[发明专利]一种用于电表终端故障识别的图像训练方法有效
| 申请号： | 201910975693.9 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110674889B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 丁超;张秋雁;欧家祥;张俊玮;王蓝苓;胡厚鹏;王扬;李航峰;李聪;叶左宣;关怀海 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 胡绪东 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于电表终端故障识别的图像训练方法，该方法包括步骤：搭建基于深度学习的网络架构，检测目标类别为5类；使用透视变换技术丰富样本；使用ISP技术调整图像的亮度、对比度和颜色，丰富样本；训练电表终端检测识别网络，用于识别电表终端和表盘四个角点所在区域；使用图像测量的算法，精确定位表盘区域的四个角点坐标；使用透视变换技术获取电表终端表盘区域的“正面”图像；将正面图像和对应的缺陷类别作为标记样本，再送入深度学习网络进行训练。本发明对缺陷样本经过透视变换到正面视角时，人工标记，对于同一类型的缺陷，标记区域限制长宽比后，可以提高缺陷标记的一致性，可以极大提高电表终端故障的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 电表 终端 故障 识别 图像 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于电表终端故障识别的图像训练方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/n(1)搭建基于深度学习的网络架构；/n(2)使用透视变换技术丰富样本，在相机只有旋转变化的情况下，所有的图片都由特定的透视变换矩阵得到，透视变换矩阵是3X3的矩阵，除去缩放因子，其有八个自由度，确定了变换前的坐标和变换后的坐标关系：/nq＝H*p/n
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