[发明专利]一种基于深度学习的电力设备表面缺陷检测方法及终端在审
| 申请号： | 202111256280.9 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN114219753A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 何志甘;范彦琨;张锦吉;付胜宪;陈德兴;李冠颖;林剑平;吕小伟;徐显烨;杨宏毅;李升晖;姚国华;林石;彭质斌;熊旭;张舒雅;黄东方;张颜真;许卉;严欣 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司检修分公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/00;G06Q50/06;G07C1/20 |
| 代理公司： | 福州市博深专利事务所(普通合伙) 35214 | 代理人： | 林振杰 |
| 地址： | 350013 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的电力设备表面缺陷检测方法及终端，包括：获取电力智能巡视系统自动定时采集的实时图片；采用深度学习模板库对实时图片进行判别，若判别失败则采用图像识别模式对实时图片进行判别，若再判别失败，则采用人工标记处理；对深度学习模板库或图像识别模式判别成功的实时图片自动标记设备的类型、位置及轮廓；将标记完成后的所述实时图片导入所述深度学习模板库进行深度学习，更新所述深度学习模板库后，继续进行下一张实时图片的识别。本发明实现了自反馈的图像识别处理方法，充分利用智能巡视系统采集到的大量图片，完成对电力设备模板库的自动维护和自动更新，实现更加精确的电力设备工作状态的智能判别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力设备 表面 缺陷 检测 方法 终端 | ||
【主权项】：
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