[发明专利]基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与诊断方法有效
| 申请号： | 201910596383.6 | 申请日： | 2019-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN110362907B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 吴立刚;徐海青;徐唯耀;陈是同;王维佳;秦浩;梁翀;浦正国;韩涛;余江斌;王文清;应国德;王裘潇;吴小华;胡心颖;郭庆 | 申请（专利权）人： | 安徽继远软件有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/09 |
| 代理公司： | 合肥维可专利代理事务所(普通合伙) 34135 | 代理人： | 吴明华 |
| 地址： | 230088 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与智能诊断方法，属于输电线路故障技术领域，包括：获取数据参数并预处理；利用多尺度检测结构构建基于特征金字塔的卷积神经网络模型；采用网络删减结合参数共享对神经网络模型进行压缩；通过压缩后的神经网络模型对获取的数据进行测试评价；得出电线路目标缺陷识别与诊断结果。本发明示例的技术方案，构建并训练神经网络模型，用于精确识别输电线路各种缺陷，同时基于FPGA的异构高性能硬件架构，实现粗粒度缺陷和细粒度缺陷的智能诊断与空间定位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ssd 神经网络 输电 线路 目标 缺陷 识别 诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与诊断方法，其特征在于：具体步骤为：S1：获取数据参数并预处理；S2：利用多尺度检测结构构建基于特征金字塔的卷积神经网络模型；S3：采用网络删减结合参数共享对神经网络模型进行压缩；S4：通过压缩后的神经网络模型对获取的数据进行测试评价；S5：得出电线路目标缺陷识别与诊断结果。
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