一种输电设备低漏报率缺陷识别方法
授权
摘要
本发明涉及数字图像识别技术，具体涉及一种输电设备低漏报率缺陷识别方法，包括：通过无人机或直升机采集输电线路巡检图像；对输电线路巡检图像进行标记，建立数据集；分别基于Faster RCNN网络建立输电线路缺陷识别模型和YOLO v3网络建立输电线路缺陷识别模型，在输电线路巡检图像数据集上训练；将训练好的Faster RCNN模型和YOLO v3模型优化后通过自适应判别器组合，进行联合训练；利用联合训练好的低漏报率缺陷检测模型对输电线路巡检图像进行识别，获取电力设备的状态信息，判断电力设备是否存在缺陷；对巡检图像进行批量化端到端处理。该方法能够扩大模型对于复杂环境的适应能力，降低漏检率。
基本信息
专利标题 ：
一种输电设备低漏报率缺陷识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111353413A
申请号 ：
CN202010117318.3
公开（公告）日 ：
2020-06-30
申请日 ：
2020-02-25
授权号 ：
CN111353413B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
罗鹏王波马恒瑞朱丹蕾马富齐周胤宇王红霞
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 ：
CN202010117318.3
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/46 G06K9/62 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
2022-04-15 ：
授权
2020-07-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200225
申请日 : 20200225
2020-06-30 ：
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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