一种基于深度学习的变电站指针仪表检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明提出一种基于深度学习的变电站指针仪表检测方法，该方法首先通过Modi‑YOLOv3‑Tiny网络对变电站指针仪表进行检测，利用该网络检测的速度优势和准确度优势，相比于传统的图像识别技术，提高了变电站巡检机器人进行巡检时的实时性和效率，再通过DeepLabV3+网络对仪表表盘区域进行精确、快速的分割；采用数据增强之后的变电站指针仪表图像，保证训练之后网络具有较强的特征提取能力和泛化能力；深度学习的轻量化网络Modi‑YOLOv3‑Tiny与DeepLabV3+网络对指针仪表图像进行检测与分割提取，在识别过程中可以聚焦仪表图像特征的提取，可以快速定位指针仪表表盘所在区域，排除复杂背景干扰，提高了变电站指针仪表检测的实时性和准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的变电站指针仪表检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463558A
申请号 ：
CN202210101694.2
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
梁超辛绍杰
申请人 ：
上海电机学院
申请人地址 ：
上海市闵行区江川路690号
代理机构 ：
上海伯瑞杰知识产权代理有限公司
代理人 ：
俞磊
优先权 ：
CN202210101694.2
主分类号 ：
G06V10/44
IPC分类号 ：
G06V10/44 G06V10/26 G06V10/22 G06K9/62 G06V10/762 G06V10/774 G06N3/04 G06V20/10
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/44
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-10 ：
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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