[发明专利]一种基于深度学习的电气专业配电箱系统图中的配电箱子图识别方法在审
| 申请号： | 202111245165.1 | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN113903050A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 马玄;李一帆 | 申请（专利权）人： | 上海品览数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/422 | 分类号： | G06V30/422;G06V10/82;G06T5/30;G06T3/40;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 韦志刚 |
| 地址： | 200000 上海市静安区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于配电箱系统图时别技术领域，且公开了一种基于深度学习的电气专业配电箱系统图中的配电箱子图识别方法，包括以下步骤：①模型训练：1)数据准备：将30‑40张图纸通过CAD解析获取到图纸上所需的图元信息，并通过CAD图纸打印服务生成300‑400张配电箱系统图的png图片；2)检查步骤1)中打印服务生成的配电箱系统图，并标注其配电箱子图的位置。本发明通过将标记好的数据通过YoloV4检测模型进行训练从而获得后续的部署模型参数，通过部署模型至ai‑service中，以供AI时别引擎调用，从而有效的解决由于构件繁多，构件合并逻辑复杂且构件识别准确率有限导致配电箱子图数量和位置获取不准确的问题，能有效的提高配电箱子图的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电气专业 配电箱 系统 中的 配电 箱子 识别 方法 | ||
【主权项】：
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