[发明专利]一种基于卷积神经网络的配电箱隐患识别方法在审
| 申请号： | 202110771505.8 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113486808A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 孙余好;林成青;楼锡渝;吴亚华;周煌;邢鹏飞;周小李 | 申请（专利权）人： | 核工业井巷建设集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/00 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 裴金华 |
| 地址： | 313000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及配电箱故障检测技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的配电箱隐患识别方法。包括以下步骤：第1步：获取训练图像，训练图像显示有配电箱隐患的图像内容，依据训练图像训练神经网络模型，并将训练好的神经网络模型上传至服务器；第2步：利用手持设备获取配电箱的图像信息，并将图像信息上传至服务器；第3步：神经网络模型依据图像信息生成判断结果，并将判断结果反馈至手持设备。现有技术中，通常采用人工形式对配电箱隐患进行排查，但配电箱隐患种类繁多，极易出现疏漏。相较于现有技术，本发明通过训练好的神经网络模型对隐患进行排查，极大的提高了排查效率与准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 配电箱 隐患 识别 方法 | ||
【主权项】：
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