[发明专利]基于多任务卷积神经网络的电力绝缘子串协同分析方法在审
| 申请号： | 202210365357.4 | 申请日： | 2022-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN114694045A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 盛晓飞;赛吉尔呼;魏金玉 | 申请（专利权）人： | 山东轻智信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/26;G06V10/34;G06V10/56;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 250000 山东省济南市舜*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于多任务卷积神经网络的电力绝缘子串协同分析方法，包括：图像采集，在不同光照、不同背景情况下采集绝缘子串图像；预处理；绝缘子串轮廓标注，延绝缘子串边缘对图像进行标注；深度神经网络模型构建，构建一个多任务卷积神经网络模型，同时具有目标识别和目标分割的功能；模型训练，将S2中的数据导入S5构建的模型中，并与S3和S4的标注真值进行误差计算，反馈学习；使用同样经过目标框及走向标注和轮廓标注的验证集进行模型验证。本发明能够实现将计算机视觉/深度学习技术引入到输电线路巡检领域，代替人完成海量图片的分析工作，同时为了提供效率和精度，一次性实现所有属性的识别与分析。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 卷积 神经网络 电力 绝缘子 协同 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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