[发明专利]基于无人机联邦学习的输电线路典型目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210092987.9 | 申请日： | 2022-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN114429594A | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 武昕;皮谭昕;于雅雯 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V20/10;G06V10/94;G06V10/96;G06V10/774;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 韩雪梅 |
| 地址： | 102206 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于无人机联邦学习的输电线路典型目标检测方法及系统。该方法包括：根据输电线路典型目标先验数据库，采用YOLOv3目标检测算法确定输电线路典型目标检测模型；将无人机网络划分为多个联邦学习单元；获取无人机网络拍摄的输电线路典型目标的图片以及对应的标签，确定训练数据库；根据训练数据库和输电线路典型目标检测模型，基于Horovod架构和FATE联邦学习架构训练每一联邦学习单元，并根据训练后的联邦学习单元确定训练后的无人机网络；利用训练后的无人机网络确定输电线路典型目标的图片中典型目标。本发明能够避免通信链路拥塞，提高检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 无人机 联邦 学习 输电 线路 典型 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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