试图像，得到电力线上面是否存在风筝异物以及风筝异物位置的诊断结果。可以有效利用无人机航拍图像，提高图片的利用率；成本低廉，只需要在现有的系统中增加基于aster R‑CNN算法的电力线风筝异物检测模块，不需要增加其他硬件；训练好的模型对于不同背景环境下的电力线风筝异物都有良好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 faster cnn 电力线 异物 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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