[发明专利]基于迁移学习算法进行电网防震锤智能识别的方法及系统在审
| 申请号： | 201910264776.7 | 申请日： | 2019-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN110009620A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 鲁力;杨蔚;于佰龙;蒋泽峰;熊一帆;饶韦;马志方;冯伦;罗宇辰;高冲 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司检修公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06T7/73 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 徐金琼 |
| 地址： | 610041 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习算法进行电网防震锤智能识别的方法及系统，属于AI识别技术领域，解决现有技术中，通过AI模型对无人机巡检电网线路采集的影像进行故障识别，在获取的样本量不够的情况下，会造成AI模型对故障的识别率低的问题。本发明基于获取的源数据和fasterrcnn算法网络进行AI建模，生成原始数据模型，其中，源数据由包含电网防震锤的JPG图片构成；基于获取的目标数据，通过迁移学习算法对原始数据模型进行迁移，生成目标数据模型，其中，目标数据由电网的防震锤特征构成；基于目标数据模型对待检测电网防震锤图片进行自动识别，得到最终的识别结果。本发明用于进行电网防震锤智能识别。 | ||
| 搜索关键词： | 防震锤 电网 学习算法 智能识别 迁移 目标数据模型 目标数据 原始数据 源数据 电网线路 故障识别 自动识别 识别率 样本量 建模 算法 巡检 影像 采集 检测 图片 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于迁移学习算法生成目标数据模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于获取的源数据和fasterrcnn算法网络进行AI建模，生成原始数据模型，其中，源数据由包含电网防震锤的JPG图片构成；S2、基于获取的目标数据，通过迁移学习算法对原始数据模型进行迁移，生成目标数据模型，其中，目标数据由电网的防震锤特征构成。
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