一种基于深度学习的输电线路小目标缺陷检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的输电线路小目标缺陷检测方法，包括获取前端摄像机采集的输电线路的初始图片数据；对初始图片数据进行处理，得到具备特征方向的图片数据；对具备特征方向的图片数据进行图像识别和图像特征提取，筛选出缺陷图片数据；对筛选出的缺陷图片数据进行对应的小目标缺陷类别划分，得到不同小目标缺陷对应的缺陷图片数据；根据不同小目标缺陷对应的缺陷图片数据，建立基于深度学习的小目标缺陷检测模型；利用基于深度学习的小目标缺陷检测模型检测采集的图片数据，得到对应的小目标缺陷的结果。本发明能够准确对输电线路小目标进行缺陷识别检测，无需人工在高空进行操作，提高了检测效率，且安全性较高。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的输电线路小目标缺陷检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114418968A
申请号 ：
CN202111645927.7
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王江韦基毅韦屹健覃明生毛云申韦维兰建蒙曾令争
申请人 ：
广西电网有限责任公司河池供电局
申请人地址 ：
广西壮族自治区河池市西环路402号
代理机构 ：
广州市专注鱼专利代理有限公司
代理人 ：
张志鹏
优先权 ：
CN202111645927.7
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/12 G06T7/13 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62 G06V10/44 G06V10/764 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-29 ：
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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