基于YOLO算法的电能质量扰动检测方法
授权
摘要
本发明涉及电能质量扰动信号检测技术，具体涉及基于YOLO算法的电能质量扰动检测方法，包括建立电能质量扰动信号数学模型，使用MATLAB实现电能质量扰动信号的构建，遍历扰动信号参数矩阵，生成电能质量扰动样本数据集；将样本集Imagenet输入全卷积神经网络Darknet‑53，经过训练得到网络初始权重参数；设置训练参数；采用多分辨率训练策略，将标记好的电能质量扰动样本数据集输入全卷积神经网络Darknet‑53进行训练，更新网络权重参数，得到电能质量扰动信号检测模型；随机生成电能质量扰动信号，将扰动信号转为二维图像后输入检测模型，得到检测结果。该方法检测精度高，适用范围广，速度满足实时监测，能够准确辨识各类电能质量扰动信号。
基本信息
专利标题 ：
基于YOLO算法的电能质量扰动检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110728195A
申请号 ：
CN201910881278.7
公开（公告）日 ：
2020-01-24
申请日 ：
2019-09-18
授权号 ：
CN110728195B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
龚庆武乔卉刘栋张朕贺海涛
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
彭艳君
优先权 ：
CN201910881278.7
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2020-02-25 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20190918
申请日 : 20190918
2020-01-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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