一种基于特征融合的输电线路目标检测与识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于特征融合的输电线路目标检测与识别方法，S1:构建输电线路图像数据库，扩增数据库样本；将数据集图像标注为VOC格式，得到图像中各个元器件的边框位置和类别信息；对标注后的图像数据进行聚类分析，得到先验框宽高尺寸参数，作为网络训练的初始参数；对YOLOv5网络结构进行优化调整；预训练YOLOv5网络进行预训练，将输电线路图像数据集的训练集、验证集输入到预训练的网络中继续训练和验证，得到最佳的YOLOv5网络模型；利用最佳的YOLOv5网络模型对测试集图像进行目标检测与识别。本发明能够在输电线路图像中检测出器件的位置和类别，可以为智能巡检技术的发展提供参考。
基本信息
专利标题 ：
一种基于特征融合的输电线路目标检测与识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114445706A
申请号 ：
CN202210083359.4
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
姚军财汤浩威申静
申请人 ：
南京工程学院
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区科学园弘景大道1号
代理机构 ：
南京钟山专利代理有限公司
代理人 ：
张力
优先权 ：
CN202210083359.4
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06V10/762 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/10
申请日 : 20220125
申请日 : 20220125
2022-05-06 ：
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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