[发明专利]一种复杂背景下基于深度学习的电力线分类方法在审
| 申请号： | 202011020990.7 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112364878A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 姜振邦;邹宽胜;赵帅强;孙晗 | 申请（专利权）人： | 江苏师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 221000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种复杂背景下基于深度学习的电力线分类方法，属于信息技术领域，包括：在图像预处理的基础上将电力线的图像文件转化为电力线标签的独热向量；将电力线图像和电力线标签的独热向量传入含有残差模块的卷积神经网络中进行特征的初提取；将提取到的初级特征分别传入不同大小卷积核的特征提取器进行多尺度特征的二次处理，并把不同尺度的图像特征在维度方向上进行融合；将每一层提取到的特征送入标签预测层，并把所有卷积层的预测结果融合输出，其输出是电力线对应标签的概率值，最后根据概率值对电力线进行预测分类。本发明的一种复杂背景下基于深度学习的电力线分类方法能在复杂环境背景下实现电力线的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 复杂 背景 基于 深度 学习 电力线 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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