基于层次化集成学习的电力部件识别方法和装置
实质审查的生效
摘要
本申请涉及一种电力部件识别方法和装置。所述方法包括：分别采用各预测模型对输入图像进行识别，得到所述各预测模型的识别结果，所述输入图像中包括待检电力部件；采用非极大抑制算法对所述各预测模型的识别结果进行过滤，得到电力部件识别结果。采用本方法能够通过多个预测模型对包含电力部件的输入图像进行识别，并采用非极大抑制算法对各预测模型的识别结果进行过滤，得到最终的识别结果，实现了对多种类别的电力部件的精确识别。
基本信息
专利标题 ：
基于层次化集成学习的电力部件识别方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359281A
申请号 ：
CN202210268451.8
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-03-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李鹏黄文琦吴洋曾群生陈佳捷习伟
申请人 ：
南方电网数字电网研究院有限公司
申请人地址 ：
广东省广州市黄埔区中新广州知识城亿创街1号406房之86
代理机构 ：
华进联合专利商标代理有限公司
代理人 ：
穆仁熙
优先权 ：
CN202210268451.8
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06T5/40
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
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220317
申请日 : 20220317
2022-04-15 ：
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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