基于深度学习的杆塔绝缘子检测方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的杆塔绝缘子检测方法，采集电网线路走廊的对地遥感影像数据；对其中的杆塔目标、绝缘子目标进行人工标注形成原始训练数据集；根据人工标注，将图像裁剪提取杆塔的内容图像与来自不同地表的的风格图像进行神经风格迁移及融合，生成合成训练数据集；通过原始训练数据集和合成训练数据集训练构建目标检测模型；基于目标检测模型，对待检测的遥感影像进行杆塔目标与绝缘子目标检测，并滤除虚警。本发明所述的基于深度学习的杆塔绝缘子检测方法，实现对高空俯拍遥感影像或卫星遥感影像中的高压杆塔与绝缘子自动检测，并进行小样本扩充，提升智能系统的泛化能力，实现高压杆塔与绝缘子的高效率高精度检测。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的杆塔绝缘子检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581795A
申请号 ：
CN202210483534.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-05-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王森杨鹤猛陈艳芳燕正亮黄静程燕胜张静闫皓炜
申请人 ：
天津航天中为数据系统科技有限公司
申请人地址 ：
天津市滨海新区高新区滨海科技园神舟大道101号超大型航天器总装测试试验中心科研楼
代理机构 ：
天津企兴智财知识产权代理有限公司
代理人 ：
安孔川
优先权 ：
CN202210483534.9
主分类号 ：
G06V20/13
IPC分类号 ：
G06V20/13 G06V20/17 G06V10/25 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04
法律状态
2022-06-03 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
