[发明专利]基于深度学习的输电线路异物检测方法、装置及介质有效
| 申请号： | 201910941080.3 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110751630B | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 王力民;郭国信;陈雷;王成;李忠平;蔡锐;刘伟;崔利 | 申请（专利权）人： | 山东信通电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙) 11716 | 代理人： | 董延丽 |
| 地址： | 255088 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的输电线路异物检测方法、装置及介质，包括：获取待检图片，以所述待检图像的梯度分布特征的图像为基准，进行投影，从而定位出所述输电线区域；将所述输电线区域作为感兴趣区域，将所述感兴趣区域输入自编码器，生成所述图片的对照图片；比较所述感兴趣区域与所述对照图片的残差值，判定所述残差值超出阈值的图片，为异常图片。本发明提高了输电线路异物检测的检测精度和环境适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 输电 线路 异物 检测 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于无监督深度学习的输电线路异物检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检图片，以所述待检图像的梯度分布特征的图像为基准，进行投影，从而定位出所述输电线区域；/n将所述输电线区域作为感兴趣区域，将所述感兴趣区域输入自编码器，生成所述图片的对照图片；/n比较所述感兴趣区域与所述对照图片的残差值，判定所述残差值超出阈值的图片，为异常图片。/n
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