[发明专利]一种基于自监督学习的输电线路场景目标检测方法在审
| 申请号： | 202111505726.7 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114202726A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 庄杰;杜远;宋香涛;韩正新;曹亚华;孙阳;李增伟;綦浩楠;巩乃奇;程凤璐;冯雨晴;庞月龙;赵辛;周洋;陈培峰;蔡俊鹏;贾明亮;李永明;李冰冰;李仲坤 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司超高压公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/52;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 济南竹森知识产权代理事务所(普通合伙) 37270 | 代理人： | 吕利敏 |
| 地址： | 250000 山东省济南*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自监督学习的输电线路场景目标检测方法，属于输电线路智能运检领域。针对监拍装置收集的海量输电通道图片，本发明使用自监督学习训练无标签数据，得到预训练模型，将输电数据更好地应用于输电领域，提高目标检测模型的识别率，更加有效地保证输电线路安全。通常目标检测模型的主干网络是在ImageNet数据集上进行预训练，为了提高输电线路场景目标检测模型的效果，本发明通过在输电通道数据集上进行预训练，得到输电线路的主干网络，更多地为目标检测模型提供输电线路的先验知识。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 输电 线路 场景 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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