[发明专利]基于深度学习的输变电工程质量通病防治检测方法有效
| 申请号： | 202011517762.0 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112598054B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 陈晶晶;柯逍 | 申请（专利权）人： | 福建京力信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350000 福建省福州市闽清*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的输变电工程质量通病防治检测方法，包括以下步骤:步骤S1:获取输变电工程电力箱接地连接检测数据,并预处理；步骤S2:根据训练算法要求,构建输变电工程电力箱接地连接检测数据集；步骤S3:对深度学习算法yolov4‑tiny的训练超参数进行调优，采用优化算法优化训练模型，并根据数据集进行训练并得到yolov4‑tiny检测模型；步骤S4:根据训练后得到的yolov4‑tiny检测模型对输入图片进行目标检测，获取初步检测结果；步骤S5:对初步检测结果进行解码,并采用改进的非极大值抑制算法筛选出最终的检测结果，最后在输入图片中绘制检测框。本发明能够有效识别判断电力箱是否进行接地连接，具有较好的泛化能力和鲁棒性，在复杂环境下能具有较好的检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 变电 工程质量 通病 防治 检测 方法 | ||
【主权项】：
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